基于GIS和證據(jù)權(quán)重法的鐘姑鐵礦成礦預(yù)測(cè)

袁峰(1971-),男,廣西桂林人,博士,合肥工業(yè)大學(xué)教授,博士生導(dǎo)師.

基于GIS和證據(jù)權(quán)重法的鐘姑鐵礦成礦預(yù)測(cè)

鄭通科,袁峰,張明明,李曉暉,賈蔡

(合肥工業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境工程學(xué)院,安徽 合肥230009)

摘要:文章應(yīng)用GIS空間分析和證據(jù)權(quán)重法相結(jié)合的方式進(jìn)行鐘姑鐵礦田的成礦預(yù)測(cè)。為了不受軟件平臺(tái)的限制,基于ArcGIS Engine平臺(tái)進(jìn)行GIS空間分析功能和證據(jù)權(quán)重法功能的編程實(shí)現(xiàn)。依據(jù)鐘姑鐵礦田的地質(zhì)背景和成礦規(guī)律,分析控礦因素并提取地層、巖漿巖、斷裂等與成礦有關(guān)的11個(gè)證據(jù)因子。利用證據(jù)權(quán)重法對(duì)鐘姑鐵礦遠(yuǎn)景區(qū)進(jìn)行圈定,圈定3個(gè)Ⅰ級(jí)成礦遠(yuǎn)景區(qū)、5個(gè)Ⅱ級(jí)成礦遠(yuǎn)景區(qū)和2個(gè)Ⅲ級(jí)成礦遠(yuǎn)景區(qū)。

關(guān)鍵詞:ArcGIS Engine 平臺(tái);證據(jù)權(quán)重法;計(jì)算機(jī)編程;成礦預(yù)測(cè)

基金項(xiàng)目：安徽省公益性地質(zhì)(科技)工作資助項(xiàng)目(2011-g-2);教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃資助項(xiàng)目(NCET-10-0324)

作者簡(jiǎn)介：鄭通科(1988-),男,廣西防城港人,合肥工業(yè)大學(xué)碩士生;

doi:10.3969/j.issn.1003-5060.2015.06.026

中圖分類(lèi)號(hào):P612文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Metallogenic prognosis of iron mineral resources in Zhonggu area based on weights of evidence method and GIS

ZHENG Tong-ke,YUAN Feng,ZHANG Ming-ming,LI Xiao-hui,JIA Cai

(School of Resources and Environmental Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China)

Abstract:Based on the spatial analysis of GIS and the weights of evidence method, the metallogenic prognosis of Zhonggu area is performed. The functions of spatial analysis of GIS and the weights of evidence are realized based on ArcGIS Engine platform so as to avoid the constraint of the software platform. According to the geological background and the metallogenic regularities of Zhonggu area, eleven evidence layers, such as strata, magmatites, fault and so on, are extracted. The weights of evidence method is used to finish the metallogenic prognosis of Zhonggu area, and three first-grade metallogenetic targets, five second-grade metallogenetic targets and two third-grade metallogenetic targets are outlined.

Key words:ArcGIS Engine platform; weights of evidence method; computer programming; metallogenic prognosis

如何從各種不同來(lái)源的信息中提取有用信息進(jìn)行綜合處理和綜合分析,達(dá)到礦產(chǎn)預(yù)測(cè)目的,一直是地學(xué)界探討的問(wèn)題[1]。20世紀(jì)80年代后,成礦預(yù)測(cè)發(fā)展到以基于GIS的成礦預(yù)測(cè)方法為特點(diǎn)的階段[2],GIS技術(shù)在成礦預(yù)測(cè)中的應(yīng)用為多源信息的提取和綜合分析提供了一條新的途徑。但是,僅依靠GIS技術(shù)進(jìn)行成礦預(yù)測(cè)會(huì)出現(xiàn)信息處理不完善和模型不適應(yīng)的問(wèn)題,原因在于GIS技術(shù)的形成與發(fā)展過(guò)多強(qiáng)調(diào)地理的空間關(guān)系,并且在成礦預(yù)測(cè)領(lǐng)域中技術(shù)還不成熟。因此,采用GIS技術(shù)與成礦預(yù)測(cè)方法相結(jié)合的方式進(jìn)行成礦預(yù)測(cè)是很多地質(zhì)學(xué)家熱衷的選擇。成礦預(yù)測(cè)方法有很多,如特征分析、證據(jù)權(quán)重、信息量、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、秩相關(guān)分析、判別分析、聚類(lèi)分析等方法。

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[3]。它立足于數(shù)據(jù)的空間位置關(guān)系,并要求對(duì)多源地學(xué)信息進(jìn)行疊加復(fù)合分析[4]。它以對(duì)數(shù)據(jù)要求低、權(quán)數(shù)選擇客觀、回歸系數(shù)易解析、易于編程等特點(diǎn)而著名,與GIS 結(jié)合后還具有空間分析的能力[5]。

證據(jù)權(quán)重法廣泛應(yīng)用于礦產(chǎn)預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)。文獻(xiàn)[6]對(duì)甘肅省鉛鋅礦床進(jìn)行成礦定量預(yù)測(cè)及成礦遠(yuǎn)景區(qū)圈定;文獻(xiàn)[7]在MRAS軟件中開(kāi)展了那仁寶力格地區(qū)銅多金屬礦的成礦預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià);文獻(xiàn)[8]基于ArcGIS 平臺(tái)對(duì)新疆東昆侖西段的鐵礦資源進(jìn)行預(yù)測(cè)區(qū)的圈定和靶區(qū)優(yōu)選;文獻(xiàn)[9]基于ArcGIS平臺(tái),采用證據(jù)權(quán)重法和加權(quán)Logistic回歸法進(jìn)行東昆侖西段矽卡巖型鐵礦的有利度評(píng)價(jià);文獻(xiàn)[10]采用證據(jù)權(quán)模型進(jìn)行赤峰地區(qū)有色金屬多元找礦信息的綜合,并對(duì)有利成礦區(qū)進(jìn)行圈定;文獻(xiàn)[11]對(duì)黑龍江省西北部金礦用證據(jù)權(quán)重法生成研究區(qū)成礦后驗(yàn)概率圖;文獻(xiàn)[12]在MORPAS平臺(tái)上利用證據(jù)權(quán)重法對(duì)甘南臨潭-宕昌地區(qū)鉛鋅礦遠(yuǎn)景區(qū)進(jìn)行了圈定;文獻(xiàn)[13]利用證據(jù)權(quán)重法的數(shù)學(xué)模型對(duì)研究區(qū)銅多金屬礦產(chǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。以往采用證據(jù)權(quán)重法進(jìn)行成礦預(yù)測(cè)多是基于現(xiàn)有的軟件,對(duì)于編程實(shí)現(xiàn)脫離軟件平臺(tái)的證據(jù)權(quán)重法的研究較少,而鐘姑礦田多年的地質(zhì)勘探研究積累了大量的地質(zhì)資料,如何有效地利用這些地質(zhì)資料進(jìn)行成礦預(yù)測(cè)值得探究。

本文采用證據(jù)權(quán)重法和GIS技術(shù)相結(jié)合的方式進(jìn)行鐘姑礦田成礦預(yù)測(cè),為了不受軟件平臺(tái)的過(guò)多限制,采用ArcGIS Engine作為開(kāi)發(fā)平臺(tái)進(jìn)行證據(jù)權(quán)重法功能和空間分析功能的編程實(shí)現(xiàn),并采用這些功能對(duì)寧蕪盆地南段鐘姑鐵礦田進(jìn)行成礦預(yù)測(cè)。

1證據(jù)權(quán)重法理論

證據(jù)權(quán)重法是一種利用礦產(chǎn)形成的后驗(yàn)概率來(lái)圈定研究區(qū)有利成礦部位的數(shù)學(xué)模型[14]。其基本原理是把每一種成礦信息都視為成礦預(yù)測(cè)的一個(gè)證據(jù)因子,每個(gè)證據(jù)因子對(duì)成礦預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)是由該因子的權(quán)重值來(lái)確定的[15],進(jìn)而計(jì)算任意空間位置的礦產(chǎn)發(fā)育的概率值,以圈定不同級(jí)別的預(yù)測(cè)靶區(qū)[16]。其關(guān)鍵計(jì)算公式[17-22]如下所述。

(1)

(2)

對(duì)于n個(gè)證據(jù)因子圖層,若它們都關(guān)于礦點(diǎn)條件獨(dú)立,研究區(qū)任一單元為礦點(diǎn)的可能性,即后驗(yàn)似然比O,可用公式表示為:

(3)

后驗(yàn)概率為:

(4)

其中,P為后驗(yàn)概率,代表一個(gè)單元內(nèi)找礦的有利度,該值越大,則該單元礦產(chǎn)產(chǎn)出的可能性越大;O為后驗(yàn)概率的似然比。

2編程實(shí)現(xiàn)

2.1　證據(jù)權(quán)重法功能的實(shí)現(xiàn)

根據(jù)證據(jù)權(quán)重法理論,證據(jù)權(quán)重法功能包括單元網(wǎng)格化、計(jì)算先驗(yàn)概率、計(jì)算證據(jù)權(quán)重、計(jì)算后驗(yàn)概率等功能。對(duì)于單元網(wǎng)格化功能的實(shí)現(xiàn),使用ArcGIS Engine 中的ToRasterDataset方法將圖層按照指定的大小分成等大的單元。

ArcGIS Engine中的接口DataStatistics調(diào)用Statistics.sum屬性可以獲取每個(gè)圖層的單元總數(shù)。在實(shí)現(xiàn)計(jì)算先驗(yàn)概率的功能時(shí),通過(guò)調(diào)用該屬性獲取礦床(點(diǎn))和研究區(qū)的單元總數(shù)。根據(jù)先驗(yàn)概率計(jì)算公式,編程實(shí)現(xiàn)運(yùn)算功能進(jìn)行先驗(yàn)概率值的計(jì)算。

在實(shí)現(xiàn)計(jì)算證據(jù)權(quán)重的編程中,封裝一個(gè)類(lèi),在類(lèi)中實(shí)現(xiàn)4種方法,分別用于統(tǒng)計(jì)圖層疊加后4種單元重疊情況的單元數(shù),并返回單元數(shù)。在類(lèi)中,使用接口DataStatistic調(diào)用Statistics.sum屬性獲取每個(gè)圖層的單元數(shù)。在方法1中使用ArcGIS Engine的接口IMathOp調(diào)用方法BooleanAnd進(jìn)行證據(jù)圖層與礦床(點(diǎn))圖層的邏輯與運(yùn)算,并使用接口DataStatistics調(diào)用Statistics.sum屬性獲取邏輯與運(yùn)算后圖層的單元總數(shù)(Bj& D)。在方法2中將證據(jù)因子圖層的單元總數(shù)(Bj)減去邏輯與運(yùn)算后的單元總數(shù)(Bj& D),即實(shí)現(xiàn)計(jì)算僅有證據(jù)因子的單元總數(shù)(Bj-(Bj& D))的功能。同理,在方法3中實(shí)現(xiàn)計(jì)算僅有礦點(diǎn)的單元格總數(shù)(D-(Bj& D))的功能。在方法4中實(shí)現(xiàn)既沒(méi)有證據(jù)因子又沒(méi)有礦點(diǎn)的單元總數(shù)(T-Bj-D+(Bj& D))的功能。根據(jù)證據(jù)權(quán)重的計(jì)算公式,編寫(xiě)一個(gè)方法將上面所述的4種單元的總數(shù)進(jìn)行證據(jù)權(quán)值的運(yùn)算,然后在“計(jì)算證據(jù)權(quán)重”按鈕的點(diǎn)擊事件中調(diào)用該方法,實(shí)現(xiàn)的結(jié)果如圖1所示。

圖1　證據(jù)權(quán)重法功能模塊界面

實(shí)現(xiàn)計(jì)算后驗(yàn)概率值功能,需要借助ArcGIS Engine的接口IMathOp調(diào)用方法Plus來(lái)進(jìn)行證據(jù)圖層的疊加。封裝一個(gè)類(lèi),在類(lèi)中調(diào)用計(jì)算證據(jù)權(quán)重值所定義的方法獲取每個(gè)證據(jù)圖層的證據(jù)權(quán)重值,并在類(lèi)中定義一個(gè)計(jì)算后驗(yàn)概率值的方法,根據(jù)疊加屬性的不同,使用不同證據(jù)圖層的證據(jù)權(quán)重值進(jìn)行單元格的后驗(yàn)概率值的計(jì)算。

2.2　空間分析功能的實(shí)現(xiàn)

基于ArcGIS Engine進(jìn)行空間分析功能的開(kāi)發(fā),其步驟如下：

(1) 導(dǎo)入類(lèi)庫(kù),通過(guò)在解決方案資源管理器中添加引用導(dǎo)入類(lèi)庫(kù),如Geoprocessor、AnalysisTools、Geodatabase、SystemUI、Controls、Cartoon、Geometry等。

(2) 利用using引用類(lèi)庫(kù),如using ESRI.ArcGIS.Geoprocessor等,實(shí)現(xiàn)類(lèi)庫(kù)中成員的加載,方便類(lèi)庫(kù)方法等的調(diào)用。

(3) 利用接口或者類(lèi)對(duì)象調(diào)用類(lèi)中的方法,如類(lèi)Geoprocessor的對(duì)象gp調(diào)用Execute方法實(shí)現(xiàn)緩沖區(qū)分析功能。接口IBasicGeoprocessor的對(duì)象pBasicGeo調(diào)用BasicGeoprocessorClass類(lèi)中的方法Intersect實(shí)現(xiàn)疊加求交功能。

3成礦預(yù)測(cè)

3.1　研究區(qū)地質(zhì)概況

長(zhǎng)江中下游成礦帶位于揚(yáng)子板塊北緣的長(zhǎng)江斷裂帶內(nèi),是我國(guó)重要的成礦帶之一。長(zhǎng)期的構(gòu)造作用、巖漿活動(dòng)和成礦作用形成了成礦帶內(nèi)斷隆區(qū)和斷凹區(qū)的次級(jí)構(gòu)造格局及豐富多樣的鐵、銅、金多金屬等礦床組合[23]。寧蕪盆地位于長(zhǎng)江中下游成礦帶東部,如圖2所示[24],是在中生代褶皺坳陷的黃馬青組及象山群組盆地基礎(chǔ)上發(fā)育起來(lái)的繼承式斷陷型火山盆地,是我國(guó)重要的礦集區(qū)。

圖2　長(zhǎng)江中下游地區(qū)地質(zhì)略圖

鐘姑礦田地質(zhì)圖如圖3所示(根據(jù)文獻(xiàn)[25]修改)。

鐘姑鐵礦田位于寧蕪盆地南段,如圖3所示,區(qū)內(nèi)構(gòu)造發(fā)育,巖漿活動(dòng)強(qiáng)烈。燕山早期,在產(chǎn)生褶皺構(gòu)造的地應(yīng)力作用下,產(chǎn)生了NNE向和NWW向的共軛斷裂,形成大小不等的條塊狀構(gòu)造布局[26]。燕山晚期斷裂構(gòu)造,基本上是承襲早期構(gòu)造線。NNE和NWW向2組基底斷裂構(gòu)造,為火山噴發(fā)和巖漿侵入提供了上升的通道,控制了區(qū)內(nèi)火山-侵入作用和礦化作用[27]。區(qū)內(nèi)火山基底地層,從老到新為:三疊系中統(tǒng)周沖村組(T2z)白云質(zhì)灰?guī)r夾膏鹽層、中統(tǒng)黃馬青組(T2h)砂頁(yè)巖、侏羅系中下統(tǒng)象山群(J1-2xn)砂頁(yè)巖。蓋層有白堊系下統(tǒng)姑山組(K1g)安山質(zhì)火山角礫巖、凝灰質(zhì)粉砂巖、雜礫巖,白堊系上統(tǒng)浦口組(K2p)含礫砂石及第四系全新統(tǒng)(Q4)殘坡積層[24-28]。區(qū)內(nèi)地層與鐵礦成礦有直接關(guān)系的是三疊系中統(tǒng)周沖村組和黃馬青組。與鐵礦有關(guān)的侵入體主要發(fā)育于礦田中部,主要有姑山-曹港輝石閃長(zhǎng)巖體、鐘九鈉長(zhǎng)(閃長(zhǎng))巖體、云樓-和睦山角閃閃長(zhǎng)巖體、青山街-白象山閃長(zhǎng)巖體及楊莊隱伏閃長(zhǎng)巖體等,它們至今未見(jiàn)有穿插關(guān)系[26,29]。

3.2　控礦因素分析

本文采用GIS空間分析和證據(jù)權(quán)重法相結(jié)合的方式對(duì)鐘姑鐵礦田進(jìn)行成礦預(yù)測(cè)。GIS空間分析功能用于分析和提取地質(zhì)控礦因素,生成證據(jù)因子圖層。證據(jù)權(quán)重法功能用于計(jì)算研究區(qū)成礦有利度,包括計(jì)算證據(jù)權(quán)重、后驗(yàn)概率等。

研究區(qū)鐵礦的產(chǎn)出與地層有著密切的關(guān)系。為了確定有利于成礦的地層,將研究區(qū)的鐵礦床(點(diǎn))的點(diǎn)圖層與地層的面圖層作相交分析并加以統(tǒng)計(jì),進(jìn)行了含礦地層礦產(chǎn)當(dāng)量值的計(jì)算,結(jié)果見(jiàn)表1所列。從表1 可以看出,礦化以三疊系中統(tǒng)周沖村組上段(T2z2)最為發(fā)育,其次是三疊系中統(tǒng)黃馬青組下段(T2h1)和三疊系中統(tǒng)黃馬青組中段(T2h2)。為此,選取三疊系中統(tǒng)周沖村組上段、黃馬青組下段和黃馬青組中段作為證據(jù)因子,這與前面提到的找礦有利地層正好一致。

全區(qū)露頭的大小礦點(diǎn)有8個(gè),分別在和睦山(3個(gè))、鐘山(3個(gè))、姑山(2個(gè))。通過(guò)本模塊的空間分析功能對(duì)NNE和NWW向斷裂進(jìn)行不同距離的緩沖區(qū)分析,可以確定最佳的斷裂影響范圍。當(dāng)緩沖區(qū)半徑為800 m時(shí),礦點(diǎn)個(gè)數(shù)增加到最大值,而再增加緩沖距離,礦點(diǎn)數(shù)量并沒(méi)有增加,如圖4所示,故800 m是斷裂的最佳影響范圍,可作為一個(gè)面型證據(jù)因子。

斷裂交匯部位為巖漿的運(yùn)移和貫入提供了通道,控制著大多數(shù)礦床的定位,因此,在考慮斷裂控礦的基礎(chǔ)上,將斷裂交匯部位提取出來(lái),單獨(dú)作為一個(gè)證據(jù)因子。

圖4　斷裂不同緩沖距離統(tǒng)計(jì)圖

由于研究區(qū)與鐵礦有關(guān)的侵入體是閃長(zhǎng)巖,考慮到閃長(zhǎng)巖的巖漿熱液活動(dòng)對(duì)成礦有一定的影響范圍,故需對(duì)它進(jìn)行緩沖區(qū)分析。通過(guò)統(tǒng)計(jì)不同緩沖區(qū)半徑與已知礦點(diǎn)的關(guān)系,確定最大的緩沖區(qū)半徑為300 m,因此選取緩沖區(qū)半徑300 m的閃長(zhǎng)巖作為一個(gè)證據(jù)因子圖層。

閃長(zhǎng)巖體和三疊系黃馬青組下段的接觸帶是有利礦床賦存的位置。將閃長(zhǎng)巖體和黃馬青組下段地層進(jìn)行疊加相交分析,提取接觸帶區(qū)域,并將該區(qū)域作為一個(gè)證據(jù)因子圖層。接觸帶區(qū)域如圖5所示。

圖5　接觸帶區(qū)域

3.3　證據(jù)權(quán)重法預(yù)測(cè)模型的建立

根據(jù)設(shè)置單元網(wǎng)格的一般原則,本次研究選用100 m×100 m的網(wǎng)格進(jìn)行研究區(qū)的單元網(wǎng)格劃分,保證每個(gè)單元格內(nèi)至多只有1個(gè)礦床(點(diǎn))。證據(jù)權(quán)重法是基于二值圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)的,把證據(jù)圖層進(jìn)行二值化處理,證據(jù)因子存在的單元格賦值為1,證據(jù)因子不存在的單元格賦值為0[30-31]。在估計(jì)被評(píng)價(jià)單元礦化有利程度時(shí),都假定每2個(gè)證據(jù)圖層之間是條件獨(dú)立的。如果某2個(gè)或者多個(gè)證據(jù)圖層之間存在明顯相關(guān),估計(jì)的找礦后驗(yàn)概率將會(huì)偏高,從而會(huì)夸大找礦遠(yuǎn)景區(qū)的面積和礦化有利程度[32]。因此,要對(duì)各個(gè)證據(jù)因子做獨(dú)立性檢驗(yàn)。

根據(jù)上述分析和區(qū)域地質(zhì)情況,提取了斷裂緩沖區(qū)、斷裂交匯處、接觸帶、三疊系黃馬青組中段、三疊系黃馬青組下段、三疊系周沖村組上段、閃長(zhǎng)巖緩沖區(qū)、閃長(zhǎng)玢巖、高嶺土化、大理石化、角巖化矽質(zhì)脈共11個(gè)證據(jù)因子。

在對(duì)所提取的證據(jù)因子的各網(wǎng)格單元賦予屬性后,根據(jù)證據(jù)權(quán)重模型中W+、W-以及C值的計(jì)算公式,采用本文編程實(shí)現(xiàn)的證據(jù)權(quán)重法功能模塊進(jìn)行正負(fù)權(quán)重計(jì)算,各證據(jù)因子權(quán)重計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2所列,并以此對(duì)研究區(qū)內(nèi)網(wǎng)格單元進(jìn)行成礦概率計(jì)算。

表2　證據(jù)權(quán)重值

3.4　成礦預(yù)測(cè)結(jié)果

在計(jì)算了研究區(qū)的證據(jù)權(quán)重后,就可以計(jì)算各個(gè)預(yù)測(cè)單元的成礦有利度。圖6所示為包括已知礦床在內(nèi)的成礦預(yù)測(cè)圖,根據(jù)后驗(yàn)概率值圈定了3級(jí)有利成礦遠(yuǎn)景區(qū),把概率范圍(0.547 1～1.000 0)的預(yù)測(cè)單元作為一級(jí)遠(yuǎn)景區(qū),概率范圍(0.356 3～0.547 1)的預(yù)測(cè)單元作為二級(jí)遠(yuǎn)景區(qū),概率范圍(0.118 6～0.356 3)的預(yù)測(cè)單元作為三級(jí)遠(yuǎn)景區(qū)。

從圖6可以看出,一級(jí)遠(yuǎn)景區(qū)有3處,分別位于和睦山、鐘山、姑山。二級(jí)遠(yuǎn)景區(qū)有5處,分別位于徐家十三門(mén)-云樓、白象山-青山街和一級(jí)遠(yuǎn)景區(qū)的外圍。三級(jí)遠(yuǎn)景有2處,分別位于萬(wàn)家村、毛家村。

圖6　鐘姑鐵礦田成礦預(yù)測(cè)圖

分析預(yù)測(cè)結(jié)果可知,一級(jí)遠(yuǎn)景區(qū)包含了已知礦床(點(diǎn)),說(shuō)明該預(yù)測(cè)結(jié)果受已知礦床(點(diǎn))條件的約束,符合相似類(lèi)比的成礦預(yù)測(cè)理論。對(duì)比鐘姑礦田地質(zhì)資料發(fā)現(xiàn),一級(jí)遠(yuǎn)景區(qū)成礦地質(zhì)條件優(yōu)越,構(gòu)造、巖漿巖、蝕變均有發(fā)育。二級(jí)成礦遠(yuǎn)景區(qū)雖不及一級(jí)成礦遠(yuǎn)景區(qū)的成礦地質(zhì)條件好,但出露的地層、巖漿巖、蝕變都與成礦密切相關(guān)。徐家十三門(mén)-云樓出露的地層是三疊系中統(tǒng)周沖村組上段和黃馬青組下段,出露的巖漿巖是閃長(zhǎng)巖。白象山-青山街出露的地層是三疊系中統(tǒng)黃馬青組中段,出露的巖漿巖是閃長(zhǎng)巖,并有斷裂發(fā)育。出現(xiàn)二級(jí)遠(yuǎn)景區(qū)包含一級(jí)遠(yuǎn)景區(qū)的情況,是由于證據(jù)因子的數(shù)量和影響程度在一級(jí)成礦遠(yuǎn)景區(qū)外出現(xiàn)了減弱的情況,符合地質(zhì)事實(shí)。三級(jí)成礦遠(yuǎn)景區(qū)雖然受地層影響較少,但斷裂構(gòu)造強(qiáng)烈發(fā)育,均發(fā)育有NNE和NNW向2組斷裂,均處于2組斷裂的交匯處,符合成礦規(guī)律中關(guān)于斷裂的控礦情況。

綜上所述,研究區(qū)的預(yù)測(cè)結(jié)果受到地層、巖漿巖、構(gòu)造、蝕變的影響,符合成礦預(yù)測(cè)的一般要求,同時(shí)對(duì)已知礦床(點(diǎn))沒(méi)有漏判,可認(rèn)為預(yù)測(cè)結(jié)果可靠。從這一事實(shí)來(lái)看可認(rèn)為開(kāi)發(fā)的證據(jù)權(quán)重法模塊具有可行性與實(shí)用性,但預(yù)測(cè)結(jié)果有待于進(jìn)一步驗(yàn)證,對(duì)實(shí)際找礦工作的部署有指導(dǎo)意義。

4結(jié)論

在研究中,使用ArcGIS Engine進(jìn)行GIS應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā),利用ArcGIS Engine接口,成功地開(kāi)發(fā)了空間分析功能和證據(jù)權(quán)重法功能。并采用GIS空間分析與證據(jù)權(quán)重法相結(jié)合的方式進(jìn)行寧蕪盆地南段鐘姑鐵礦田的成礦預(yù)測(cè),充分利用編程實(shí)現(xiàn)的空間分析功能和證據(jù)權(quán)重法功能進(jìn)行有利成礦信息的提取、證據(jù)權(quán)重的計(jì)算以及后驗(yàn)概率值的計(jì)算。預(yù)測(cè)結(jié)果共圈出10個(gè)成礦遠(yuǎn)景區(qū),其中有3個(gè)遠(yuǎn)景區(qū)覆蓋了已知鐵礦床(點(diǎn)),另外7個(gè)遠(yuǎn)景區(qū)所在的位置基本上都發(fā)育與成礦密切相關(guān)的地層、構(gòu)造和巖漿巖等。此次證據(jù)權(quán)重法功能的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用顯示了以計(jì)算機(jī)為技術(shù)進(jìn)行礦產(chǎn)資源預(yù)測(cè)的可行性,可提高成礦預(yù)測(cè)的工作效率和分析決策水平。該系統(tǒng)可用于其他礦種的成礦預(yù)測(cè)應(yīng)用,對(duì)進(jìn)行成礦預(yù)測(cè)及成礦預(yù)測(cè)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)有一定的借鑒意義。

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(責(zé)任編輯張淑艷)