基于加權(quán)信息量法的福州地區(qū)地?zé)豳Y源模型構(gòu)建

周侯伯， 肖桂榮， 肖愛芳

(1. 福州大學(xué)數(shù)字中國研究院(福建)， 福建 福州 350108; 2. 福州大學(xué)紫金礦業(yè)學(xué)院， 福建 福州 350108)

0 引言

當(dāng)今， 化石能源的有限儲量與其使用所造成的環(huán)境污染已成為制約國家及地區(qū)發(fā)展的重要因素， 探尋新型綠色可持續(xù)發(fā)展的能源已迫在眉睫. 地?zé)豳Y源作為綠色能源中的一類， 不僅具有清潔高效、 儲量豐富、 分布廣泛、 穩(wěn)定性好、 利用率高等特點(diǎn)， 并且可循環(huán)、 可再生能力強(qiáng)， 極具發(fā)展前景[1].

地?zé)豳Y源研究通常是結(jié)合水文地質(zhì)、 地球物理、 地球化學(xué)等資料開展[2-4]， 但由于信息難以綜合、 數(shù)據(jù)難以獲取等原因， 往往投入大、 進(jìn)度緩. 21世紀(jì)以來， 隨著地理信息系統(tǒng)(geography information systems， GIS)與遙感技術(shù)(gemote sensing， RS)的迅速發(fā)展， 國內(nèi)外迅速將其運(yùn)用到地?zé)豳Y源勘探當(dāng)中， 在識別地?zé)嶂甘镜V物、 尋找地?zé)岙惓^(qū)域、 構(gòu)建地?zé)峥臻g分析等方面獲得了顯著成效[5-10]. 張延軍等[6]結(jié)合地質(zhì)及遙感因素、 地球物理因素經(jīng)對比分析認(rèn)為證據(jù)權(quán)重模型對地?zé)豳Y源的分析結(jié)果比指數(shù)疊加模型更為有效， 余海[8]結(jié)合區(qū)域地質(zhì)背景與地球物理因素在GIS環(huán)境分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行福建省地?zé)豳Y源潛力預(yù)測， 李建明等[9]結(jié)合區(qū)域地質(zhì)背景、 地表溫度、 磁異常、 水系分布等數(shù)據(jù)通過信息量模型對云南騰沖地區(qū)進(jìn)行了地?zé)豳Y源評價， 王康[10]采用熱紅外遙感數(shù)據(jù)反演地表溫度消除城市熱島后圈定了丹東地區(qū)的地?zé)岙惓^(qū). 總的來看， 同時結(jié)合地質(zhì)背景、 地理背景、 地球物理等多源信息進(jìn)行模型構(gòu)建的地?zé)嵫芯咳匀惠^少， 且鮮有在建模分析的基礎(chǔ)上對干熱巖遠(yuǎn)景進(jìn)行探究.

福州地區(qū)地?zé)岜尘巴怀觥?地?zé)豳Y源豐富， 極具地?zé)衢_發(fā)與應(yīng)用前景， 但研究仍以資料分析為主， 缺乏結(jié)合多方面的環(huán)境因子進(jìn)行模型構(gòu)建與分析. 因此， 文中以福州地區(qū)(以內(nèi)陸區(qū)為主， 平潭縣、 白犬列島、 馬祖列島及沿海小島嶼除外)作為研究區(qū)， 基于區(qū)域地?zé)豳Y源的形成條件、 產(chǎn)出規(guī)律及研究現(xiàn)狀， 嘗試采用加權(quán)信息量模型融合地質(zhì)背景因子、 地理背景因子、 地球物理因子3類數(shù)據(jù)進(jìn)行地?zé)崽卣餮芯浚?尋找地?zé)岙惓＃?并根據(jù)地球化學(xué)因子驗(yàn)證地?zé)釢摿Γ?進(jìn)一步圈定水熱型地?zé)豳Y源潛力區(qū)與干熱巖型地?zé)豳Y源遠(yuǎn)景區(qū)， 提出合理發(fā)展建議.

1 研究區(qū)概況及背景因子選取

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于福建省東部沿海地區(qū)， 地?zé)豳Y源蘊(yùn)藏豐富廣泛、 開發(fā)歷史悠久， 是我國地?zé)嵫芯刻剿髋c開發(fā)應(yīng)用的重要地區(qū)之一， 地理位置位于25.33°～26.66°N、 118.37°～119.96°E(見圖1). 福州地區(qū)西高東低， 各地?zé)崽锍雎兜牡匦蔚孛沧詵|向西由河谷盆地、 平原、 坡地、 濱海海積階地變化， 大多數(shù)地?zé)岙惓^(qū)位于盆地、 河谷低洼地帶[11].

圖1 研究區(qū)位置與地?zé)崽卣鼽c(diǎn)分布 Fig.1 Location of research area and distribution of geothermal characteristic points

1.2 背景因子的選取與處理

1.2.1數(shù)據(jù)源

選取主要斷裂、 燕山早期侵入巖、 燕山晚期侵入巖、 地表溫度、 主要水系、 重力異常、 航磁異常7個因子用于建模. 地表溫度通過2018-03-11 Landsat 8的遙感影像(產(chǎn)品等級L1， 行號199、 列號042， 中心經(jīng)度118.9260E、 中心緯度25.9866N， 云覆蓋量0.03%， 數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云http://www.gscloud.cn/home)反演獲得， 斷裂和水系數(shù)據(jù)以1∶250 000萬福州幅與莆田幅地質(zhì)圖匯編內(nèi)容為主， 其他數(shù)據(jù)均為公開發(fā)表數(shù)據(jù)[12-16]. 用于建模和分析的地?zé)崽卣鼽c(diǎn)共44個， 分布情況如圖1所示.

1.2.2地質(zhì)背景因子選取依據(jù)

福州地區(qū)的構(gòu)造-巖漿活動是全球最活躍的地區(qū)之一[17]， 燕山早期是區(qū)內(nèi)最主要、 最活躍、 最廣泛的巖漿侵入活動. 研究表明， 燕山期花崗巖類、 閃長巖類侵入巖與地?zé)豳Y源形成密切相關(guān)， 并以燕山早期最為明顯[8, 11]. 前人未曾對不同時期形成的燕山期侵入巖進(jìn)行區(qū)分建模， 本研究將燕山期花崗巖類、 閃長巖類侵入巖劃分為早、 晚兩期進(jìn)行區(qū)別， 經(jīng)空間分析后引入研究(見圖2(a)、(b))， 以期提升模型實(shí)用性. 斷裂構(gòu)造能為地下熱水提供天然運(yùn)移通道, 斷裂構(gòu)造經(jīng)距離分析后引入模型(見圖2(c)). 在經(jīng)歷燕山期的強(qiáng)烈構(gòu)造運(yùn)動和新生代的持續(xù)活動之后， 區(qū)內(nèi)斷裂十分發(fā)育， 對地?zé)岙惓５男纬僧a(chǎn)生了控制作用. 現(xiàn)已發(fā)現(xiàn)的地?zé)狳c(diǎn)大多位于NW向與NWW向斷裂中， 并數(shù)NW、 NWW向斷裂和NE向斷裂交匯部位的地?zé)岙惓Ｗ顬槊黠@[11].

圖2 地質(zhì)背景證據(jù)因子Fig.2 Geological background evidence factors

1.2.3地理背景因子選取依據(jù)

地表溫度與地?zé)豳Y源存在一定空間關(guān)聯(lián)性[18]， 近年來被引入地?zé)豳Y源研究中. 福州地區(qū)城市熱島效應(yīng)明顯， 識別地?zé)岙惓Ｈ菀资艿匠鞘袩岙惓Ｓ绊? 為消除城市熱島影響， 本研究將地表溫度中圈定為城市熱異常的像元值用平均溫度代入， 將修正后的地表溫度用于建模， 因子處理結(jié)果(見圖3(a)). 水源是形成地下熱水的重要地理?xiàng)l件. 福州地區(qū)水系眾多、 水網(wǎng)復(fù)雜， 在斷裂構(gòu)造發(fā)育的情況下， 地表水系極易通過裂隙為地下熱水提供水源補(bǔ)充. 經(jīng)距離分析， 即可獲得研究內(nèi)到主要水系距離(見圖3(b)).

圖3 地理背景證據(jù)因子Fig.3 Geographical background evidence factors

1.2.4地球物理因子選取依據(jù)

在重力異常等值線延伸較大或閉合呈條帶狀且中心異常值低兩側(cè)高的重力低帶內(nèi)， 往往會出現(xiàn)低密度巖性帶， 并伴隨低密度巖層所形成的長軸向斜、 地塹等[19]. 而主地塹的出現(xiàn)， 在一定程度上對地?zé)豳Y源的存在起到指示作用. 經(jīng)坡度提取與空間分析，獲得研究區(qū)內(nèi)到主要地塹距離結(jié)果(見圖4(a)).

圖4 地球物理證據(jù)因子Fig.4 Geophysical evidence factors

航磁異常對地?zé)岙惓５拇嬖诰哂幸欢ǖ慕沂咀饔?，?jīng)矢量化后引入研究(見圖4(b)). 地?zé)岙惓?dǎo)致周圍巖石磁性發(fā)生改變， 主要表現(xiàn)為地?zé)岙惓．a(chǎn)生的高溫使得巖石發(fā)生退磁作用、 地?zé)岙惓Ｐ纬傻母邷責(zé)嵋菏蛊涓浇膸r石介質(zhì)等發(fā)生熱液蝕變作用兩種形式， 從而促使磁性礦物逐漸向弱磁性或無磁性礦物轉(zhuǎn)變[8]. 因此， 弱磁異常地區(qū)更可能存在地?zé)豳Y源.

1.2.5地球化學(xué)因子選取

地球化學(xué)因子主要是從地?zé)峋蜚@井獲得的地下熱水SiO2含量， 研究中將其應(yīng)用于地下熱儲溫度估算以驗(yàn)證地?zé)釢摿腿Χǜ蔁釒r遠(yuǎn)景區(qū).

1.2.6數(shù)據(jù)處理

建模前還需對各因子進(jìn)行重分類處理： 地表溫度以2 ℃為間隔劃分8類； 航磁異常以10 nT為間隔劃分10類； 主要水系和斷裂構(gòu)造分布較為密集， 因此到主要水系距離、 到斷裂構(gòu)造距離按幾何間隔各劃分10類； 地塹、 侵入巖分布相對稀疏， 因此到地塹距離、 到早期侵入巖距離、 到晚期侵入巖距離按2.5 km間隔各劃分11類. 7個證據(jù)因子圖層均進(jìn)行100 m×100 m重采樣.

2 研究方法

基本思路如下(見圖5)： 通過輻射傳輸方程反演獲得研究區(qū)的地表溫度， 結(jié)合改進(jìn)的城市熱異常提取算法(urban thermal anomaly extraction,UTAE)[20]消除城市熱異常完成修正后, 同其他6個處理后的因子用于模型構(gòu)建. 福州地區(qū)地?zé)豳Y源加權(quán)信息量模型是在應(yīng)用證據(jù)權(quán)重法分配各因子權(quán)重后同各分段信息量值進(jìn)行加權(quán)疊加獲得. 加權(quán)信息量模型與信息量模型經(jīng)ROC曲線評價對比后， 擇優(yōu)結(jié)合地?zé)釡貥?biāo)計(jì)算結(jié)果對福州地區(qū)地?zé)豳Y源進(jìn)行分析.

圖5 技術(shù)流程圖Fig.5 Technical flow chart

2.1 利用輻射傳輸方程反演地表溫度

綜合來看， 福州地區(qū)的Landsat 8遙感影像采用單通道算法進(jìn)行地表溫度反演更加合理[21-23]， 因此本研究采用大氣校正法進(jìn)行地表溫度反演. 計(jì)算公式如下[23]：

(1)

式中：Ts為地表溫度；D(Ts)為溫度Ts的絕對黑體輻射亮度；L為星上輻射亮度；ε為地表比輻射率；τ為大氣透過率；L↑、L↓分別為大氣上行輻射和大氣下行輻射.

地表比輻射率ε采用由Sobrino提出的NDVI閾值法計(jì)算，τ、L↑、L↓根據(jù)遙感影像的基本信息通過NASA官方網(wǎng)站(http://atmcorr.gsfc.nasa.gov)獲取.

2.2 基于改進(jìn)的UTAE算法提取城市熱異常

為更好地提取城市熱島區(qū)域， 楊波等[20]在熱異常信息提取法(thermal anomaly extraction, TAE)的基礎(chǔ)上提出UTAE算法. 該方法基于穩(wěn)健估計(jì)的方法， 設(shè)定滑動窗口閾值為“均值+標(biāo)準(zhǔn)差”， 即只有地表溫度大于均值與標(biāo)準(zhǔn)差之和的部分才會被識別為城市熱島區(qū)域. 為更完整地識別出城市熱異常范圍， 本研究基于UTAE算法提出一種新的提取方案.

城市熱異常越級融合提取算法(urban thermal anomaly leapfrog fusion extraction， UTALFE)， 在繼承UTAE算法動態(tài)閾值與無偏特性的基礎(chǔ)上， 通過設(shè)置不同量級的滑動窗口面積， 將多次熱異常提取結(jié)果進(jìn)行融合， 兼顧大窗口與小窗口的提取效果， 從而獲取更為完整的城市熱異常范圍.

(2)

式中：D為滑動窗口大小(向下取整)；S為研究區(qū)總面積， km2；d為單個像元面積， km2；k為非負(fù)整數(shù)， 表示融合提取的越級數(shù).

UHI=UHI0∪UHI1∪…∪UHIk

(3)

式中： UHI為城市熱異常總范圍； UHI0、 UHI1、 …、 UHIk為越級計(jì)算分別獲得的熱異常范圍.

2.3 加權(quán)信息量模型構(gòu)建

2.3.1證據(jù)權(quán)重法

證據(jù)權(quán)重法[24]是對與研究區(qū)地?zé)岙a(chǎn)生或形成的相關(guān)因子進(jìn)行復(fù)合疊加分析的一種方法， 能夠較為全面地構(gòu)建起地?zé)豳Y源特征[6, 24]. 對于每一個地?zé)嶙C據(jù)因子而言， 其權(quán)重[6]可表達(dá)為：

(4)

C=W+-W-

(5)

式中：C為證據(jù)權(quán)重相關(guān)度.當(dāng)C>0時， 表示證據(jù)因子對地?zé)嵝纬捎欣?當(dāng)C<0時， 表示證據(jù)因子對地?zé)嵝纬刹焕?當(dāng)C=0時， 表示證據(jù)因子無指示意義.為提高C值顯著性水平， 可對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[8].

2.3.2信息量模型

信息模型是一種基于信息論的統(tǒng)計(jì)預(yù)測方法[8-9]， 已廣泛運(yùn)用于地學(xué)研究中. 計(jì)算公式如下：

(6)

式中：Xi為證據(jù)因子類別；Ii(Xi,H)為證據(jù)因子Xi對研究區(qū)地?zé)豳Y源形成提供的信息量；Ni為證據(jù)因子Xi中地?zé)崽卣鼽c(diǎn)的計(jì)數(shù)值；N為研究區(qū)內(nèi)地?zé)崽卣鼽c(diǎn)總計(jì)數(shù)值；Si為證據(jù)因子Xi的柵格數(shù)計(jì)數(shù)值；S為研究區(qū)內(nèi)柵格總計(jì)數(shù)值.

2.3.3加權(quán)信息量模型

通過證據(jù)權(quán)重法計(jì)算得到證據(jù)因子各自權(quán)重后， 將其與對應(yīng)證據(jù)因子的信息量相乘獲得加權(quán)信息量， 即可構(gòu)建起研究區(qū)地?zé)豳Y源模型[8].

(7)

式中：Wi(i=1, 2, …,n)為第i個證據(jù)因子的權(quán)重值.

2.4 應(yīng)用地球化學(xué)地?zé)釡貥?biāo)估算地下熱儲溫度

地?zé)釡貥?biāo)是通過分析地下熱水中特征化學(xué)組分含量與地下溫度之間的數(shù)學(xué)關(guān)系進(jìn)而推算出地下深部熱儲溫度的分析方法， 主要包括SiO2、 陽離子、 同位素、 氣體溫標(biāo)計(jì)算4類[25]. 根據(jù)陳傳焰[26]、 黃宏灃[27]研究結(jié)果， 選用SiO2溫標(biāo)計(jì)算法進(jìn)行研究區(qū)內(nèi)熱儲溫度計(jì)算較為合理. 計(jì)算公式如下：

(8)

式中：t為熱儲溫度， ℃；S為水中可溶性SiO2的濃度， mg·L-1.

3 模型與結(jié)果分析

3.1 模型因子分析

3.1.1地質(zhì)背景因子分析

約90%的地?zé)崽卣鼽c(diǎn)位于距離斷裂構(gòu)造4.5 km范圍內(nèi)， 且多出露于斷裂構(gòu)造發(fā)育區(qū)域或斷裂交匯處， 該位置及其附近地層或巖性破裂構(gòu)造十分發(fā)育， 為水熱循環(huán)提供了良好的地質(zhì)條件保障.

距離燕山早期與晚期侵入巖10 km范圍內(nèi)的地?zé)崽卣鼽c(diǎn)分別占68.18%、 77.27%. 由于沉積作用掩蓋了部分特征點(diǎn)地下與附近產(chǎn)出的花崗巖類或閃長巖類基巖， 使得少數(shù)特征點(diǎn)出露于第四紀(jì)松散層中.

3.1.2地理背景因子分析

福州地區(qū)城市熱島現(xiàn)象明顯， 需識別出城市熱異常區(qū)域?qū)υ嫉乇頊囟刃拚蟛拍苡糜诒碚髯匀坏乇淼臒岙惓，F(xiàn)象. 經(jīng)結(jié)果分析可知， UTALFE算法使用大窗口能夠在大尺度上獲取更為集中且連片的熱異常信息， 而使用小窗口則適合在小尺度上識別更為細(xì)小且分散的熱異常信息(見圖6). 經(jīng)實(shí)驗(yàn)， 當(dāng)k=5時， 提取出高于閾值的城市熱異常范圍為80.85%， 主城區(qū)熱異?；颈幌?見圖7)， 滿足模型構(gòu)建要求. 研究區(qū)內(nèi)95.45%的地?zé)崽卣鼽c(diǎn)位于溫度高于14 ℃的地區(qū)， 地表溫度與地?zé)崽卣鼽c(diǎn)存在一定關(guān)聯(lián).

圖6 不同窗口大小所提取出的城市熱異常效果Fig.6 Urban heat anomaly effects extracted by different window sizes

圖7 地表溫度城市熱異常消除效果Fig.7 Elimination effect of urban heat anomaly of land surface temperature

研究區(qū)內(nèi)一半以上的地?zé)崽卣鼽c(diǎn)分布在距離主要水系1 km范圍內(nèi). 福州地區(qū)水系發(fā)育， 橫穿福州地區(qū)的閩江是全省最大的水系， 支流眾多、 水網(wǎng)聯(lián)通， 經(jīng)斷裂構(gòu)造能為地下熱水提供充足水源.

3.1.3地球物理因子分析

研究區(qū)重力異常表現(xiàn)出明顯的NE向重力梯度帶， 說明存在NE向斷裂構(gòu)造帶， 但總體上重力異常特征與地?zé)崽卣鼽c(diǎn)相關(guān)性不強(qiáng). 對重力異常進(jìn)行坡度提取分析獲得主地塹， 共有79.55%的地?zé)崽卣鼽c(diǎn)分布在距離主地塹5 km范圍內(nèi).

福州地區(qū)存在許多較小的低磁力異常圈閉區(qū)， 多呈橢圓狀或近橢圓狀， 其長軸方向大多呈NW向或NE向延伸， 共有86.36%的地?zé)崽卣鼽c(diǎn)分布在弱磁力異常區(qū).

3.2 模型結(jié)果分析

基于證據(jù)權(quán)重法分析結(jié)果， 計(jì)算獲得各證據(jù)因子的歸一化權(quán)重值(見表1). 結(jié)果表明， 主要水系所占權(quán)重最大， 對地?zé)岙惓Ｓ绊懽顬橥怀觯?斷裂構(gòu)造占據(jù)權(quán)重最小， 可能是包含過多小型斷裂導(dǎo)致揭示地?zé)崽卣鞯淖饔貌粔蛎黠@； 燕山早期侵入巖權(quán)重值比燕山晚期侵入巖大， 說明早期形成的侵入巖與地?zé)岙惓８鼮槊芮校?與已有研究結(jié)論一致.

表1 證據(jù)因子權(quán)重計(jì)算

利用式(6)計(jì)算各證據(jù)因子各個分類信息量， 通過式(7)柵格計(jì)算最終完成福州地區(qū)地?zé)豳Y源模型構(gòu)建. 以信息量值降序累計(jì)百分比為X軸、 地?zé)崽卣鼽c(diǎn)個數(shù)累計(jì)百分比為Y軸， 分別對用信息量模型和加權(quán)信息量模型進(jìn)行ROC曲線評價(見圖8). 結(jié)果表明， 用7個因子構(gòu)建的加權(quán)信息量模型(AUC=0.710 5)的預(yù)測能力優(yōu)于用7個因子構(gòu)建的信息量模型(AUC=0.644 3)， 并且具有較好的準(zhǔn)確性； 用6個因子構(gòu)建的加權(quán)信息量模型(AUC>0.667 7)缺少了主要水系因子， AUC值比用7個因子構(gòu)建的加權(quán)信息量模型降低了0.042 8， 說明考慮了主要水系分布的地?zé)豳Y源模型具有更高準(zhǔn)確性， 但以往研究大多著重于地質(zhì)背景條件的考量而忽略了地理背景條件的作用. 因此， 最終選用7個證據(jù)因子構(gòu)建的加權(quán)信息量模型進(jìn)行福州地區(qū)地?zé)豳Y源潛力分析與研究.

圖8 模型ROC曲線評價Fig.8 Evaluation of model ROC curve

用自然間斷點(diǎn)法將福州地區(qū)地?zé)豳Y源模型分為高地?zé)釢摿^(qū)、 中地?zé)釢摿^(qū)、 低地?zé)釢摿^(qū)、 弱地?zé)釢摿^(qū)4級(見圖9). 其中， 高地?zé)釢摿^(qū)存在地?zé)岬目赡苄宰罡撸?近80%的地?zé)崽卣鼽c(diǎn)均在此區(qū)內(nèi). 高地?zé)釢摿^(qū)的分布與延展和主要水系具有很高的空間相似性， 市區(qū)、 縣區(qū)鄰近區(qū)域地?zé)釢摿^高， 以福州市區(qū)、 永泰縣、 連江縣3處最為突出， 呈NE向一線分布.

圖9 福州地區(qū)地?zé)豳Y源模型Fig.9 Model of geothermal resources in Fuzhou area

在福州地區(qū)地?zé)豳Y源模型基礎(chǔ)上， 結(jié)合地?zé)崽卣鼽c(diǎn)空間分布， 共圈定地?zé)釢摿^(qū)11處， 其中地?zé)醿?yōu)選區(qū)10處、 地?zé)徇h(yuǎn)景區(qū)3處(見圖10). 根據(jù)文獻(xiàn)記載[15, 28]獲得SiO2含量數(shù)據(jù)， 用式(8)計(jì)算獲得對應(yīng)地?zé)崽卣鼽c(diǎn)的熱儲溫度(見表2)， 用于后續(xù)分析.

圖10 福州地區(qū)地?zé)豳Y源遠(yuǎn)景圈定Fig.10 Prospect delineation of geothermal resources in Fuzhou area

表2 SiO2地?zé)釡貥?biāo)計(jì)算

3.3 水熱型地?zé)豳Y源潛力分析

螺洲—尚干地?zé)醿?yōu)選區(qū)早在20世紀(jì)80年代就有鉆探工程發(fā)現(xiàn)隱伏地?zé)幔?地下熱儲推算溫度約96.96～131.39 ℃[28]. 21世紀(jì)來， 該地區(qū)的隱伏地?zé)岢蔀檠芯拷裹c(diǎn)： 陳世亮[29]根據(jù)物化探資料對螺洲地區(qū)地?zé)崆熬斑M(jìn)行初步分析； 李立生[28]進(jìn)一步總結(jié)了螺洲地區(qū)地?zé)岬姆植挤秶?熱儲條件、 形成機(jī)制等. 經(jīng)勘查與研究， 螺洲地區(qū)地?zé)豳Y源的巨大潛力得到充分驗(yàn)證.

位于永泰縣境內(nèi)的永泰—葛嶺地?zé)醿?yōu)選區(qū)、 永泰—富泉地?zé)醿?yōu)選區(qū)、 永泰—梧桐地?zé)醿?yōu)選區(qū)共包含9個地?zé)崽卣鼽c(diǎn)， 記錄水溫最高可達(dá)76 ℃[15, 30]. 永泰縣已知地?zé)狳c(diǎn)的地下熱儲溫度幾乎在120 ℃以上， 熱源穩(wěn)定. 從20世紀(jì)80年代后期開始， 當(dāng)?shù)鼐统浞掷脜^(qū)內(nèi)地?zé)豳Y源優(yōu)勢， 將地下熱水開發(fā)用于洗浴療養(yǎng)、 水產(chǎn)養(yǎng)殖、 農(nóng)業(yè)種植、 旅游開發(fā)等， 充分挖掘了地?zé)豳Y源的經(jīng)濟(jì)效益[15, 30].

除上述4處， 其余圈定的6處地?zé)醿?yōu)選區(qū)也均有地?zé)豳Y源的研究記載和勘探驗(yàn)證[11, 15]. 福清—東張地?zé)徇h(yuǎn)景區(qū)、 閩侯—竹岐地?zé)徇h(yuǎn)景區(qū)、 連江—小滄地?zé)徇h(yuǎn)景區(qū)3處存在地?zé)豳Y源的可能性較高， 但目前尚未有研究資料充分證明真實(shí)存在地?zé)豳Y源， 還需進(jìn)一步勘查驗(yàn)證.

3.4 干熱巖型地?zé)豳Y源潛力分析

干熱巖型地?zé)豳Y源憑借其熱儲更高、 分布更廣、 效益更大等優(yōu)勢而得到廣泛關(guān)注. 福州地區(qū)地處高熱流花崗巖型干熱巖資源分布區(qū)， 可能存在燕山期形成的干熱巖體， 具有廣闊的研究與開發(fā)前景[31]. 通過地?zé)釡貥?biāo)計(jì)算發(fā)現(xiàn)， 閩侯光明、 閩清湯兜兩處地?zé)狳c(diǎn)地下熱儲推算溫度均高于150 ℃， 福州市區(qū)地?zé)狳c(diǎn)地下深度約3.5 km處鉆井底部溫度同樣可達(dá)150 ℃以上[17]. 以上3處地?zé)狳c(diǎn)的熱儲溫度相對較高， 其熱源極有可能是可以達(dá)到干熱巖圈定標(biāo)準(zhǔn)的高溫巖體. 由于福州市區(qū)城市發(fā)展程度高， 不適合開展勘探工作， 因此將閩侯光明、 閩清湯兜兩處圈定為干熱巖遠(yuǎn)景區(qū).

4 結(jié)語

1) 以加權(quán)信息量模型構(gòu)建起的福州地區(qū)地?zé)豳Y源模型具有較好的空間相關(guān)性與預(yù)測準(zhǔn)確性. 高地?zé)釢摿Φ貐^(qū)的分布與延展和主要水系具有明顯的空間相關(guān)性， 燕山早期侵入巖對福州地區(qū)地?zé)豳Y源的影響大于燕山晚期侵入巖， 在研究時不能以燕山期侵入巖一概而論應(yīng)予以區(qū)別.

2) 市區(qū)、 縣區(qū)附近區(qū)域地?zé)釢摿^高， 結(jié)合地?zé)岱植寂c用地情況可選擇在永泰縣與連江縣城區(qū)周邊進(jìn)行地?zé)豳Y源生態(tài)示范區(qū)與旅游品牌區(qū)建設(shè). 閩侯縣荊溪鎮(zhèn)光明地?zé)狳c(diǎn)、 閩清縣桔林鄉(xiāng)湯兜地?zé)狳c(diǎn)、 福州市區(qū)地?zé)狳c(diǎn)3處熱源極有可能是干熱巖， 可優(yōu)先考慮在閩侯光明、 閩清湯兜兩處嘗試開展干熱巖研究.

3) 城市熱異常越級融合提取算法兼?zhèn)浯蟠翱诤托〈翱诘奶崛√匦裕?能綜合提取大尺度上集中且連片的熱異常信息與小尺度上細(xì)小且分散的熱異常信息， 進(jìn)而更加完整地識別出城市熱異常區(qū)域.