GIS礦床定量綜合預(yù)測(cè)在川滇黔接壤區(qū)鉛鋅多金屬礦化域的應(yīng)用

譚清立，高建國(guó)，于瑞奇，劉心開(kāi)，蹇 龍

（1.昆明理工大學(xué)國(guó)土資源工程學(xué)院，昆明 650093；2.中山大學(xué)地球科學(xué)與地質(zhì)工程學(xué)院，廣州 510275）

0 引言

川、滇、黔接壤區(qū)是我國(guó)極具特色的鉛鋅多金屬礦化域，區(qū)內(nèi)分布著不同類(lèi)型、不同規(guī)模的鉛鋅礦床500多個(gè)（如茂租鉛鋅礦、會(huì)澤鉛鋅礦、大梁子鉛鋅礦等）［1－5］。該區(qū)域具有良好的成礦地質(zhì)背景，賦礦層位多，受構(gòu)造控制明顯［4－11］。在川滇黔接壤區(qū)內(nèi)成礦預(yù)測(cè)方面前人僅做過(guò)少量的研究，如張?jiān)品?、崔銀亮利用遙感技術(shù)對(duì)滇東北銅鋅多金屬礦床進(jìn)行成礦預(yù)測(cè)［12－13］，王峰根據(jù)成礦物質(zhì)來(lái)源和成礦背景對(duì)上述地質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)［14］。本文運(yùn)用GIS礦床定量綜合預(yù)測(cè)（模型）方法，選取斷裂、賦礦層位、地層組合關(guān)系、線環(huán)構(gòu)造、構(gòu)造復(fù)雜程度等成礦信息作為預(yù)測(cè)信息，提取找礦信息量，以圈定和優(yōu)選找礦靶區(qū)。

1 區(qū)域地質(zhì)概況

川黔滇接壤區(qū)位于揚(yáng)子準(zhǔn)地臺(tái)，其周邊被地槽褶皺系所包圍：北西以金河—箐河斷裂與松潘—甘孜褶皺系分界，南西以金沙江—哀牢山斷裂與唐古拉—昌都—蘭坪—思茅褶皺系接壤，南東以彌勒—師宗斷裂與華南褶皺系分界。川黔滇接壤區(qū)涉及2個(gè)一級(jí)構(gòu)造單元，其主體位于揚(yáng)子準(zhǔn)地臺(tái)西南緣，華南褶皺系僅涉及其最西端的建水—師宗地區(qū)［9，15］（圖1）。

區(qū)域地層發(fā)育較全，元古宇、古生界、中生界和新生界均有分布。

區(qū)內(nèi)分布有SN向、NE向、NW向3組構(gòu)造帶。①SN向構(gòu)造帶：由西向東有安寧河—元謀—綠汁江、綠汁江、普渡河、小江、馬頸山等斷裂，在這些斷裂之間或旁側(cè)，有SN向、NE向的次級(jí)斷裂及緊密（多在深大斷裂旁側(cè)）、寬緩的褶皺發(fā)育，局部地區(qū)也有NW向、EW向斷裂和褶皺發(fā)育；②NE向構(gòu)造帶：自南向北有彌勒—師宗斷裂、沾益—宜良斷裂、宣威—尋甸斷裂、礦山廠—金牛廠斷裂、長(zhǎng)發(fā)硐—五星廠斷裂、大關(guān)—魯?shù)閿嗔?、鹽津—巧家斷裂，斷裂旁側(cè)與之斜交的次級(jí)斷裂發(fā)育，區(qū)內(nèi)褶皺多與NENNE向斷裂平行，呈寬緩的隔槽式和隔檔式褶皺；③NW向構(gòu)造帶：埡都—紫云斷裂、威寧—關(guān)嶺斷裂、威水背斜、點(diǎn)蒼山—哀牢山斷裂為該組構(gòu)造的主干，埡都—紫云斷裂具同生斷裂性質(zhì)，對(duì)區(qū)內(nèi)鉛鋅礦床有明顯的控制作用。

圖1 川滇黔接壤區(qū)鉛鋅多金屬礦床分布圖Fig.1 Distribution map of Pb－Zn deposits in the border area of Sichuan，Yunnan and Guizhou provinces

區(qū)內(nèi)巖漿巖主要為二疊系峨眉山玄武巖［16］。

2 GIS礦床定量綜合預(yù)測(cè)基本原理

GIS礦床定量綜合預(yù)測(cè)模型是礦床統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型中較為成熟的方法，它包括變量構(gòu)置、選擇、單元?jiǎng)澐?、模型選擇、定位、資源量預(yù)測(cè)等一系列工作。它必須通過(guò)已知礦床建立區(qū)域礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)定量模型，也就是說(shuō)必須以已知控制模型區(qū)為基礎(chǔ)，研究和構(gòu)造預(yù)測(cè)標(biāo)志組合，并定量給出各標(biāo)志因素的權(quán)重，從而進(jìn)行定位預(yù)測(cè)和資源量評(píng)價(jià)［17，20－21］。

找礦信息量模型不需要做多邊形的疊加分析，只需統(tǒng)計(jì)地質(zhì)標(biāo)志在網(wǎng)格單元里存在與否［18－19］。其計(jì)算公式為：

式中，IAjB為A標(biāo)志j狀態(tài)提供給事件B發(fā)生的信息量（如斷裂4個(gè)方向狀態(tài)出現(xiàn)對(duì)成礦作用發(fā)生的信息量）；P（B｜Aj）為A標(biāo)志j狀態(tài)存在的條件下，事件B實(shí)現(xiàn)的概率；P（B）為事件B發(fā)生的概率。

實(shí)際應(yīng)用時(shí)，因P（B）在工作初期不易估計(jì)，根據(jù)概率乘法原理，公式（1）可變?yōu)椋?/p>

式中，P（Aj｜B）為已知事件B發(fā)生的條件下出現(xiàn)Aj的概率；P（Aj）為研究區(qū)中標(biāo)志值A(chǔ)j出現(xiàn)的概率。具體運(yùn)算時(shí)，總體概率用樣本頻率來(lái)估計(jì)：

式中，Nj為研究區(qū)中有Aj狀態(tài)的含礦單元數(shù)；N為研究區(qū)中含礦單元總數(shù)；Sj為研究區(qū)中有Aj狀態(tài)的單元數(shù)；S為研究區(qū)中單元總數(shù)。

運(yùn)算結(jié)果IAjB＞0表示Aj標(biāo)志狀態(tài)是較有利的找礦標(biāo)志，IAjB＜0表示Aj標(biāo)志狀態(tài)是較不利的找礦標(biāo)志。

找礦信息量模型在GIS中的實(shí)現(xiàn)過(guò)程為：①構(gòu)造統(tǒng)計(jì)單元；②統(tǒng)計(jì)具有Aj標(biāo)志并含礦的單元數(shù)Nj，含礦單元總數(shù)N，具有Aj標(biāo)志單元數(shù)及區(qū)域單元總數(shù)S；③按照公式（3）計(jì)算各單元的信息量；④對(duì)各找礦標(biāo)志進(jìn)行信息量排序綜合，生成組合信息量。

3 預(yù)測(cè)單元?jiǎng)澐?/h2>

預(yù)測(cè)單元?jiǎng)澐质沁M(jìn)行地質(zhì)研究（礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)、成礦靶區(qū)圈定、地質(zhì)信息提?。┳罨A(chǔ)的環(huán)節(jié)。單元的大小關(guān)系到地質(zhì)變量的觀察尺度和取值范圍、評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性［17，20］。本文采用網(wǎng)格化單元法劃分預(yù)測(cè)單元。網(wǎng)格化單元法是指采用一定規(guī)則的網(wǎng)格作為統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)樣品方法的總稱(chēng)。自上世紀(jì)60年代D.P.Harris首先采用網(wǎng)格法劃分單元建立資源統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型以來(lái)，該方法一直被廣泛地應(yīng)用于資源預(yù)測(cè)、統(tǒng)計(jì)性地質(zhì)數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域［19］。用于信息量計(jì)算的圖形原始比例尺為1∶100 000，基本統(tǒng)計(jì)單元為3 000m×3 000m。

4 綜合信息量估算

通過(guò)分析區(qū)域、礦帶、礦區(qū)以及礦體的控礦因素和各種找礦標(biāo)志，主要控礦因素及標(biāo)志組合為：

（1）NE向斷裂：該方向斷裂是礦區(qū)的主要控礦斷裂，控制了礦區(qū)內(nèi)礦點(diǎn)和礦化的分布。

（2）次級(jí)斷裂構(gòu)造：區(qū)內(nèi)較深層次存在EW向隱伏構(gòu)造帶，可能屬較早形成的構(gòu)造被淺部斷層所掩蓋或呈斷續(xù)分布，它對(duì)本區(qū)的成礦作用具有一定的控制作用。

（3）有利賦礦層位：礦床主要賦存在美黨組、筇竹寺組、龍王廟組、陡坡寺組、西王廟組、上泥盆統(tǒng)、曲靖組、巖關(guān)組、大塘組、擺佐組、棲霞組、茅口組等地層中。

（4）線環(huán)構(gòu)造：環(huán)形構(gòu)造和不同方向線性構(gòu)造的交匯部位是成礦的有利地段，本文采用Landsat 7 ETM＋遙感影像提取線、環(huán)構(gòu)造。

（5）地層組合關(guān)系及構(gòu)造復(fù)雜程度。

5 變量提取

5.1 單變量的提取

根據(jù)上述控礦因素和找礦標(biāo)志組合進(jìn)行單變量提取。在研究區(qū)內(nèi)劃分的21 630個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)對(duì)上述標(biāo)志和因素進(jìn)行提取，獲得單變量信息特征（表1）。

（1）礦床信息（X1）。全區(qū)共有含礦床單元520個(gè)。

（2）斷裂信息（X2）。全區(qū)共有斷裂信息單元數(shù)11 510個(gè)，有斷裂信息又含礦的單元數(shù)169個(gè)。

表1 川黔滇接壤區(qū)各變量信息分布特征Table 1 Distribution characteristic of each variable in Chuan－Qian－Dian Pb－Zn metallogenic province

（3）地層信息（X3）。①美黨組：有美黨組信息的單元數(shù)554個(gè)，有美黨組信息且含礦的單元數(shù)15個(gè)；②筇竹寺組：有筇竹寺組信息的單元數(shù)891個(gè)，有筇竹寺組信息且含礦的單元數(shù)95個(gè)；③龍王廟組：有龍王廟組信息的單元數(shù)464個(gè)，有龍王廟組信息且含礦的單元數(shù)38個(gè)；④陡坡寺組：有陡坡寺組信息的單元數(shù)409個(gè)，有陡坡寺組信息且含礦的單元數(shù)30個(gè)；⑤西王廟組：有西王廟組信息的單元數(shù)590個(gè)，有西王廟組信息且含礦的單元數(shù)63個(gè)；⑥上泥盆統(tǒng)：有上泥盆統(tǒng)信息的單元數(shù)645個(gè)，有上泥盆統(tǒng)信息且含礦的單元數(shù)64個(gè)；⑦曲靖組：有曲靖組信息的單元數(shù)76個(gè)，有曲靖組信息且含礦的單元數(shù)8個(gè)；⑧巖關(guān)組：有巖關(guān)組信息的單元數(shù)356個(gè)，有巖關(guān)組信息且含礦的單元數(shù)35個(gè)；⑨大塘組：有大塘組信息的單元數(shù)1 593個(gè)，有大塘組信息且含礦的單元數(shù)88個(gè)；⑩擺左組：有擺左組信息的單元數(shù)965個(gè)，有擺左組信息且含礦的單元數(shù)78個(gè)；○11棲霞組和茅口組：有茅口組和棲霞組信息的單元數(shù)2 788個(gè)，有茅口組和棲霞組信息且含礦的單元數(shù)91個(gè)。

（4）線環(huán)構(gòu)造信息。①線性構(gòu)造等密度＞15的區(qū)間（X4）：有線性體等密度信息的單元數(shù)660個(gè)，有線性等密度信息且含礦的單元數(shù)25個(gè)；②線性構(gòu)造條數(shù)＞2的區(qū)間（X5）：有線性體條數(shù)信息的單元數(shù)1 254個(gè)，有線性體條數(shù)信息且含礦的單元數(shù)57個(gè)；③平均方位＞20的區(qū)間（X6）：有平均方位信息的單元數(shù)2 819個(gè)，有平均方位信息且含礦的單元數(shù)71個(gè)；④優(yōu)益度＞10的區(qū)間（X7）：有優(yōu)益度信息的單元數(shù)913個(gè)，有優(yōu)益度信息且含礦的單元數(shù)30個(gè)；⑤中心對(duì)稱(chēng)度＞0.08的區(qū)間（X8）：有中心對(duì)稱(chēng)度信息的單元數(shù)915個(gè)，有中心對(duì)稱(chēng)度信息且含礦的單元數(shù)20個(gè)。

5.2 復(fù)合變量提取

復(fù)合變量的提取是對(duì)單變量提取中無(wú)法提取的控礦因素或標(biāo)志通過(guò)變量組合的方式間接反映其特征。所提取的復(fù)合變量有地層組合熵、構(gòu)造復(fù)雜度［21］。

（1）地層組合熵（X9）。在信息論中，熵是度量信息量的一種方法，它反映事物發(fā)生的不確定程度，一般來(lái)說(shuō)不確定程度越大，熵值越高。熵（H）的計(jì)算公式為：

式中，p（i）為網(wǎng)格單元中第i種地層出現(xiàn)的概率，為該地層面積與單元面積之比。

在資源評(píng)價(jià)系統(tǒng)中，復(fù)合變量地層組合熵可以通過(guò)對(duì)疊加多種地層進(jìn)行空間分析來(lái)實(shí)現(xiàn)。

川滇黔接壤區(qū)地層組合熵等值線整體展布與礦區(qū)內(nèi)總體延伸一致，與礦區(qū)內(nèi)構(gòu)造、含礦地層走向大致吻合。圖中地層熵信息＞30的單元共有3 151個(gè)，其中既有地層熵信息又有礦化點(diǎn)分布的單元227個(gè)。

（2）構(gòu)造復(fù)雜度（X10）。構(gòu)造復(fù)雜度是表征網(wǎng)格單元中1個(gè)單元格的構(gòu)造復(fù)雜程度的量：

6 信息量及找礦信息量計(jì)算

6.1 信息量計(jì)算

在研究區(qū)內(nèi)劃分網(wǎng)格單元總數(shù)S＝105×206＝21 630個(gè)，共有N＝520個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)有礦化點(diǎn)分布。用公式（3）對(duì)各變量的信息量進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果（表2）中信息量的大小表示各變量在資源評(píng)價(jià)中貢獻(xiàn)的大小。Ni／N 值越大，Si／S 值越小，lg［（Ni／N）／（Si／S）］值越大，表示該變量所代表的控礦要素或找礦標(biāo)志對(duì)成礦越有利。按照l(shuí)g［（Ni／N）／（Si／S）］值的大小對(duì)各變量貢獻(xiàn)值進(jìn)行排序（表3）。

從表2和表3可見(jiàn)，地層組合熵對(duì)靶區(qū)的圈定最為有利，其次是地層信息。最小的是斷裂構(gòu)造（X2）和線性構(gòu)造中心對(duì)稱(chēng)度＞0.08（X8），盡管這2個(gè)變量lg［（Ni／N）／（Si／S）］的計(jì)算結(jié)果為負(fù)值，但并不代表它們與成礦成負(fù)相關(guān)，只是表示這2個(gè)因素對(duì)川滇黔接壤區(qū)鉛鋅礦成礦的貢獻(xiàn)最小。

6.2 找礦信息量計(jì)算

選用10個(gè)變量進(jìn)行找礦信息量統(tǒng)計(jì)，找礦信息量分布特征見(jiàn)圖2。從圖2可見(jiàn)，找礦信息量峰值區(qū)與該地區(qū)的斷裂構(gòu)造基本一致。已發(fā)現(xiàn)的礦體大部分位于綜合信息量高值區(qū)帶。

表2 川黔滇接壤區(qū)各變量信息量計(jì)算表Table 2 Calculation of each variable of the border area of Sichuan，Yunnan and Guizhou provinces

表3 川滇黔接壤區(qū)信息量貢獻(xiàn)值排序Table 3 Contribution sequence of information volume of the border area of Sichuan，Yunnan and Guizhou provinces

7 成礦預(yù)測(cè)與靶區(qū)優(yōu)選

7.1 預(yù)測(cè)單元信息量臨界值的確定

綜合統(tǒng)計(jì)分析單元內(nèi)找礦信息量值，單元信息量單元頻數(shù)曲線見(jiàn)圖3。曲線在橫坐標(biāo)1.3處出現(xiàn)拐點(diǎn)，以此為臨界值劃分預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)靶區(qū)。礦區(qū)中共有礦化單元520個(gè)，綜合信息量＞1.3的礦化單元共有2 261個(gè)，其中100個(gè)礦化單元落入單元信息量＞1.3的單元內(nèi)，說(shuō)明單元中有4.4%（100／2 261×100%）的單元與有礦單元重合，即在信息量＞1.3的單元內(nèi)找礦成功率為4.4%，具有較高的找礦成功概率，因此認(rèn)為以信息量值1.3為臨界值來(lái)劃分成礦靶區(qū)是合理的。

圖2 川滇黔接壤區(qū)找礦信息與找礦靶區(qū)預(yù)測(cè)圖Fig.2 Map showing the prospecting information and target prediction of the border area of Sichuan，Yunnan and Guizhou provinces

7.2 預(yù)測(cè)靶區(qū)的分級(jí)

根據(jù)地質(zhì)資料和找礦信息量，采用以下原則對(duì)研究區(qū)進(jìn)行靶區(qū)分級(jí)：①有信息量＞2.3的信息單元，且這些單元中包含有已知的大型礦床或礦化點(diǎn)的單元，具有良好的成礦條件，該類(lèi)單元聚集區(qū)為Ⅰ類(lèi)靶區(qū)；②有信息量1.3～2.3的信息單元，且這些單元中包含有已知的礦床或礦化點(diǎn)的單元，具有較好的找礦遠(yuǎn)景和成礦條件，該類(lèi)單元聚集區(qū)為Ⅱ類(lèi)靶區(qū)；③有信息量＞2.3的信息單元，且某些單元格中包含有少量的已知礦床或礦化點(diǎn)，具有一定的找礦遠(yuǎn)景和成礦條件，該類(lèi)單元聚集區(qū)為Ⅲ類(lèi)靶區(qū)。

圖3 川滇黔接壤區(qū)單元信息量－單元頻數(shù)曲線圖Fig.3 Cell information volume and frequency curve of the border area of Sichuan，Yunnan and Guizhou provinces

7.3 預(yù)測(cè)靶區(qū)的優(yōu)選

從單元信息量生成的礦區(qū)單元信息量圖（圖2）可以看出，信息量共形成4條NE向信息量高值區(qū)帶，1條NW向的信息量高值區(qū)帶。其中，北部2條NE向信息高值區(qū)帶中，一條位于雷波臺(tái)褶束與滇東北臺(tái)褶束邊界的巧家—鹽津斷裂帶附近；另一條位于滇東北臺(tái)褶束中金牛廠—礦山廠斷裂、長(zhǎng)發(fā)硐—五星廠斷裂帶；中部NE向信息高值區(qū)位于曲靖斷裂與NE向的長(zhǎng)發(fā)硐—五星廠斷裂、礦山廠—金牛廠斷裂構(gòu)成的NE向的菱形斷塊區(qū)域；NW向信息高值區(qū)位于NW向的埡都—紫云斷裂與威寧—關(guān)嶺斷裂之間；南部的NE向線性高值區(qū)位于彌勒—師宗斷裂帶。北部高值區(qū)帶上分布的預(yù)測(cè)靶區(qū)有Ⅰ－1，Ⅰ－2，Ⅰ－4，Ⅲ－1，Ⅲ－2等5個(gè)靶區(qū)；中部高值區(qū)帶有Ⅰ－3，Ⅰ－5，Ⅱ－2，Ⅱ－5，Ⅱ－6等5個(gè)靶區(qū)；南部高值區(qū)帶有Ⅱ－3，Ⅱ－4，Ⅲ－4等3個(gè)靶區(qū)。

8 結(jié)論

（1）利用GIS礦床定量綜合預(yù)測(cè)方法對(duì)川滇黔接壤區(qū)鉛鋅多金屬礦化域進(jìn)行找礦預(yù)測(cè)，圈定找礦靶區(qū)。以3 000m×3 000m為統(tǒng)計(jì)單元，選取斷裂、賦礦層位、地層組合關(guān)系、線環(huán)構(gòu)造、構(gòu)造復(fù)雜程度提取變量信息。結(jié)果表明，斷裂構(gòu)造、線環(huán)構(gòu)造的礦體信息單元最多，對(duì)找礦最為有利；其次為筇竹寺組、大塘組、擺佐組、棲霞—茅口組；其他因素的含礦信息單元較少，對(duì)找礦的指導(dǎo)意義不大。此外，地層熵和構(gòu)造復(fù)雜度高的含礦信息單元也比較多，在預(yù)測(cè)時(shí)應(yīng)考慮各賦礦層位的疊加關(guān)系和構(gòu)造組合關(guān)系。

（2）根據(jù)單元信息量單元頻數(shù)曲線，選擇1.3為劃分靶區(qū)的臨界值。共劃分出15個(gè)靶區(qū)，其中，將信息量＞2.3并含有已知礦點(diǎn)的單元格劃為Ⅰ類(lèi)靶區(qū)（5個(gè)），信息量1.3～2.3并含有已知礦點(diǎn)的單元格劃為Ⅱ類(lèi)靶區(qū)（6個(gè)），信息量＞2.3但只含少量礦點(diǎn)的單元格劃分為Ⅲ類(lèi)靶區(qū)（4個(gè)）。

預(yù)測(cè)結(jié)果與前人在研究區(qū)預(yù)測(cè)的靶區(qū)能很好地對(duì)應(yīng)［13－14］，表明GIS礦床定量綜合預(yù)測(cè)方法在川滇黔接壤區(qū)鉛鋅多金屬礦化域找礦預(yù)測(cè)的應(yīng)用獲得了很好的效果。

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