基于GIS的桂西-滇東南地區(qū)錳礦資源潛力評(píng)價(jià)

張寶一，楊 莉，毛先成，周尚國，鄧 浩

(1. 中南大學(xué)有色金屬成礦預(yù)測(cè)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，地球科學(xué)與信息物理學(xué)院，湖南長(zhǎng)沙 4100832. 中國地質(zhì)大學(xué)地質(zhì)過程與礦產(chǎn)資源國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北武漢 430074；3. 中國冶金地質(zhì)總局，北京 100025)

基于GIS的桂西-滇東南地區(qū)錳礦資源潛力評(píng)價(jià)

張寶一1,2，楊 莉1，毛先成1，周尚國3，鄧 浩1

(1. 中南大學(xué)有色金屬成礦預(yù)測(cè)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，地球科學(xué)與信息物理學(xué)院，湖南長(zhǎng)沙 4100832. 中國地質(zhì)大學(xué)地質(zhì)過程與礦產(chǎn)資源國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北武漢 430074；3. 中國冶金地質(zhì)總局，北京 100025)

在桂西-滇東南錳礦成礦條件分析的基礎(chǔ)上，利用GIS柵格空間分析方法構(gòu)建了與錳礦成礦相關(guān)的沉積盆地、同沉積斷裂、沉積相、地層、巖性組合、數(shù)字地形特征、航磁異常等地質(zhì)變量。首先，利用多元線性回歸分析方法預(yù)測(cè)了研究區(qū)各網(wǎng)格單元的錳礦資源量，通過地質(zhì)變量的篩選和組合構(gòu)建了候選資源量預(yù)測(cè)模型組，為每個(gè)預(yù)測(cè)單元選擇最優(yōu)模型開展資源量預(yù)測(cè)；其次，利用證據(jù)權(quán)重法估算了研究區(qū)各網(wǎng)格單元的成礦有利度，根據(jù)錳礦資源量與地質(zhì)變量之間的線性關(guān)系是否顯著來篩選證據(jù)因子，在對(duì)地質(zhì)變量二值化構(gòu)建證據(jù)因子時(shí)既考慮錳礦床(點(diǎn))的“數(shù)”，又考慮錳礦床(點(diǎn))的“量”；最后，對(duì)成礦有利度與錳礦資源量預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行乘法運(yùn)算得到綜合預(yù)測(cè)圖，并結(jié)合成礦地質(zhì)環(huán)境圈定了預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)。

成礦預(yù)測(cè) 作用域 證據(jù)權(quán)重法 錳礦 桂西-滇東南

Zhang Bao-yi, Yang Li, Mao Xian-cheng, Zhou Shang-guo, Deng Hao. The GIS-based assessment of potential manganeseore ore recourses in western Guangxi and southeastern Yunnan area,China [J].Geology and Exploration, 2014, 50(6):1050-1060.

0 引言

現(xiàn)代成礦理論發(fā)展和礦產(chǎn)勘探經(jīng)驗(yàn)的積累使人類對(duì)礦產(chǎn)形成的認(rèn)識(shí)不斷提高，為礦產(chǎn)資源定量預(yù)測(cè)奠定了基礎(chǔ)。在“相似類比”、“求異”和“定量組合控礦”的理論基礎(chǔ)下，形成了多種成礦定量預(yù)測(cè)的理論體系，礦產(chǎn)資源預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)已進(jìn)入科學(xué)化、定量化和數(shù)字化階段。20 世紀(jì)80 年代，王世稱(2010)提出了通過捕捉和提取各種與成礦有關(guān)的信息，并研究其在空間上的變化規(guī)律及相互制約關(guān)系，來建立綜合信息找礦模型，開展成礦預(yù)測(cè)的綜合信息礦產(chǎn)預(yù)測(cè)理論與方法；20 世紀(jì)90 年代，加拿大地質(zhì)調(diào)查所提出了通過對(duì)一些與成礦相關(guān)的地學(xué)信息的疊加復(fù)合分析，并采用一種統(tǒng)計(jì)分析模式來進(jìn)行礦產(chǎn)遠(yuǎn)景區(qū)預(yù)測(cè)的證據(jù)權(quán)重法(Bonham-Carteretal.，1990; Agterberg，1991)；美國地質(zhì)調(diào)查局提出了將礦床的品位-噸位模型與礦床數(shù)估計(jì)相結(jié)合的“三部式”礦產(chǎn)資源預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)方法(Singer，1993)；趙鵬大提出了基于地質(zhì)異常(即控礦因素)、成礦多樣性(即礦化特征)及成礦譜系(即成礦規(guī)律)的聯(lián)合分析的“三聯(lián)式”資源定量預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)的數(shù)字找礦理論和方法(趙鵬大，2002)。2006年以來，我國部署了全國礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)工作，提出了礦床模型綜合地質(zhì)信息預(yù)測(cè)技術(shù)(葉天竺等，2007)。近年來，隨著非線性科學(xué)的興起，涌現(xiàn)了一系列基于“奇異性-多重分形”(Chengetal.，1996; Cheng，1999; 申維，2005; 陳永清等，2006; 成秋明，2008)、“自組織理論”(於崇文，2000; 申維，2001)、“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”(郭科等，1999; 陳永良等，2012)和“模糊邏輯推理”(張振飛等，2001; 張振飛等，2005)等方法的非線性數(shù)字找礦理論與技術(shù)。

以處理空間數(shù)據(jù)為核心功能的地理信息系統(tǒng)(GIS)技術(shù)的快速發(fā)展，已在礦產(chǎn)資源定量預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)中發(fā)揮了巨大的作用，較好地解決了空間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、成礦信息分析與集成、預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)的可視化表達(dá)等技術(shù)問題(Harrisetal.，2000; 陳永良等，2002; Royetal.，2006; 陳永清等，2007a; Zamaraevetal.，2008; Kreuzeretal.，2010; Partington，2010)，我國學(xué)者還開發(fā)了一些礦產(chǎn)資源預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)軟件，如“礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)系統(tǒng)MRAS”(肖克炎等，2000; 肖克炎等，2003)、“金屬礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)分析系統(tǒng)MORPAS”(胡光道等，1998; 陳永清等，2007b)、“綜合信息礦產(chǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)KCYC”(王世稱等，1999)、“地學(xué)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)GeoDAS”(成秋明等，2007; 成秋明等，2009)。

本文在桂西-滇東南地區(qū)錳礦資源潛力評(píng)價(jià)空間數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，應(yīng)用GIS空間分析方法來提取和解釋與成錳有關(guān)的控礦指標(biāo)，利用多元線性回歸模型預(yù)測(cè)了錳礦資源量，使用證據(jù)權(quán)重法計(jì)算了成錳有利度，開展了1∶20萬比例尺的桂西-滇東南地區(qū)錳礦資源潛力評(píng)價(jià)，如圖1所示。相關(guān)方法可為地質(zhì)學(xué)家使用GIS、空間數(shù)據(jù)庫及地學(xué)統(tǒng)計(jì)分析軟件來處理和分析礦產(chǎn)勘查空間數(shù)據(jù)提供有益的借鑒。

1 基于多元線性回歸的資源量預(yù)測(cè)模型

預(yù)測(cè)模型是資源量指標(biāo)與控礦地質(zhì)變量的相關(guān)關(guān)系，一般是根據(jù)建模區(qū)數(shù)據(jù)建立的，假設(shè)預(yù)測(cè)區(qū)與建模區(qū)的控礦地質(zhì)條件和控礦規(guī)律相似，可由該模型對(duì)預(yù)測(cè)區(qū)的礦化分布進(jìn)行預(yù)測(cè)。模型在數(shù)學(xué)上可以表達(dá)為地質(zhì)變量到資源量指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型，可通過多元線性回歸方法來建立方程如下：

(1)

1.1 作用域的定義

礦產(chǎn)資源定量預(yù)測(cè)是在已形成的成礦理論的指導(dǎo)下，以研究地質(zhì)、地球物理、地球化學(xué)和遙感信息為基礎(chǔ)，通過分析建模區(qū)內(nèi)找礦信息及其組合與礦床的關(guān)系來研究信息之間的轉(zhuǎn)換規(guī)律，建立量化的多元信息綜合預(yù)測(cè)模型，并以此來分析和推斷預(yù)測(cè)區(qū)的找礦前景(王世稱，2010)。找礦信息在建模區(qū)和預(yù)測(cè)區(qū)不對(duì)稱是當(dāng)前面臨的技術(shù)難題之一，這種信息不對(duì)稱具體表現(xiàn)為三個(gè)方面：① 由于地質(zhì)工作程度及資料水平的差異造成的數(shù)據(jù)覆蓋的不對(duì)稱，建模區(qū)一般研究程度較高、資料豐富，而預(yù)測(cè)區(qū)通常開展的地質(zhì)工作較少、資料匱乏；② 地質(zhì)作用的影響范圍的不對(duì)稱，例如斷裂、巖體等對(duì)成礦作用的影響僅是局部性，而不是在整個(gè)預(yù)測(cè)區(qū)都對(duì)成礦有作用；③ 用于表達(dá)地質(zhì)作用的地質(zhì)變量在整個(gè)預(yù)測(cè)區(qū)的值域很寬，但在建模區(qū)的取值可能僅是其中的一段，由此分析得到的地質(zhì)變量與礦化之間關(guān)系在預(yù)測(cè)區(qū)并不一定適用。

作用域可以理解為變量或模型在二維空間上的適用范圍。傳統(tǒng)礦產(chǎn)資源預(yù)測(cè)方法通常假設(shè)：所有地質(zhì)變量均具有相同的作用域，即為預(yù)測(cè)區(qū)整個(gè)空間范圍；全區(qū)使用唯一的預(yù)測(cè)模型，模型的作用域也是預(yù)測(cè)區(qū)整個(gè)空間范圍。傳統(tǒng)單一作用域的預(yù)測(cè)方法有一定缺陷：① 當(dāng)?shù)刭|(zhì)變量未覆蓋全區(qū)，要將地質(zhì)變量外推到數(shù)據(jù)覆蓋范圍以外的區(qū)域時(shí)，不能很好地反映地質(zhì)變量的客觀實(shí)際；② 當(dāng)預(yù)測(cè)區(qū)面積較大時(shí)，控礦地質(zhì)因素的影響作用也因具體的構(gòu)造分區(qū)而有所差異，使用全區(qū)統(tǒng)一的預(yù)測(cè)模型也與局部實(shí)際情況不相符合；③ 通過線性回歸分析等方法得到，地質(zhì)變量在建模區(qū)的值域段內(nèi)與礦化滿足某種相關(guān)關(guān)系，但當(dāng)超出這個(gè)值域段外就不再具備這種關(guān)系，故采用地質(zhì)變量整個(gè)值域范圍參與預(yù)測(cè)也是不合理的。因此，本文擯棄了單一作用域的假設(shè)，地質(zhì)變量和預(yù)測(cè)模型都有各自的作用域。

圖1 工作流程圖Fig 1 Work flow chart

1.1.1 變量的作用域

地質(zhì)變量的作用域DX，即地質(zhì)變量的有效空間分布范圍，主要受下列因素控制：

(1) 原始數(shù)據(jù)范圍DXO，例如，某地層等厚線，由于工作程度的差異只在局部范圍可以獲得，要將數(shù)據(jù)的外推到全區(qū)通常是難以控制，甚至難以實(shí)現(xiàn)的；

(2) 地質(zhì)變量的影響范圍DXE，例如，同沉積斷裂的影響范圍是有限的，超過一定的距離影響就變得相當(dāng)微弱，甚至可以忽略不計(jì)；

(3) 地質(zhì)變量的有效值域段覆蓋的空間范圍DXV，例如，沉積盆地距離場(chǎng)在已知區(qū)內(nèi)的值域段是[min,max]，通過分析得到在這個(gè)值域段內(nèi)資源量與沉積盆地距離場(chǎng)呈現(xiàn)某種相關(guān)關(guān)系，而在距離場(chǎng)的整個(gè)值域范圍[MIN,MAX]內(nèi)不一定都滿足這種相關(guān)關(guān)系，其中值域段[min,max]為[MIN,MAX]的子集。

地質(zhì)變量的作用域可以表達(dá)為上述三者的交集，即：

DX=DXO∩DXE∩DXV

(2)

地質(zhì)變量的作用域可以用一幅空間二值圖像來表示(0表示作用域外，1表示作用域內(nèi))。

1.1.2 模型的作用域

限定作用域的礦產(chǎn)資源預(yù)測(cè)方法不再是全區(qū)使用一個(gè)預(yù)測(cè)模型，而是可以通過地質(zhì)變量的各種組合建立若干個(gè)模型。預(yù)測(cè)模型的作用域，則為模型的適用范圍。已知某預(yù)測(cè)模型由p個(gè)地質(zhì)變量X1，X2，…，Xp構(gòu)成，其作用域分別為DX1，DX2，…，DXp，則模型的作用域DM為這p個(gè)地質(zhì)變量的作用域的交集，即：

(3)

如果預(yù)測(cè)模型僅包含一個(gè)地質(zhì)變量X，模型的作用域DM等同于該地質(zhì)變量的作用域DX；當(dāng)構(gòu)成模型的所有地質(zhì)變量的作用域的交集為空φ時(shí)，該模型無意義。預(yù)測(cè)模型的作用域同樣可以用一幅空間二值圖像來表示。

本文中預(yù)測(cè)模型的作用域不僅不必覆蓋全區(qū)，甚至不要求覆蓋建模區(qū)，只對(duì)模型作用域DM與建模區(qū)DS交集內(nèi)的單元進(jìn)行回歸分析即可，則進(jìn)行回歸分析用來建立模型的采樣區(qū)DMS的定義為：

DMS=DM∩DS

(4)

出于統(tǒng)計(jì)上的要求，一般要求模型采樣區(qū)DMS的單元數(shù)要大于等于30個(gè)，否則模型將不能被構(gòu)建。

1.2 變量的篩選

礦產(chǎn)的形成一般是若干地質(zhì)過程相互作用和相互影響的結(jié)果， GIS柵格模型不但反映各地質(zhì)變量的空間異質(zhì)性，同時(shí)也便于考慮它們?cè)诳臻g上與礦產(chǎn)形成的相互作用。判斷在空間中兩個(gè)或多個(gè)地質(zhì)現(xiàn)象是否相關(guān)，如判斷礦化與地層、斷層、電阻率、地磁場(chǎng)等控礦地質(zhì)因素是否相關(guān)，是成礦預(yù)測(cè)首要解決的問題?？刹捎靡辉€性回歸方法分析資源量與控礦地質(zhì)變量之間的相關(guān)程度，這個(gè)步驟也可以看作為構(gòu)建一元預(yù)測(cè)模型的過程。如資源量指標(biāo)與某些地質(zhì)變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系是非線性的，可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)及統(tǒng)計(jì)對(duì)地質(zhì)變量進(jìn)行數(shù)值變換，并判斷資源量與變換后的地質(zhì)變量是否滿足線性相關(guān)。給定顯著性水平α=0.05，只有線性回歸方程的F檢驗(yàn)通過的地質(zhì)變量(或轉(zhuǎn)換后的地質(zhì)變量)才能選作控礦指標(biāo)，做到“凡非必要，無需雜陳”。

1.3 模型組的建立

對(duì)所有與資源量存在線性關(guān)系的地質(zhì)變量(或轉(zhuǎn)換后的地質(zhì)變量)，進(jìn)行組合開展多元(2元到p元)的線性回歸分析，建立不同層次的資源量預(yù)測(cè)模型。理論上預(yù)測(cè)模型數(shù)目的最大值為2p。在從2元到p元的線性回歸模型建立的過程中，k(2≤k≤p)元模型是在已檢驗(yàn)通過的k-1元模型的基礎(chǔ)上，通過與另外某個(gè)地質(zhì)變量的組合來建立的，并驗(yàn)證其回歸效果。如果將變量看作為模型的成分，k元模型的成分是k-1元模型的成分加上另外某個(gè)地質(zhì)變量。預(yù)測(cè)模型組是開放的，新的地質(zhì)變量經(jīng)過篩選后，通過與原有各層級(jí)模型的組合就可產(chǎn)生一系列新的模型，從而能逐步完善候選預(yù)測(cè)模型組。變量組合形成候選預(yù)測(cè)模型組是重復(fù)、繁瑣的過程，計(jì)算量龐大且一般不需要人為干預(yù)，因此基于MAPGIS二次開發(fā)包編寫了軟件程序來自動(dòng)實(shí)現(xiàn)。所建立的不同層次的多種模型反映了不同角度下對(duì)成礦作用的認(rèn)識(shí)，它們相互之間相互補(bǔ)充、相互完善。

1.4 資源量的預(yù)測(cè)

對(duì)于預(yù)測(cè)區(qū)DP中的每個(gè)單元，選取合適層次(1元到p元)的線性回歸模型，計(jì)算其預(yù)測(cè)資源量。在對(duì)每個(gè)單元進(jìn)行資源量預(yù)測(cè)時(shí)，為保證找礦信息的對(duì)等性，需要檢驗(yàn)單元是否位于預(yù)測(cè)模型的作用域內(nèi)。只有單元所在的作用域?qū)?yīng)的回歸模型才能用于資源量預(yù)測(cè)。通常單元都具有多個(gè)候選預(yù)測(cè)模型時(shí)，這時(shí)則采用如下原則選擇最優(yōu)的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)：

(1) 地質(zhì)信息量最大原則，盡可能選取高維的回歸模型進(jìn)行資源量預(yù)測(cè)，因?yàn)槠浒牡刭|(zhì)變量更多。

(2) 線性回歸效果最優(yōu)原則，在原則(1)的基礎(chǔ)上，如果同一層次的預(yù)測(cè)模型還有多個(gè)候選，則取線性回歸F檢驗(yàn)值最大的模型進(jìn)行資源量預(yù)測(cè)，因?yàn)橄啾容^而言其線性回歸效果最好。

利用上述兩個(gè)原則，每個(gè)預(yù)測(cè)單元可以選出唯一的、最優(yōu)的線性回歸模型來進(jìn)行資源量預(yù)測(cè)。不同的單元，優(yōu)選出的預(yù)測(cè)模型可以完全不同，這由單元位于哪些作用域來決定。預(yù)測(cè)過程是預(yù)測(cè)區(qū)的成礦作用要素與在建模區(qū)建立的預(yù)測(cè)模型組之間進(jìn)行匹配的過程，為每個(gè)預(yù)測(cè)單元選擇最優(yōu)的模型開展資源量的預(yù)測(cè)。從某種角度來講，這是對(duì)單元內(nèi)成礦影響因素的一種客觀評(píng)價(jià)，充分保證了預(yù)測(cè)區(qū)與建模區(qū)的信息的對(duì)等性。如果某單元沒有候選預(yù)測(cè)模型可供選擇，即沒有任何一個(gè)預(yù)測(cè)模型的作用域包含了該單元，則該單元為不可預(yù)測(cè)單元。

2 基于證據(jù)權(quán)重法的成礦有利度預(yù)測(cè)模型

證據(jù)權(quán)重法是加拿大數(shù)學(xué)地質(zhì)學(xué)家Agterberg(1991)提出的一種地學(xué)統(tǒng)計(jì)方法(Bonham-Carteretal.，1990; Agterberg，1991)。它采用一種統(tǒng)計(jì)分析模式，通過對(duì)一些與成礦相關(guān)的地學(xué)信息的疊加復(fù)合分析進(jìn)行礦產(chǎn)遠(yuǎn)景區(qū)的預(yù)測(cè)。每種地學(xué)信息都是成礦預(yù)測(cè)的一個(gè)證據(jù)因子，而每個(gè)證據(jù)因子對(duì)成礦預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)是由這個(gè)因子的權(quán)重來確定的，進(jìn)而計(jì)算空間任意位置的礦產(chǎn)發(fā)育的概率值，以圈定不同級(jí)別的預(yù)測(cè)靶區(qū)。其數(shù)學(xué)公式包括各地質(zhì)證據(jù)因素的找礦信息量前概估算和預(yù)測(cè)單元的后概計(jì)算兩部分。證據(jù)權(quán)重法已發(fā)展為一種比較成熟的成礦預(yù)測(cè)方法，國內(nèi)基于GIS的礦產(chǎn)預(yù)測(cè)軟件大多提供了該方法，如MORPAS、MRAS、GeoDAS等，還有學(xué)者用模糊集(張生元等，2006; 成秋明等，2007)、分形(Fordetal.，2008)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Corsinietal.，2009)等理論對(duì)證據(jù)權(quán)重法進(jìn)行了改進(jìn)。

2.1 證據(jù)因子的建立

參與證據(jù)權(quán)重法計(jì)算的因子主要有兩類：含礦性因子和證據(jù)因子。含礦性因子可直接通過將優(yōu)質(zhì)錳礦床(點(diǎn))投射到網(wǎng)格單元即可得到，證據(jù)因子要由地質(zhì)變量二值化來得到。地質(zhì)變量二值化即可得到證據(jù)因子，本文在建模區(qū)內(nèi)資源量與地質(zhì)變量線性回歸分析的基礎(chǔ)上，選取那些與資源量顯著相關(guān)的地質(zhì)變量來構(gòu)建證據(jù)因子。通過線性回歸分析來篩選證據(jù)因子，避免了證據(jù)因子設(shè)置的盲目性和主觀性。

假設(shè)研究區(qū)T被劃分成面積相等的單元，其中D為含礦單元，對(duì)于任意一個(gè)證據(jù)因子，其權(quán)重定義為：

(5)

(6)

與資源量呈線性關(guān)系的地質(zhì)變量(或變換后的地質(zhì)變量)，綜合考察C值及證據(jù)因子中資源量所占的比例，來選取合適的分界值將地質(zhì)變量二分，既考慮錳礦床(點(diǎn))的“數(shù)”，又考慮錳礦床(點(diǎn))的“量”，可有效避免二值化時(shí)信息的損失。

2.2 成礦有利度估算

預(yù)測(cè)礦床產(chǎn)出的后驗(yàn)概率比(odds)的對(duì)數(shù)值等于先驗(yàn)概率比的對(duì)數(shù)值與各種地質(zhì)標(biāo)志的權(quán)系數(shù)之和。該法源于概率論中的貝葉斯關(guān)系式，在計(jì)算成礦后驗(yàn)概率時(shí)，需要用到有限個(gè)獨(dú)立隨機(jī)事件的概率乘法公式，因此，每一種控礦地質(zhì)因素相對(duì)于礦床產(chǎn)出這一概率事件來說，都必須是條件獨(dú)立的。對(duì)于n個(gè)證據(jù)因子，若它們關(guān)于礦點(diǎn)條件獨(dú)立，研究區(qū)任一單元k內(nèi)含有礦點(diǎn)的可能性，即后驗(yàn)幾率用O表示：

(7)

式中，b為基值：

(8)

(9)

證據(jù)權(quán)重法既考察地質(zhì)因素存在時(shí)的找礦權(quán)重，也考慮因素不存在的找礦權(quán)重，而且當(dāng)因素未知時(shí)也可以處理。

任一單元k為含礦單元的后驗(yàn)概率為：

(10)

3 應(yīng)用實(shí)例

3.1 成礦地質(zhì)背景

桂西-滇東南地區(qū)有豐富的錳礦資源，是我國重要的錳礦集中區(qū)，已發(fā)現(xiàn)錳礦床(點(diǎn))241處，有亞洲最大錳礦——廣西下雷超大型錳礦，因此，對(duì)該區(qū)域進(jìn)行錳礦勘查具有非常好的找礦前景(駱華寶，2002)。桂西-滇東南地區(qū)錳礦的形成經(jīng)歷了原生沉積、構(gòu)造重建及熱液疊加改造、表生風(fēng)化3個(gè)階段。控制錳礦形成和分布的主要地質(zhì)因素包括：成錳沉積盆地性質(zhì)及其大地構(gòu)造條件，成礦時(shí)代、地層層位與沉積建造，疊加改造富集條件，表生富集條件等(侯宗林等，1997)。

桂西南地區(qū)地質(zhì)構(gòu)造上屬右江盆地，位于南華準(zhǔn)地臺(tái)右江再生地槽的西南部，三級(jí)構(gòu)造單元有桂西拗陷、靖西-田東隆起、下雷-靈馬拗陷。該地區(qū)地層大體上可分為三大套，即前泥盆紀(jì)基底巖系、晚古生代至中三疊世海相沉積為主的覆蓋巖系和新生代山麓相、河流相、湖相巖系。桂西南地區(qū)含錳建造為上泥盆統(tǒng)榴江組硅質(zhì)巖和五指山組硅質(zhì)巖、泥質(zhì)碳酸鹽巖建造，下石炭統(tǒng)大塘組硅質(zhì)巖、泥質(zhì)碳酸鹽巖建造和下三疊統(tǒng)北泗組碳酸鹽巖建造。這三個(gè)建造自南向北分布，構(gòu)成NE-SW向延伸的三個(gè)礦帶，礦源層經(jīng)過氧化、淋積、遷聚往往形成大礦。該區(qū)已有大、中、小型錳礦區(qū)12處，擁有錳礦儲(chǔ)量約占全國錳礦總儲(chǔ)量的31. 3%。其中大型錳礦2個(gè)，即大新下雷和靖西湖潤(rùn)錳礦。錳礦床的主要類型有：產(chǎn)于上泥盆統(tǒng)五指山組含錳硅質(zhì)巖的“下雷式”熱水沉積-次生氧化型優(yōu)質(zhì)錳礦床；產(chǎn)于下三疊統(tǒng)北泗組含錳泥質(zhì)巖的“東平式”淋積型優(yōu)質(zhì)錳礦床；產(chǎn)于下石炭統(tǒng)大塘組含錳碳酸鹽巖的“寧干式”正常沉積-次生氧化型優(yōu)質(zhì)錳礦床。

滇東南地區(qū)構(gòu)造上屬南盤江轉(zhuǎn)換拉張裂谷盆地，位于華南褶皺系滇東南褶皺帶，其北、西部分別與揚(yáng)子準(zhǔn)地臺(tái)滇東臺(tái)褶帶、哀牢山斷塊相鄰，其間以彌勒-師宗斷裂、紅河斷裂為界。該地區(qū)地層北部以中生界為主，南部以古生界為主，二者分布一般以近EW向斷裂為界，中生界三疊系主要分布于區(qū)域性向斜軸部及文山-麻栗坡斷裂北東側(cè)的西疇-麻栗坡一帶。滇東南地區(qū)含錳建造為中三疊統(tǒng)法郎組的碳酸巖復(fù)理石建造和硅質(zhì)-碳酸巖建造，錳礦類型為 “斗南式”和“白顯式”正常沉積型的產(chǎn)于細(xì)碎屑中的氧化錳、碳酸錳礦床，富含微粒黃鐵礦,近地表有發(fā)育程度不等的氧化礦石，主要為軟錳礦- 硬錳礦型。該區(qū)有中、小型錳礦區(qū)12處,主要錳礦有建水白顯錳礦和硯山斗南錳礦。

3.2 控礦地質(zhì)要素提取

為了實(shí)現(xiàn)桂西-滇東南地區(qū)錳礦資源量的定量預(yù)測(cè)，以錳礦綜合找礦評(píng)價(jià)概念模型為知識(shí)驅(qū)動(dòng)，建立了包含桂西-滇東南地區(qū)的已知錳礦床(點(diǎn))和控礦地質(zhì)要素的多元地學(xué)空間數(shù)據(jù)庫(張寶一等，2009)。按照1/20萬區(qū)域礦產(chǎn)預(yù)測(cè)精度要求，將預(yù)測(cè)區(qū)劃分為2 km的規(guī)則單元(圖上面積1 cm2)，每個(gè)單元采用其行列號(hào)(ix，iy)來標(biāo)識(shí)。采用柵格GIS、場(chǎng)論及空間疊加分析技術(shù)，通過統(tǒng)一的網(wǎng)格單元?jiǎng)澐謱?duì)點(diǎn)、線、面地質(zhì)體進(jìn)行柵格化，提取了錳礦資源量和控礦地質(zhì)變量。根據(jù)現(xiàn)有地質(zhì)資料綜合和成礦規(guī)律總結(jié)，初步歸納了桂西—滇東南地區(qū)指示錳礦形成和分布的8組21個(gè)成礦信息：(1) 地層時(shí)代與層位，錳礦層的分布、產(chǎn)狀、變化均與地層協(xié)調(diào)一致，嚴(yán)格受含錳地層的控制，是沉積地層有機(jī)的組成部分；(2) 同生沉積斷裂，包含晚泥盆世和中三疊世的同生沉積斷裂，同生沉積斷裂的控礦作用具有疊加性，采用成礦影響場(chǎng)來表達(dá)(毛先成等，2009b; Maoetal.，2011)；(3) 成錳沉積盆地，包含晚泥盆世、早三疊世和中三疊世的成錳沉積盆地，盆內(nèi)錳礦分布與其到成錳沉積盆地邊緣的距離有關(guān)，采用成礦距離場(chǎng)來表達(dá)(毛先成等，2009b; Maoetal.，2011)；(4) 沉積相和巖相，包括中泥盆世艾菲爾期、中泥盆世吉維特期、晚泥盆世弗拉斯期、晚泥盆世法門期、中三疊世拉丁尼克期的沉積相和巖相，臺(tái)溝相為晚泥盆世法門期錳礦形成最有利的沉積相，灰?guī)r泥巖相為中三疊世拉丁尼克期錳礦形成最有利的巖相；(5) 巖性組合，硅質(zhì)泥巖組為錳礦形成最有利的巖性組合；(6) 含錳地層厚度，包括中泥盆世艾菲爾期、晚泥盆世弗拉斯期、晚泥盆世法門期、中三疊世拉丁尼克期的地層沉積厚度，錳礦資源量與地層沉積厚度之間呈非線性關(guān)系；(7) 地形條件，氧化錳礦床的形成與地表及地下水的運(yùn)動(dòng)狀況有關(guān)，地形地貌條件不僅控制著侵蝕和堆積作用的進(jìn)行，還決定著地下水的動(dòng)態(tài)和風(fēng)化產(chǎn)物的狀態(tài)及保留程度(毛先成等，2009a)；(8) 航磁異常分布，錳礦主要分布在航磁異常較為平緩的區(qū)域，這種分布特征與錳礦石磁性一般都較弱有關(guān)。

3.3 錳礦資源量預(yù)測(cè)

用于桂西-滇東南錳礦資源量預(yù)測(cè)的總共有21個(gè)控礦地質(zhì)變量，通過變量組合理論可以得到2097151個(gè)錳礦資源量預(yù)測(cè)模型，但有些模型的作用域?yàn)榭?，模型是無意義的；另外，只有通過回歸效果檢驗(yàn)的模型，才保存起來以供資源量預(yù)測(cè)時(shí)使用。通過回歸效果檢驗(yàn)的模型的數(shù)目?jī)H為12031個(gè)，模型的個(gè)數(shù)雖仍然很龐大，但要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于理論值，最高元的預(yù)測(cè)模型為十四元(僅有1個(gè)模型)。利用多元線性回歸模型得到桂西-滇東南地球的錳礦資源量的預(yù)測(cè)結(jié)果如圖2所示。

圖2 錳礦資源量預(yù)測(cè)圖Fig. 2 Prediction map of manganese ore reserve1-特大型礦床；2-大型礦床；3-中型礦床；4-小型礦床；5-礦點(diǎn)；6-礦化點(diǎn)1-extraordinary-tonnage Mn deposit; 2-large-tonnage Mn deposit; 3-medium-tonnage Mn deposit; 4-small-tonnage Mn deposit; 5-Mn occurrence; 6-Mn mineralized occurrence

3.4 成礦有利度估算

利用證據(jù)權(quán)重法計(jì)算了研究區(qū)每個(gè)單元的成礦有利度，如圖3所示。

3.5 預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)圈定

將成礦有利度預(yù)測(cè)結(jié)果與資源量預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行乘法運(yùn)算，得到成礦有利度與預(yù)測(cè)資源量綜合預(yù)測(cè)圖，并結(jié)合成礦地質(zhì)環(huán)境圈定了6個(gè)預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)，如圖4所示。

將預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)分為三個(gè)等級(jí)：Ⅰ類，成礦條件十分有利，預(yù)測(cè)依據(jù)充分，成礦匹配程度高，可建議優(yōu)先安排勘查工作的地區(qū)；Ⅱ類，成礦條件有利，有預(yù)測(cè)依據(jù)，成礦匹配程度較高；Ⅲ類，具成礦條件，可作為探索的地區(qū)，或現(xiàn)有礦區(qū)外圍和深部，有預(yù)測(cè)依據(jù)，據(jù)目前資料認(rèn)為資源潛力較小的地區(qū)。圈定的預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)包括：Ⅰ類遠(yuǎn)景區(qū)2個(gè)，即巖子腳-斗南-蒲草-龍?zhí)额A(yù)測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)、龍邦-下雷-土湖預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)；Ⅱ類遠(yuǎn)景區(qū)2個(gè)，即足榮-龍懷-東平預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)、把荷-那利預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)；Ⅲ類遠(yuǎn)景區(qū)2個(gè)，桂西北(隆林)預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)、桂北(天峨)預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)，如表1所示。

圖4 錳礦綜合預(yù)測(cè)圖Fig. 4 Distribution map of degree of manganese formation favorableness1-特大型礦床；2-大型礦床；3-中型礦床；4-小型礦床；5-礦點(diǎn)；6-礦化點(diǎn)；7-Ⅰ類遠(yuǎn)景區(qū)及編號(hào)；Ⅰ-1-龍邦-下雷-土湖遠(yuǎn)景區(qū)；Ⅰ-2-1-巖子腳-斗南遠(yuǎn)景區(qū)；Ⅰ-2-2-蒲草-龍?zhí)哆h(yuǎn)景區(qū)；8-Ⅱ-類遠(yuǎn)景區(qū)及編號(hào)：Ⅱ-1-足榮-龍懷-東平遠(yuǎn)景區(qū);Ⅱ-2-把荷-那利遠(yuǎn)景區(qū)；9-Ⅲ-類遠(yuǎn)景區(qū)及編號(hào)：Ⅲ-1-桂西北(隆林)遠(yuǎn)景區(qū)；Ⅲ-2-桂北(天峨)遠(yuǎn)景區(qū)1-extraordinary-tonnage Mn deposit; 2-large-tonnage Mn deposit; 3-medium-tonnage Mn deposit; 4-small-tonnage Mn deposit; 5-Mn occurrence; 6-Mn mineralized occurrence; 7-Ⅰtype prospecting area； Ⅰ-1- Longbang-Xialei-Tuhu prospecting area；Ⅰ-2-1- Yanzijiao-Dounan prospecting area；Ⅰ-2-2-Pucao-Longtan prospecting area; 8- Ⅱ；type prospecting area；Ⅱ-1-Zurong-Longhuai-Dongping prospecting area；Ⅱ-2-Bahe-Nali prospecting area; 9- Ⅲ-type prospecting area；Ⅲ-1-northwestern Guangxi (Longlin) prospecting area；Ⅲ-2-northern Guangxi (Tiane) prospecting area

4 結(jié)論

在桂西-滇東南地區(qū)錳礦資源潛力評(píng)價(jià)中，主要取得了以下成果：

表1 預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)信息表Table 1 Information of predicted prospecting area

(1) 利用多元線性回歸分析方法預(yù)測(cè)了研究區(qū)各網(wǎng)格單元的錳礦資源量，提出了地質(zhì)變量和預(yù)測(cè)模型的作用域的概念，通過地質(zhì)變量的篩選和組合構(gòu)建了候選資源量預(yù)測(cè)模型組，為每個(gè)預(yù)測(cè)單元選擇最優(yōu)的模型開展資源量的預(yù)測(cè)。

(2) 利用證據(jù)權(quán)重法估算了研究區(qū)各網(wǎng)格單元的成礦有利度，根據(jù)錳礦資源量與地質(zhì)變量之間的線性關(guān)系是否顯著來篩選證據(jù)因子，在對(duì)地質(zhì)變量二值化構(gòu)建證據(jù)因子時(shí)，選取分界值不僅僅考慮C值最大，還綜合考慮證據(jù)因子內(nèi)錳礦資源量所占的比例。

(3) 對(duì)成礦有利度與錳礦資源量預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行乘法運(yùn)算，得到成礦有利度與預(yù)測(cè)資源量的綜合預(yù)測(cè)圖，并結(jié)合成礦地質(zhì)環(huán)境圈定了6個(gè)預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)。

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The GIS-Based Assessment of Potential Manganese Ore Resources in Western Guangxi and Southeastern Yunnan Area，China

ZHANG Bao-yi1,2，YANG Li1，MAO Xian-cheng1，ZHOU Shang-guo3，DENG Hao1

(1.MOEKeyLaboratoryofMetallogenicPredictionofNonferrousMetals，SchoolofGeosciencesandInfo-Physics，Central

SouthUniversity，Changsha，Hunan410083;2.StateKeyLaboratoryofGeologicalProcessesandMineralResources，ChinaUniversityofGeosciences，Wuhan,Hubei430074;3.ChinaMetallurgicalGeologyBureau，Beijing100025)

On the basis of analysis of manganese metallogenesis conditions in western Guangxi and southeastern Yunnan, some geologic al variables including sedimentary basins, syn-sedimentary faults, deposit facies, strata, lithology combination, digital topographical features, and aeromagnetic anomalies were established by the GIS raster model spatial analysis methods. Firstly, to solve the information asymmetry problem between prediction areas and known areas, this work suggested a mineral resource quantitative prediction method limited by spatial extent of action, which matched metallogenesis conditions of prediction areas with prediction models built in known areas to ensure the information symmetry. Secondly, to avoid subjectivity of evidence designation in the weights of evidence (WofE) method to predict the manganese formation favorableness, previous linear regression analysis results were applied to filter the evidence. A method considering not only manganese deposits' number but also their quantities was used to lower the information loss in the binary conversion of evidence. Finally, comprehensive prediction map was generated by multiplication of predicted manganese ore reserves and manganese formation favorableness to delineate the prospecting areas.

metallogenic prognosis, spatial extent of action, weights of evidence, manganese ore, western Guangxi-southeastern Yunnan Province

2014-03-17；[修改日期]2014-08-12；[責(zé)任編輯]郝情情。

國家自然科學(xué)基金(編號(hào)：41302259)和“十二五”國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目 (編號(hào)：2011BAB04B10)資助。

張寶一(1979年-)，男，2007年畢業(yè)于中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)，獲博士學(xué)位，在站博士后，副教授，主要從事地理信息系統(tǒng)應(yīng)用工程、三維地質(zhì)建模的研究工作。E-mail: csuzby@gmail.com。

P617

A

0495-5331(2014)06-1050-11