基于GIS的證據(jù)權(quán)重法在鈾成礦遠(yuǎn)景預(yù)測中的應(yīng)用
——以內(nèi)蒙古巴音戈壁盆地為例

張 琪 ， 王建國， 李必紅， 李 珂

（1.中國地質(zhì)大學(xué)（北京），北京 100083；2.核工業(yè)北京地質(zhì)研究院，中核集團(tuán)鈾資源勘查與評價(jià)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100029）

基于GIS的證據(jù)權(quán)重法在鈾成礦遠(yuǎn)景預(yù)測中的應(yīng)用
——以內(nèi)蒙古巴音戈壁盆地為例

張 琪1，2， 王建國1， 李必紅2， 李 珂1

（1.中國地質(zhì)大學(xué)（北京），北京 100083；2.核工業(yè)北京地質(zhì)研究院，中核集團(tuán)鈾資源勘查與評價(jià)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100029）

基于GIS平臺(tái)，通過對巴音戈壁盆地地質(zhì)、物探、化探、遙感等多源信息進(jìn)行綜合處理分析，選取了化探鈾、航放鈾、遙感羥基等15個(gè)信息圖層，采用證據(jù)權(quán)重法對研究區(qū)進(jìn)行了鈾成礦預(yù)測與評價(jià)，對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分級，圈定了11個(gè)鈾成礦遠(yuǎn)景區(qū)，取得了較好的效果，提高了研究區(qū)成礦預(yù)測的精確度與可靠性。

證據(jù)權(quán)重法；鈾成礦；成礦預(yù)測；巴音戈壁盆地；GIS

成礦預(yù)測是應(yīng)用地質(zhì)成礦理論，綜合地質(zhì)、物探、化探和遙感等基礎(chǔ)資料得到地質(zhì)找礦信息，總結(jié)成礦條件和礦床賦存規(guī)律，建立礦床模型，從而圈定不同等級的成礦遠(yuǎn)景區(qū)［1］。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及社會(huì)對礦產(chǎn)資源需求的日益俱增，成礦預(yù)測評價(jià)也由定性逐漸向定量方向發(fā)展。地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)可根據(jù)數(shù)據(jù)的空間關(guān)系對其進(jìn)行直接調(diào)用和操作，應(yīng)用GIS技術(shù)，可以提高礦產(chǎn)資源的預(yù)測效率和縮短資源的評價(jià)周期，并能定量圈定各級有利成礦區(qū)段［2］?；贕IS的證據(jù)權(quán)重模型［3］是一種立足于數(shù)據(jù)的空間位置關(guān)系，對各種有利成礦因素進(jìn)行有效綜合的數(shù)學(xué)預(yù)測評價(jià)模型。

MRAS是基于MapGIS平臺(tái)開發(fā)的礦產(chǎn)資源評價(jià)系統(tǒng)，它包含各類地學(xué)數(shù)據(jù)處理與信息提取及礦產(chǎn)綜合預(yù)測專用空間分析，并提供了基于類比思想的有監(jiān)督分類和無監(jiān)督分類統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)模型，從而實(shí)現(xiàn)了特征分析法、證據(jù)權(quán)重法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、聚類分析、數(shù)量化理論Ⅲ、數(shù)量化理論Ⅳ和ART1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等多種算法，為綜合信息定量圈定成礦預(yù)測遠(yuǎn)景區(qū)提供了科學(xué)和自動(dòng)化手段。

巴音戈壁盆地區(qū)域地質(zhì)背景復(fù)雜，具有較好的砂巖型鈾礦成礦潛力，前人在該地區(qū)已經(jīng)開展了大量的基礎(chǔ)地質(zhì)工作，但未對區(qū)域地、物、航、遙資料作集成分析。在總結(jié)前人研究成果的基礎(chǔ)上，基于MRAS，采用證據(jù)權(quán)重法對盆地區(qū)域的地質(zhì)、物化探、遙感等多元信息進(jìn)行分析、定量預(yù)測與評價(jià)，為該地區(qū)的進(jìn)一步找礦工作提供參考。

1 證據(jù)權(quán)重法的基本原理

證據(jù)權(quán)重法是加拿大數(shù)學(xué)地質(zhì)學(xué)家Agterberg提出的一種地學(xué)統(tǒng)計(jì)方法［4］，它基于二值圖像數(shù)學(xué)地質(zhì)模型，是采用一種統(tǒng)計(jì)分析模式，通過對一些與礦產(chǎn)形成相關(guān)的地學(xué)信息的疊加分析來進(jìn)行礦產(chǎn)遠(yuǎn)景區(qū)的預(yù)測。其中的每一種地學(xué)信息都被視為成礦遠(yuǎn)景區(qū)預(yù)測的一個(gè)證據(jù)因子，而每一個(gè)證據(jù)因子對成礦預(yù)測的貢獻(xiàn)是由這個(gè)因子的權(quán)重值來確定的。

假設(shè)研究區(qū)被劃分成面積相等的T個(gè)像元單位，其中有D個(gè)有礦單元，則隨機(jī)選取一個(gè)像元單位為礦點(diǎn)的概率是：

對于任一個(gè)證據(jù)因子二值圖像，其存在區(qū)的像元數(shù)為B，不存在區(qū)的像元數(shù)為B＝TB。則已知礦點(diǎn)圖與證據(jù)因子圖的重疊部分有B∩D，B∩D，B∩D，B∩D，其條件概率分別為： P（D/B）＝（B∩D）/B，P（D/B）＝（B∩D）/B， P（D/B）＝（B∩D）/B， P（D/B）＝（B∩D）/B對任一個(gè)證據(jù)因子二值圖像權(quán)重定義為：

式中：W＋、W－分別為證據(jù)因子存在區(qū)和不存在區(qū)的權(quán)重值，對于原始數(shù)據(jù)缺失區(qū)域權(quán)重值為0。

一般用正權(quán)重與負(fù)權(quán)重的差值大小來表示證據(jù)因子對找礦指示的好壞性，即C＝W＋-W－［5］。

證據(jù)權(quán)重法要求各證據(jù)因子之間相對于礦點(diǎn)分布滿足條件獨(dú)立。對于n個(gè)證據(jù)因子，若它們關(guān)于礦點(diǎn)條件都能獨(dú)立，則后驗(yàn)幾率的對數(shù)為：

式中：WjK為第j個(gè)因子的權(quán)重；O為后驗(yàn)幾率；D為研究區(qū)中有礦單元的個(gè)數(shù)。

根據(jù)公式 （3），后驗(yàn)概率為：

式中：P表示后驗(yàn)概率，代表了各個(gè)單元內(nèi)找礦的有利度，可以根據(jù)后驗(yàn)概率來進(jìn)行找礦遠(yuǎn)景區(qū)預(yù)測。

2 證據(jù)權(quán)重法的實(shí)現(xiàn)

（1）收集研究區(qū)地質(zhì)、物探、化探、遙感、礦產(chǎn)等相關(guān)地學(xué)資料，對其進(jìn)行篩選、歸納、總結(jié)，選出與鈾成礦有關(guān)的信息，作為預(yù)測的證據(jù)因子。

（2）將各證據(jù)因子的專題圖層與已知礦點(diǎn)進(jìn)行相交分析，提取與鈾成礦有利的控礦因素，生成新的圖層，即證據(jù)層。

（3）對各證據(jù)層進(jìn)行二值化處理，將處理后的證據(jù)層與含礦網(wǎng)格圖層疊加，計(jì)算每個(gè)證據(jù)因子的先驗(yàn)概率、權(quán)重值（W＋、W－）及相關(guān)系數(shù)（C）。

（4）根據(jù)先驗(yàn)概率、權(quán)重及相關(guān)系數(shù)篩選最合理的證據(jù)層，在研究區(qū)內(nèi)各單元進(jìn)行后驗(yàn)概率計(jì)算。

（5）根據(jù)后驗(yàn)概率計(jì)算的結(jié)果確定礦產(chǎn)資源預(yù)測遠(yuǎn)景區(qū)。

3 應(yīng)用分析

3.1 研究區(qū)地質(zhì)背景

巴音戈壁盆地位于塔里木、哈薩克斯坦、西伯利亞、華北等四大板塊的結(jié)合部位，地跨4個(gè)性質(zhì)不同的大地構(gòu)造單元，區(qū)域構(gòu)造背景復(fù)雜。盆地呈近EW向展布，以宗乃山—沙拉扎山隆起為界分為北部坳陷和南部坳陷。

盆地基底地層主要由上太古界、元古界、古生界組成。盆地沉積蓋層主要是由中、新生界陸相沉積巖系組成。白堊系是該盆地的主要蓋層，在各坳陷內(nèi)均有發(fā)育，分布范圍廣、厚度大。盆地內(nèi)發(fā)育大面積花崗巖體，其中燕山期與印支期酸性中粗粒黑云母花崗巖、二長花崗巖及鉀長花崗巖為區(qū)內(nèi)主要富鈾巖體。

斷裂構(gòu)造是巴音戈壁盆地最主要的構(gòu)造活動(dòng)形式之一。它在控制盆地的坳陷、凹陷、隆起、凸起的形成與分布、盆地蓋層沉積體、富鈾建造及熱液鈾成礦等方面均起著重要的作用。盆地自中生代以來，經(jīng)歷了印支、燕山、喜山等多期構(gòu)造活動(dòng)，形成了以NEE、NE向?yàn)橹鞲蓴嗔雅cNW、NE、NEE向次級斷裂交織的斷裂構(gòu)造格架。

3.2 鈾成礦信息的提取

本文所搜集到的數(shù)據(jù)包括：巴音戈壁盆地1:50萬的地質(zhì)圖、1:20萬的化探數(shù)據(jù)、1:5萬的航放數(shù)據(jù)以及遙感影像圖。

3.2.1 地質(zhì)信息提取

本文主要從鈾成礦有利地層、斷裂緩沖區(qū)及斷裂的定量化分析等幾個(gè)角度來提取有利的成礦信息。經(jīng)前人研究發(fā)現(xiàn)，本區(qū)的成礦有利地層為白堊統(tǒng)巴音戈壁組上段。通過將已知礦點(diǎn)與地層進(jìn)行相交分析，統(tǒng)計(jì)得出賦存于白堊統(tǒng)巴音戈壁組（K1b）的已知礦點(diǎn)最多，所占總礦點(diǎn)數(shù)的比例為32%，其次是石炭紀(jì)花崗巖（γC）和白堊統(tǒng)蘇紅圖組（K1s）（圖 1）。因此，將這3組地層分別提取出來作為預(yù)測的證據(jù)因子。

圖1 礦點(diǎn)出露地層統(tǒng)計(jì)直方圖Fig.1 Histogram of strata where mineral occurrence outcrops

斷裂構(gòu)造是研究區(qū)主要的構(gòu)造活動(dòng)形式，對控礦起著十分重要的作用。為了研究斷裂構(gòu)造與礦點(diǎn)的關(guān)系，筆者先對已知礦點(diǎn)在斷裂構(gòu)造不同距離范圍內(nèi)出現(xiàn)的頻率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（圖2），再對構(gòu)置斷裂構(gòu)造影響寬度（斷裂構(gòu)造緩沖區(qū)）變量進(jìn)行預(yù)測；為了進(jìn)一步分析斷裂對成礦的影響，本文又對斷裂構(gòu)造進(jìn)行定量化分析，主要包括：斷裂等密度、斷裂平均方位、斷裂中心對稱度、斷裂優(yōu)益度、斷裂交點(diǎn)數(shù)等。這些變量能從不同的角度反映線性構(gòu)造的特征，通過將它們與已知礦點(diǎn)相交分析，從中提取與成礦有關(guān)的區(qū)間，作為預(yù)測的證據(jù)因子。

圖2 礦點(diǎn)與斷裂鄰近關(guān)系統(tǒng)計(jì)直方圖Fig.2 Histogram of relationship between faults and mineral occurrences

3.2.2 化探信息提取

化探信息是一種直接找礦信息，其異常本身的特征在很大程度上直接反映了礦產(chǎn)資源體的特征［6］，是找礦預(yù)測中一個(gè)重要變量。筆者選取了1:20萬的化探U異常等值線圖，運(yùn)用均值與2倍標(biāo)準(zhǔn)差之和（μ＋2σ）作為異常下限，提取了異常，并將其作為預(yù)測的一個(gè)證據(jù)因子。

3.2.3 物探信息提取

研究中主要選取航放信息。航放信息主要反映的是地表放射性地球物理場的強(qiáng)弱，也是各元素地表、地球化學(xué)暈分布的具體表現(xiàn)。放射性信息包含K、U、Th等天然放射性核素含量和總計(jì)數(shù)率等基本信息，通過對航放基本信息的研究，選取了1:5萬的航放鉀含量等值線圖，航放鈾含量等值線圖，航放釷含量等值線圖，航放鈾、釷比值等值線圖，航放鈾、鉀比值等值線圖，航放活性鈾異常等值線圖，航放剩余鈾異常等值線圖，航放鈾富集系數(shù)等值線圖，以及航放總道計(jì)數(shù)率等值線圖，運(yùn)用均值與2倍標(biāo)準(zhǔn)差之和（μ＋2σ）作為異常下限，分別提取異常，將它們作為預(yù)測的證據(jù)因子。

3.2.4 遙感蝕變信息提取

遙感信息對于識(shí)別基巖出露區(qū)或半出露區(qū)的礦化蝕變信息能在一定程度上起到輔助作用。因此，選取了從遙感影像圖中提取的羥基蝕變信息和鐵染蝕變信息作為預(yù)測的證據(jù)因子。另外，還通過對遙感線性影像特征解譯獲得遙感線性構(gòu)造，據(jù)此，以礦床點(diǎn)在遙感線型構(gòu)造不同距離范圍內(nèi)出現(xiàn)的頻率統(tǒng)計(jì)，構(gòu)置遙感線性構(gòu)造影響寬度（遙感線性構(gòu)造緩沖區(qū)）、預(yù)測變量。

3.3 基于證據(jù)權(quán)重法的多元數(shù)據(jù)綜合預(yù)測

將研究區(qū)劃分為5 km×5 km規(guī)則的網(wǎng)格單元，這樣就可保證一個(gè)網(wǎng)格中至多出現(xiàn)一個(gè)已知礦點(diǎn)［7］，研究區(qū)被劃分成4 165個(gè)單元網(wǎng)格。利用GIS平臺(tái)下的MRAS軟件建立該地區(qū)的證據(jù)權(quán)重法模型，將上述所提取出來的地質(zhì)、化探、物探、遙感中的數(shù)據(jù)作為證據(jù)因子，分別計(jì)算各個(gè)證據(jù)因子的權(quán)重值及其與成礦的相關(guān)性，并計(jì)算出證據(jù)因子的證據(jù)權(quán)值，最終選出15個(gè)與成礦關(guān)系比較密切的證據(jù)因子，其結(jié)果見表1。

由表1可見：（1）化探鈾異常與成礦的相關(guān)度最高，這說明地球化學(xué)元素異常對找礦指示作用明顯。（2）航放異常信息（像航放總道異常，航放鈾異常，航放鈾、鉀比值異常，航放釷異常等）C值均在2以上，說明航放異常信息與成礦的關(guān)系密切。（3）成礦有利地層中，巴音戈壁組地層的C值較大，說明其對成礦很有利，其次是石炭紀(jì)花崗巖、蘇紅圖組地層。（4）從斷裂證據(jù)層來看，斷裂4 km緩沖區(qū)的C值較大，與成礦關(guān)系較密切；而斷裂優(yōu)益度的C值在1.0以下，說明對成礦有一定的指示意義，但作用不大。（5）從遙感異常信息來看，遙感羥基異常的C值較大，對成礦的指示性較好；遙感鐵染異常的C值較小，對成礦的指示性一般。

表1 各證據(jù)因子的權(quán)重值Table 1 Weights of evidence factors

在運(yùn)用證據(jù)權(quán)重法進(jìn)行多元信息綜合預(yù)測的過程中，要求各證據(jù)因子之間相對于礦點(diǎn)分布需滿足條件獨(dú)立。因此，條件獨(dú)立性的檢驗(yàn)異常重要，如果地質(zhì)找礦標(biāo)志不能滿足條件獨(dú)立性就會(huì)引起后驗(yàn)概率估計(jì)上的偏差［8］。表1中的15個(gè)證據(jù)因子均在顯著性水平為0.05的條件下，滿足了條件獨(dú)立性的要求。

3.4 預(yù)測結(jié)果及評價(jià)

根據(jù)證據(jù)權(quán)重法模型在內(nèi)蒙古巴音戈壁盆地的應(yīng)用，在MRAS軟件中對研究區(qū)內(nèi)各個(gè)單元進(jìn)行成礦后驗(yàn)概率的計(jì)算，并將結(jié)果按照后驗(yàn)概率值劃分為4個(gè)等級，不同等級賦予不同顏色，得到了包括已知礦床（點(diǎn)）在內(nèi)的后驗(yàn)概率等值線圖（圖3），經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析，研究區(qū)78.5%的已知礦點(diǎn)落在后驗(yàn)概率值大于0.1的區(qū)域，其中有56.5%的已知礦點(diǎn)落在后驗(yàn)概率值大于0.9的高值區(qū)，取得了良好的預(yù)測效果。

結(jié)合后驗(yàn)概率圖，在研究區(qū)圈定了11個(gè)成礦遠(yuǎn)景區(qū)（圖4）。將圈定遠(yuǎn)景區(qū)與研究區(qū)的地層、構(gòu)造、巖體、化探異常、航放異常等成礦影響因素分別進(jìn)行疊加分析，以尋找這些因素與圈定遠(yuǎn)景區(qū)之間存在的聯(lián)系：

（1）成礦遠(yuǎn)景區(qū)Ⅱ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅶ、Ⅷ、Ⅹ地層以白堊統(tǒng)巴音戈壁組（K1b）為主，此組地層是研究區(qū)最有利于成礦的地層；成礦遠(yuǎn)景區(qū)Ⅲ、Ⅳ發(fā)育大量石炭紀(jì)花崗巖；成礦遠(yuǎn)景區(qū)Ⅶ化探U元素異常明顯；成礦遠(yuǎn)景區(qū)Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ、Ⅸ、Ⅺ航放總道異常明顯。

（2）成礦遠(yuǎn)景區(qū)Ⅳ、Ⅵ、Ⅶ含已知礦點(diǎn)較多，這幾個(gè)區(qū)域的后驗(yàn)概率高值區(qū)面積較大，驗(yàn)證了預(yù)測結(jié)果的合理性。

（3）成礦遠(yuǎn)景區(qū)Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ、Ⅺ目前發(fā)現(xiàn)的已知礦點(diǎn)很少，而本文算出的后驗(yàn)概率較高，因此，這幾個(gè)區(qū)域可作為下一步找礦勘探的重點(diǎn)區(qū)域。

4 結(jié) 論

圖3 巴音戈壁盆地成礦預(yù)測后驗(yàn)概率圖Fig.3 Posterior probability of metallogenic prognosis in Bayingebi Basin

圖4 巴音戈壁盆地鈾成礦預(yù)測遠(yuǎn)景區(qū)Fig.4 Prospect region of uranium mineralization in Bayingebi Basin

（1）基于GIS的證據(jù)權(quán)重法進(jìn)行成礦遠(yuǎn)景區(qū)的預(yù)測簡單易行，圖示直觀。 GIS系統(tǒng)可以對地層、斷裂等信息進(jìn)行深一步多角度的分析統(tǒng)計(jì)，對物探、化探、遙感資料進(jìn)行異常信息提取、蝕變信息的解譯，進(jìn)而進(jìn)行成礦信息空間疊加分析，以實(shí)現(xiàn)成礦遠(yuǎn)景區(qū)的快速圈定。

（2）通過采用證據(jù)權(quán)重法對內(nèi)蒙古巴音戈壁盆地進(jìn)行多元信息的成礦預(yù)測，從各證據(jù)因子的權(quán)重值來看，影響研究區(qū)鈾礦成礦作用最大因素是化探鈾異常，其次是航放總道異常。由此可以看出，物化探異常在成礦遠(yuǎn)景區(qū)的圈定中指示作用明顯。

（3）基于MRAS軟件的證據(jù)權(quán)重模塊計(jì)算出的研究區(qū)后驗(yàn)概率結(jié)果與已知礦點(diǎn)疊加分析得出，研究區(qū)78.5%的已知礦點(diǎn)落在后驗(yàn)概率值大于0.1的高值區(qū)域。

（4）根據(jù)后驗(yàn)概率等值線圖，并結(jié)合已有地質(zhì)資料，圈定了11個(gè)成礦遠(yuǎn)景區(qū)，預(yù)測結(jié)果對該區(qū)進(jìn)一步找礦工作具有重要的指導(dǎo)意義。

［1］肖克炎，張曉華，陳鄭輝，等.成礦預(yù)測中證據(jù)權(quán)重法與信息量法及其比較［J］.物探化探計(jì)算技術(shù)，1999， 21（3）:223-226.

［2］池順都，趙鵬大.應(yīng)用GIS圈定找礦可行地段和有利地段［J］.地球科學(xué)， 1998， 23（2）:125-128.

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［7］陳永良，劉大有.一種基于GIS的礦產(chǎn)資源潛力評價(jià)的自動(dòng)制圖模型［J］.地質(zhì)評論，2002，48（3）:324-329.

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Application of GIS based on evidence weighting method to the evaluation of uranium metallogenic target areas—A case study of Bayingebi Basin in Inner Mongolia

ZHANG Qi1，2， WANG Jian-guo1，LI Bi-hong2，LI Ke1
（1.China University of Geosciences （Beijing）， Beijing 100083， China；2.CNNC key Laboratory of Uranium Resources Exploration and Evaluation Technology，Beijing Research Institute of Uranium Geology， Beijing 100029， China）

Former data and information in geology， geophysics， geochemistry and remote sensing of Bayingobi Basin are processed and analyzed.Fifteen information layers such as uranium of geochemical survey，uranium of airborne radioactive survey and hydroxy anomaly of remote sensing are selected to assess and evaluate the uranium mineralization potential by the method of evidence weighting based on GIS.The potential areas are classified and 11 prospecting targets are delineated.

weights of evidence； uranium deposits； prediction of ore deposit； Bayingobi Basin；geographical information system

P612；P628

A

1672-0636（2012）01-0041-06

10.3969/j.issn.1672-0636.2012.01.007

2011-10-12；

2011-11-24

張 琪（1986—），女，山東煙臺(tái)人，在讀碩士，礦產(chǎn)普查與勘探專業(yè)，主要從事礦產(chǎn)資源評價(jià)與3S技術(shù)應(yīng)用研究。

E-mail:cassie.zhangqi@gmail.com