基于證據(jù)權(quán)重法的海南島金多金屬礦成礦預(yù)測(cè)研究

吳傳軍，許德如，郭 濤，周迎春，侯茂洲，周岳強(qiáng)

(1.中國(guó)科學(xué)院廣州地球化學(xué)研究所礦物學(xué)與成礦學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣州510640;2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，北京100049;3.中國(guó)地質(zhì)科學(xué)院地質(zhì)力學(xué)研究所，北京100081;4.海南省地質(zhì)調(diào)查院，海口570206)

0 引言

隨著地表礦、淺部礦及易識(shí)別礦的日益減少，找礦難度日益增大，礦產(chǎn)預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)方法逐步向綜合利用地-物-化-遙等多源找礦信息的方向發(fā)展。GIS技術(shù)以其強(qiáng)大的空間數(shù)據(jù)管理、查詢(xún)、綜合分析及可視化功能，成為了多源找礦信息提取與綜合的有利工具［1～2］。證據(jù)權(quán)重法作為GIS技術(shù)支持下常用的礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)方法之一，具有簡(jiǎn)單、適用、模型精細(xì)等優(yōu)點(diǎn)，廣受地質(zhì)學(xué)家的重視和推崇。該方法最早由加拿大數(shù)學(xué)地質(zhì)學(xué)家Agtxrbxrg和Bonham-Carter［3～4］提出，后經(jīng)國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者的長(zhǎng)期探索，目前已趨于成熟［5～7］。其原理主要是以計(jì)算各種地質(zhì)因素及找礦標(biāo)志的權(quán)重大小 (即找礦指示作用大小)為基礎(chǔ)，利用Bayes先驗(yàn)概率與后驗(yàn)概率轉(zhuǎn)換的相互關(guān)系，定量計(jì)算預(yù)測(cè)單元成礦后驗(yàn)概率的大小，從而達(dá)到快速圈定資源預(yù)測(cè)靶區(qū)的目的［8～11］。

海南島經(jīng)過(guò)多年的找礦勘查工作，積累了大量的基礎(chǔ)地質(zhì)資料。為科學(xué)有效地組織和利用這些資料，提高找礦效果，利用基于GIS技術(shù)的現(xiàn)代多源信息綜合成礦預(yù)測(cè)研究勢(shì)在必行。本文在廣泛收集地、物、化、遙、礦產(chǎn)資料，系統(tǒng)總結(jié)研究區(qū)區(qū)域成礦規(guī)律的基礎(chǔ)上，利用GIS平臺(tái)分析并提取了地質(zhì)、物探、化探、遙感等多源有利找礦信息，建立了海南島金多金屬礦證據(jù)權(quán)重預(yù)測(cè)模型，開(kāi)拓性地對(duì)研究區(qū)金多金屬礦進(jìn)行了定量和定位分析。

1 區(qū)域地質(zhì)概況

海南島是中國(guó)第二大島嶼，以瓊州海峽與大陸相隔，面積約3.4×104km2。大地構(gòu)造位置上處于太平洋板塊、印度—澳大利亞板塊和歐亞板塊三者結(jié)合部位［12］，是我國(guó)環(huán)太平洋構(gòu)造-巖漿-成礦帶的重要區(qū)段，成礦條件優(yōu)越，以金礦資源最為豐富。截止2010年底，累計(jì)探明主要礦種金屬儲(chǔ)量為:金144 t，銀礦94 t，鎢礦0.25×104t，鉬礦2.9×104t，銅礦12 ×104t，鉛鋅礦42 ×104t。

海南島地層出露較全，除缺失薊縣系、泥盆系及侏羅系外，其余地層皆有出露［13］。中元古界為一套年齡約為1400～1600 Ma的片巖、片麻巖系，主要由花崗質(zhì)古侵入體、碎屑巖等經(jīng)中深變質(zhì)形成的斜長(zhǎng)角閃片麻巖、石英云母片巖組成［14］;新元古界為一套淺海-澙湖相火山碎屑和碳酸巖建造，僅分布于島西部石碌地區(qū)［15］;古生界為一套具類(lèi)復(fù)理石韻律沉積的砂泥質(zhì)巖石建造，巖石類(lèi)型主要為板巖、千枚巖等淺變質(zhì)巖石;中新生界未遭受明顯變質(zhì)作用，主要由中生界火山碎屑巖、砂巖及新生界基性火山巖、松散沉積物等組成。自二疊紀(jì)以來(lái)，海南島先后經(jīng)受海西—印支、燕山構(gòu)造-巖漿活動(dòng)影響，發(fā)生了強(qiáng)烈的花崗巖漿侵入。同時(shí)，燕山晚期還伴隨大規(guī)模的火山活動(dòng)，形成了一系列由火山斷陷盆地組成的火山巖帶。新生代島北噴發(fā)了大面積的第三系玄武巖 (見(jiàn)圖1)。區(qū)內(nèi)構(gòu)造發(fā)育，其構(gòu)造特征表現(xiàn)為:在東西向構(gòu)造格局之上疊加了北東及北西向構(gòu)造，組成了海南島的基本構(gòu)造格架，格架之內(nèi)往往有中生代沉積盆地。這樣的構(gòu)造格局及相關(guān)的沉積作用、巖漿活動(dòng)和變質(zhì)作用對(duì)海南島金等多金屬礦產(chǎn)的形成起著決定性控制作用。

2 金多金屬礦成礦規(guī)律及成礦特征

海南島金、銀、銅、鉛鋅、鎢、鉬多金屬礦主要屬于巖漿熱液型、斑巖型和火山巖型，成礦時(shí)代以中生代印支期為主，燕山期次之，不同成礦時(shí)期相應(yīng)礦化強(qiáng)度及礦化類(lèi)型不盡相同，印支期以金礦化為主，燕山期以鉬礦化為主。礦床具有明顯的空間分帶性，其一是分布在王五—文教斷裂及九所—陵水?dāng)嗔阎g的金、鉬、銀、鉛鋅礦化，以巖漿熱液型、斑巖型為主;其二是分布在九所—陵水以南的銅、金、鉛鋅礦化，以火山巖型為主。中生代印支期及燕山晚期殼源重熔型花崗巖、次火山巖、火山機(jī)構(gòu)及韌性、脆韌性剪切帶與成礦關(guān)系密切。

印支期礦化主要為金、銀、鉛鋅組合，與印支期花崗巖漿熱液活動(dòng)密切相關(guān)，主要發(fā)生在瓊西及白沙坳陷帶。瓊西以金礦化為主，伴有弱的鉛鋅、銀礦化，主要受印支期鉀長(zhǎng)花崗巖、二長(zhǎng)花崗巖及北東向韌性剪切帶共同控制。北東向戈枕大型韌性剪切帶發(fā)育于中元古代抱板群之上，在印支期巖漿活動(dòng)作用下，上述中元古界成礦組分進(jìn)入成礦流體，并最終在韌性剪切帶中沉淀［16～21］，如二甲金礦、紅甫門(mén)嶺金礦、抱板金礦等。少數(shù)礦床受發(fā)育于古生界淺變質(zhì)巖中北西向及近東西向斷裂控制，如抱倫金礦、王下金礦，成礦物質(zhì)可能來(lái)源于古生界或來(lái)自于花崗巖漿［22～23］。白沙坳陷帶礦化類(lèi)型包括鎢、錫、金、銀等，主要受印支期二長(zhǎng)花崗巖控制，但礦化總體十分微弱。

圖1 海南島地質(zhì)簡(jiǎn)圖［12］Fig.1 Generalized geological map of the Hainan Island

燕山期礦化類(lèi)型主要包括鉬、金、銀、銅、鉛鋅礦化，在瓊南同安嶺—牛臘嶺盆地、雷鳴盆地、白沙盆地及昌江、瓊海、樂(lè)東等地均有分布，但礦化類(lèi)型及成礦作用不盡相同。九所—陵水?dāng)嗔岩阅?，發(fā)育與中酸性火山—次火山巖漿活動(dòng)有關(guān)的銅、金、銀、鉛鋅礦化組合，主要分布于瓊南同安嶺—牛臘嶺白堊紀(jì)火山巖盆地之中，礦床賦存于盆地低級(jí)序斷裂之中，如嶺殼銅鉛鋅礦，成礦作用發(fā)生于燕山晚期。在尖峰—吊羅與九所—陵水深大斷裂之間，主要發(fā)育鉬、銅、金、鉛鋅、銀礦化組合，構(gòu)成石門(mén)山—看樹(shù)嶺鉬多金屬成礦區(qū)，礦床受低級(jí)序北西向、近南北向斷裂和燕山晚期花崗斑巖共同控制。瓊北白堊紀(jì)陸相盆地中發(fā)育金、銀礦化組合，礦化受同沉積順層斷裂及燕山晚期侵入巖共同控制［24］。此外，瓊西還發(fā)育與燕山晚期黑云母鉀長(zhǎng)花崗巖有關(guān)的鎢、錫、鉛鋅、銀、金礦床成礦系列，白沙凹陷帶中也發(fā)育與燕山晚期巖漿熱液作用有關(guān)的鉛鋅礦化，但兩個(gè)礦化系列組合均相對(duì)較弱。

3 證據(jù)權(quán)重法原理及應(yīng)用步驟

3.1 證據(jù)權(quán)重法原理

證據(jù)權(quán)重法基于概率不確定性及Bayes律，通過(guò)對(duì)一些與成礦相關(guān)的地學(xué)信息的復(fù)合疊加分析來(lái)進(jìn)行資源預(yù)測(cè)靶區(qū)的圈定。該方法針對(duì)空間決策分析特點(diǎn)作了重大的改進(jìn)，如目標(biāo)圖層的定義、圖層權(quán)系數(shù)的確定、圖層獨(dú)立性的檢驗(yàn)等，因而在礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)中有著廣泛的應(yīng)用［25～26］，其原理主要涉及先驗(yàn)概率和條件概率計(jì)算、先驗(yàn)似然比及后驗(yàn)似然比計(jì)算、地質(zhì)證據(jù)因子權(quán)重及相關(guān)系數(shù)計(jì)算等方面。

3.1.1 先驗(yàn)概率和條件概率計(jì)算

首先對(duì)研究區(qū)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)單元?jiǎng)澐郑员憬⑵鹪u(píng)價(jià)區(qū)資源特征與地質(zhì)變量之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。假定T為研究

評(píng)價(jià)區(qū)礦床出現(xiàn)的先驗(yàn)概率為:

當(dāng)?shù)刭|(zhì)證據(jù)因子j存在時(shí)，礦床出現(xiàn)的條件概率為:

當(dāng)?shù)刭|(zhì)證據(jù)因子j存在時(shí)，礦床不出現(xiàn)的條件概率為:

當(dāng)?shù)刭|(zhì)證據(jù)因子j不存在時(shí)，礦床出現(xiàn)的條件概率為:

當(dāng)?shù)刭|(zhì)證據(jù)因子j不存在時(shí)，礦床不出現(xiàn)的條件概率為:

3.1.2 先驗(yàn)似然比及后驗(yàn)似然比計(jì)算

研究區(qū)礦床出現(xiàn)的先驗(yàn)似然比為:

研究區(qū)地質(zhì)證據(jù)因子j存在時(shí)，礦床出現(xiàn)的條件似然比為:

研究區(qū)地質(zhì)證據(jù)因子j不存在時(shí)，礦床出現(xiàn)的條件似然比為:

3.1.3 地質(zhì)證據(jù)因子權(quán)重及相關(guān)系數(shù)計(jì)算

對(duì)任意一個(gè)地質(zhì)證據(jù)因子j的權(quán)重值定義為:

3.1.4 研究區(qū)任意統(tǒng)計(jì)單元后驗(yàn)概率計(jì)算

證據(jù)權(quán)重法要求各個(gè)地質(zhì)證據(jù)因子之間相對(duì)于礦床 (點(diǎn))的分布滿(mǎn)足條件獨(dú)立，對(duì)于n個(gè)地質(zhì)證據(jù)因子，若它們都關(guān)于礦床 (點(diǎn))條件獨(dú)立，則:礦床出現(xiàn)的后驗(yàn)似然比可表示為:

礦床出現(xiàn)的后驗(yàn)概率為:

后驗(yàn)概率表明了統(tǒng)計(jì)單元礦床產(chǎn)出的可能性，其值越大，表示尋找該類(lèi)礦床的潛力越大，將后驗(yàn)概率依值大小制作成圖，即為研究區(qū)的成礦潛力圖［26］。

3.2 證據(jù)權(quán)重模型應(yīng)用步驟

證據(jù)權(quán)重模型的建立及應(yīng)用可分為4個(gè)基本步驟:

①通過(guò)區(qū)域成礦地質(zhì)背景及成礦規(guī)律分析，建立地質(zhì)因素與礦化的關(guān)系，用于指導(dǎo)有利證據(jù)因子的選擇。

②將各個(gè)證據(jù)因子與礦床 (點(diǎn))一起做空間分析處理，計(jì)算證據(jù)因子的權(quán)重值W+、W-，并對(duì)有利證據(jù)因子進(jìn)行優(yōu)化修正。

③對(duì)優(yōu)選后的證據(jù)因子進(jìn)行條件獨(dú)立性檢驗(yàn)，去除相關(guān)性過(guò)高的證據(jù)因子，進(jìn)一步對(duì)證據(jù)因子進(jìn)行優(yōu)化及修正。

④應(yīng)用Bayes法則及證據(jù)權(quán)重模型計(jì)算各網(wǎng)格單元的后驗(yàn)概率值，生成礦產(chǎn)資源潛力圖。

4 預(yù)測(cè)變量分析與提取

本文系統(tǒng)收集了研究區(qū)多源地學(xué)數(shù)據(jù)，包括區(qū)域地質(zhì) (1∶250000)、地球物理 (1∶200000)、地球化學(xué) (1∶200000)、遙感、區(qū)域礦產(chǎn)等數(shù)據(jù)資料。這些多源地學(xué)數(shù)據(jù)由MAPGIS 6.7統(tǒng)一集中管理，并利用MRAS軟件進(jìn)行成礦信息的分析、提取及有機(jī)綜合，最后采用證據(jù)權(quán)重模塊進(jìn)行后驗(yàn)概率的計(jì)算。

4.1 基礎(chǔ)地質(zhì)信息與成礦分析

研究區(qū)金多金屬礦化與印支期及燕山晚期中酸性—酸性侵入及火山活動(dòng)密切相關(guān)，當(dāng)這些侵入巖及火山—次火山熱液侵入上覆地層中時(shí)，可以促使其中的成礦物質(zhì)活化、遷移。區(qū)域成礦規(guī)律及相關(guān)研究表明，與礦化相關(guān)的地層主要有中元古抱板群深變質(zhì)巖、古生界淺變質(zhì)巖以及白堊紀(jì)陸相火山沉積巖。因此從1∶250000地質(zhì)圖中提取出印支期、燕山晚期花崗巖體以及中元古抱板群、古生界淺變質(zhì)巖及白堊系火山沉積巖等作為成礦有利地層因子。

研究區(qū)金多金屬礦化還受構(gòu)造帶控制，包括斷裂、褶皺和剪切帶。本文為研究斷裂及褶皺構(gòu)造的影響范圍，分別對(duì)其做緩沖區(qū)分析，結(jié)果表明當(dāng)緩沖半徑為6 km時(shí)，深大斷裂緩沖帶和已知礦床 (點(diǎn))相關(guān)度最大;當(dāng)緩沖半徑為2 km時(shí)，次級(jí)斷裂緩沖帶和已知礦床(點(diǎn))相關(guān)度最大;當(dāng)褶皺軸部為1 km時(shí)，褶皺軸緩沖區(qū)與已知礦床 (點(diǎn))相關(guān)度最大，將緩沖后的證據(jù)層作為成礦有利預(yù)測(cè)因子。

此外，前蘇聯(lián)學(xué)者A H布加耶茨等提出:“最重要的礦床賦存于地殼中具有異常低值結(jié)構(gòu)性質(zhì)組合的地段，因此，對(duì)象的異常組合應(yīng)該是最有遠(yuǎn)景的”［27］。本文利用MRAS軟件對(duì)海南島地層組合熵進(jìn)行了計(jì)算，從已知礦床 (點(diǎn))分布來(lái)看，約有79.68%的礦床 (點(diǎn))落在地層組合熵值為40～80的梯度帶上 (見(jiàn)圖2)。從熱液型礦床成礦模式分析，這可以理解為組合熵值最大的區(qū)域通常是地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜度最高的區(qū)域，是構(gòu)造活動(dòng)最強(qiáng)的區(qū)域，往往不利于礦床的保存，而組合熵最小的區(qū)域通常是地質(zhì)構(gòu)造最弱的區(qū)域，也不利于礦床的產(chǎn)出［11］。

圖2 海南島地層組合熵異常圖Fig.2 Entropy anomalies of the strata in Hainan Island

4.2 地球物理信息與成礦分析

重磁場(chǎng)信息具有較深的穿透性，能夠用于揭示地殼深部地質(zhì)構(gòu)造特征，被廣泛地應(yīng)用于基礎(chǔ)地質(zhì)研究和資源評(píng)價(jià)中［28］。本次收集了1∶200000區(qū)域航空磁測(cè)資料，并采用中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局發(fā)展中心研制的RGIS重磁軟件進(jìn)行了航磁ΔT化極及垂向一階導(dǎo)數(shù)處理。

在航磁ΔT等值線(xiàn)圖 (見(jiàn)圖3)中磁場(chǎng)表現(xiàn)為如下特征:①研究區(qū)南部萬(wàn)寧—陵水—三亞—崖城—感城出現(xiàn)強(qiáng)度和梯度變化都很復(fù)雜的正負(fù)伴生異常區(qū)，該異常區(qū)以崖城為界，西部呈北西走向，東部呈北東走向，總體上與同安嶺、牛臘嶺中生代火山巖盆地以及該區(qū)巖體基性成分增高有關(guān);②在王五—文教斷裂以南、九所—陵水?dāng)嗔岩员钡沫傊械貐^(qū)，出現(xiàn)無(wú)固定走向的航磁正負(fù)異常伴生區(qū)，在儋州、白沙、樂(lè)東一帶，北東東軸向條帶狀或短軸狀小規(guī)模航磁異常，為海西—印支期酸性巖體引起，昌江、屯昌、尖峰、保亭、黎母嶺等地呈北東東或北西向分布短軸狀磁力低，為燕山晚期酸性、中酸性巖體引起，而位于其間的低緩磁異常區(qū)，通常是古生代—元古代變質(zhì)巖的反映;③位于王五—文教斷裂以北的臨高、?？凇⑽牟鹊爻霈F(xiàn)低值負(fù)背景場(chǎng)中疊加有不同方向次一級(jí)正異常，背景場(chǎng)為雷瓊斷陷盆地弱磁性基底巖石引起，次級(jí)負(fù)異常反映玄武巖的分布。在航磁ΔT化極等值線(xiàn)平面圖基礎(chǔ)上進(jìn)行了垂向一階導(dǎo)數(shù)處理，經(jīng)與礦點(diǎn)疊加 (見(jiàn)圖4)發(fā)現(xiàn)，礦床 (點(diǎn))產(chǎn)于-50～100 nT區(qū)間，可將該區(qū)間值作為找礦證據(jù)層。

4.3 地球化學(xué)信息與成礦分析

圖3 航磁ΔT化極等值線(xiàn)平面圖Fig.3 A contour map of aeromagneticΔT

圖4 航磁ΔT化極垂向一階導(dǎo)數(shù)平面圖Fig.4 A contour map of vertical first derivative of aeromagneticΔT

地球化學(xué)異常是一種比較直接的找礦信息，它在很大程度上直接反映了致礦地質(zhì)異常及礦體的特征，本文利用1∶200000地球化學(xué)掃面數(shù)據(jù)資料，選取主成礦元素Au、Mo、Pb、Zn、Cu及Ag進(jìn)行地球化學(xué)異常提取，提取過(guò)程中采用正態(tài)和對(duì)數(shù)正態(tài)逐步截尾法進(jìn)行異常下限值的確定［29］?；具^(guò)程分為3步［27］:①求原始數(shù)據(jù)n個(gè)樣本的均值x，均方差s，并對(duì)其做正態(tài)或?qū)?shù)正態(tài)分布檢驗(yàn)。如不服從標(biāo)準(zhǔn)分布，則將觀(guān)測(cè)值大于均值加3倍均方差的數(shù)據(jù)刪除;②再次計(jì)算均值與方差，檢驗(yàn)保留數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)分布，如仍不服從標(biāo)準(zhǔn)分布，再將預(yù)測(cè)值中大于均值加3倍均方差的數(shù)據(jù)刪除;③重復(fù)上述步驟，直至保留數(shù)據(jù)服從標(biāo)準(zhǔn)分布，采用平均值加2倍方差標(biāo)準(zhǔn)來(lái)確定異常下限值，將主成礦元素Au、Mo、Pb、Zn、Cu、Ag各單元素異常作為有利找礦因子。

4.4 遙感圖像處理與成礦分析

巖石是由數(shù)種 (或一種)主要礦物組成，這些礦物均有各自獨(dú)特的光譜特征，礦化蝕變作為熱液型金屬礦床找礦的重要標(biāo)志，其本身也具有獨(dú)特的光譜特征，這就是利用遙感信息提取各種礦化蝕變的主要依據(jù)［30～31］。遙感蝕變異常信息主要有2種，分別為羥基蝕變異常和鐵染蝕變異常。前者是由OH-和CO2-3等基團(tuán)振動(dòng)產(chǎn)生的異常，后者是由Fe3+等陽(yáng)離子電子過(guò)程產(chǎn)生的異常［30］。海南島金多金屬礦床受印支期、燕山期巖漿熱液活動(dòng)影響，綠泥石化、綠簾石化、絹云母化、碳酸巖化、褐鐵礦化蝕變現(xiàn)象比較普遍，可大致分為含F(xiàn)e3+離子礦物及含OH-和CO32-等基團(tuán)礦物，是研究區(qū)提取礦化蝕變異常信息的基礎(chǔ)。

本次研究收集了1999年11月2日Landsat-7的EM/ETM影像，其云層覆蓋少于5%，沒(méi)有重要地物覆蓋，相鄰影像之間有不少于圖像寬度4%的重疊，通過(guò)對(duì)影像分景進(jìn)行植被、水體、鹽堿地、云、陰影等一些掩膜處理后，在ENVI和ERDS平臺(tái)上對(duì)其進(jìn)行了蝕變信息提取 (見(jiàn)圖5、圖6)，并將提取的蝕變信息作為有利的找礦證據(jù)因子。

圖5 遙感羥基異常蝕變信息圖Fig.5 A hydroxyl alteration anomaly map extracted from ETM data

圖6 遙感鐵染異常蝕變信息圖Fig.6 An iron alteration map extracted from ETM data

此外，遙感推測(cè)環(huán)狀構(gòu)造信息也是重要的找礦證據(jù)權(quán)因子。它的形成與各種巖漿侵入、火山噴發(fā)密切相關(guān)，這一特性決定了環(huán)狀構(gòu)造與成礦作用有著必然的聯(lián)系。本次研究利用遙感影像對(duì)隱伏的環(huán)形構(gòu)造進(jìn)行了解譯，識(shí)別出地表無(wú)法識(shí)別或遺漏的構(gòu)造信息，有效的彌補(bǔ)了地面工作的不足。

5 成礦預(yù)測(cè)

5.1 網(wǎng)格單元的劃分

在礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)過(guò)程中，統(tǒng)計(jì)單元是建立評(píng)價(jià)區(qū)資源特征與多元地質(zhì)信息的橋梁，也是統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)。統(tǒng)計(jì)單元?jiǎng)澐址椒ㄖ饕芯W(wǎng)格單元法、地質(zhì)體單元法、物化遙異常單元法等。其中，網(wǎng)格單元法主要應(yīng)用于中小比例尺預(yù)測(cè)，劃分的關(guān)鍵問(wèn)題是單元大小的選擇，單元面積越大，不含礦點(diǎn)或含一個(gè)礦點(diǎn)的單元數(shù)就越少，礦點(diǎn)趨向于均有分布，反之，趨向于隨機(jī)分布。影響網(wǎng)格單元大小的因素可概況為:①統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)研究所要求精度或比例尺大小;②研究區(qū)地質(zhì)條件復(fù)雜程度、礦點(diǎn)數(shù)及其空間分布;③研究范圍大小及保證統(tǒng)計(jì)分析所必須的單元數(shù)［9，32］。

本次成礦預(yù)測(cè)采用1∶200000比例尺，統(tǒng)計(jì)單元?jiǎng)澐植捎镁W(wǎng)格單元法。利用金、鉬、鉛鋅等多金屬礦床 (點(diǎn))的空間分布作為網(wǎng)格單元?jiǎng)澐值幕A(chǔ)，為使每個(gè)單元至多只有一個(gè)礦床 (點(diǎn))，采用2 km×2 km的網(wǎng)格單元?jiǎng)澐址桨?，網(wǎng)格劃分的方向與海南島主要構(gòu)造線(xiàn)方向平行，即網(wǎng)格單元平行于東西方向。共將研究區(qū)劃分為15410個(gè)基本單元，實(shí)際有效單元為8412個(gè)。

5.2 證據(jù)權(quán)重模型的建立

綜合信息找礦預(yù)測(cè)的證據(jù)權(quán)重預(yù)測(cè)模型即是根據(jù)已知礦床點(diǎn)與綜合信息預(yù)測(cè)變量之間的條件概率來(lái)確定每種變量的權(quán)重值，然后推廣到全區(qū)，實(shí)現(xiàn)多源信息對(duì)評(píng)價(jià)礦種、類(lèi)型的預(yù)測(cè)［33］。根據(jù)上述有利找礦證據(jù)因子分析，最后將20個(gè)證據(jù)因子作為預(yù)測(cè)變量，并計(jì)算各預(yù)測(cè)變量與成礦的相關(guān)程度 (即預(yù)測(cè)變量的權(quán)重值)，以此來(lái)對(duì)研究區(qū)內(nèi)各單元進(jìn)行成礦概率計(jì)算 (見(jiàn)表1)。

表1 地質(zhì)證據(jù)因子先驗(yàn)概率及權(quán)重值Table 1 Prior probability and weighing values of geological evidence factors

表中正權(quán)重值反映了各個(gè)預(yù)測(cè)變量存在時(shí)的權(quán)重值，負(fù)權(quán)重值反映了各個(gè)預(yù)測(cè)變量缺失時(shí)的權(quán)重值，C值反應(yīng)了各個(gè)預(yù)測(cè)變量與礦床點(diǎn)產(chǎn)出狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián)性強(qiáng)弱，通過(guò)正負(fù)權(quán)的差值大小來(lái)進(jìn)行衡量，C值大表明該預(yù)測(cè)變量的找礦指示性好，C值小表示指示性差。

5.3 成礦遠(yuǎn)景區(qū)圈定

利用MRAS軟件對(duì)表1中的20個(gè)證據(jù)因子進(jìn)行顯著性水平為0.05的條件獨(dú)立性檢驗(yàn)［34］，顯示了較好的條件獨(dú)立性，因此將其全部參與后驗(yàn)概率的計(jì)算，將后驗(yàn)概率計(jì)算值分3級(jí) (即后驗(yàn)概率≥0.5，0.3≤后驗(yàn)概率＜0.5，0.1≤后驗(yàn)概率＜0.3)，并與礦床 (點(diǎn))套合顯示輸出 (見(jiàn)圖7)。由圖7可知，大于90%的礦床一致落在后驗(yàn)概率≥0.1的網(wǎng)格單元內(nèi)，且大部分礦床落在后驗(yàn)概率較大的網(wǎng)格單元，說(shuō)明預(yù)測(cè)結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確性。

圖7 海南島金多金屬礦預(yù)測(cè)后驗(yàn)概率色塊圖Fig.7 A color block map of posterior probability for gold polymetallic prognosis in Hainan Island

根據(jù)上述預(yù)測(cè)結(jié)果，筆者結(jié)合地質(zhì)礦產(chǎn)等有關(guān)情況，共圈定了31個(gè)預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)，按成礦有利程度劃分成了A、B、C三級(jí)，其中A級(jí)3個(gè)，B級(jí)4個(gè)，C級(jí)24個(gè)。A級(jí)預(yù)測(cè)區(qū)為成礦條件十分有利、可優(yōu)先安排礦產(chǎn)預(yù)查的地區(qū);B級(jí)預(yù)測(cè)區(qū)為礦床條件有利、可考慮安排地質(zhì)工作的地區(qū);C級(jí)預(yù)測(cè)區(qū)具有成礦條件、推斷具有一定資源潛力的地區(qū) (見(jiàn)圖8)。

圖8 海南金多金屬礦預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)Fig.8 Prospective areas of gold polymetallic deposits in Hainan Island

6 結(jié)論

經(jīng)過(guò)多年的找礦勘查工作，海南島積累了大量的地質(zhì)資料。本文應(yīng)用MRAS平臺(tái)證據(jù)權(quán)重模塊首次將這些資料進(jìn)行了詳細(xì)分析與綜合處理，圈定出島內(nèi)金等多金屬礦床找礦預(yù)測(cè)靶區(qū)，取得了良好的預(yù)測(cè)效果。

基于GIS技術(shù)的成礦預(yù)測(cè)徹底改變了傳統(tǒng)成礦預(yù)測(cè)的方法體系，能夠快速地將大量的找礦信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)與綜合，并可以實(shí)現(xiàn)從地質(zhì)找礦模型到數(shù)學(xué)模型的轉(zhuǎn)換，提高了成礦預(yù)測(cè)的效率和數(shù)據(jù)綜合利用的程度。

本次預(yù)測(cè)共圈定A級(jí)預(yù)測(cè)區(qū)3個(gè)，B級(jí)預(yù)測(cè)區(qū)4個(gè)，C級(jí)預(yù)測(cè)區(qū)24個(gè)，預(yù)測(cè)結(jié)果與已知礦床 (點(diǎn))套合比較理想，說(shuō)明了該方法具有較高的準(zhǔn)確性。根據(jù)圈定結(jié)果，除了與戈枕剪切帶成礦有關(guān)的戈枕、不磨預(yù)測(cè)區(qū)之外，王下、江邊、雷鳴盆地、中建農(nóng)場(chǎng)以及瓊南看樹(shù)嶺—英州等地也顯示了良好的找礦前景，應(yīng)在以后的找礦勘查工作中引起重視。

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