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单击以编辑母版标题样式,单击以编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,物化探室：张 峰,二 O O 五,年 十月,GIS在矿产资源预测评价中的主要工作流程,作为一种新的找矿勘查方法手段，应用GIS进行矿产资源预测评价，已成为国内外开展的新趋势。怎样的成矿预测流程才是最正确的工作方法，至今没有统一标准。而一套合理高效的预测工作流程在实际工作中往往会起到事半功倍的效果。本文在分析研究前人优秀成果的根底上，结合自身的实际工作，对GIS在矿产资源预测评价中的工作流程进行了探讨。,0、引 言,1、GIS成矿预测工作流程,确定矿床类型,预处理,资料收集,地学空间数据库,野外踏勘,空间分析与成矿信息提取,建立评价模型,确定地质变量、单元划分,矿产资源定位预测,成果表达与工作建议,矿产资源储量估算,图1-1 GIS成矿预测工作流程,1.1 地质数据的收集,地质数据是指地质科学研究中所需的大量地质信息，包括数字、文字、图件、表格等，是成矿预测的根底。在成矿预测中，地质数据的收集是一个普遍的阶段，也是一个必备的阶段。它包括(1)区域地、物、化和遥感资料：如研究区内区调报告、重、磁异常图、化探异常图、遥感影象图和解释图及蚀变信息提取图、物化探测试数据或异常图等；(2)矿化资料：如研究区内典型矿床的详查或勘探报告和其他矿床、矿点、矿化点检查报告及国内外主要同类矿床的有关资料等。,1、GIS成矿预测工作流程,1.2 地质数据的预处理,收集的地质数据资料由于受到当时条件的限制，它与成矿预测所要求的系统、全面、可靠相差较大，通常是零星的、片段的，由不同单位和个人提供的，数据与数据之间的可靠性、一致性相差甚远。在这种情况下对收集到的地质数据资料进行预处理显得尤为必要。地质数据的预处理一般包括：1文字数据，主要包括对研究区内文字资料的分析、整理、筛选，剔除过时或无用的信息，对选取的资料进行各地质要素的标准化，如对研究地层、构造的统一，化探、物探数据量纲的统一等；2对图形数据进行筛选、归类，并利用扫描仪栅格化处理。,1、GIS成矿预测工作流程,1.3 地学空间数据库的建立,地学空间数据库建立的过程 实际上是对已选取的文字、图件、遥感、物化探、数字以及野外工作资料等地质数据由书面形式转变为计算机所能识别和使用的形式，一般分为图形数据库和属性数据库两类。数据库原那么：参照?数字化地质图图层及属性文件格式?DZ/T0197-197行业标准，并根据预测区实际情况设计数据库结构、划分图层。对1.2栅格化图形数据可用MapGis等GIS软件进行图形拼接、裁减、校正和矢量化处理；属性数据可通过键盘直接输入，并最终与相应图层矢量数据相挂接。,1、GIS成矿预测工作流程,预处理,根底资料,属性资料录入,地学空间数据库,野外踏勘资料,矢量化图形文件,图层划分,图形与相应属性数据库挂接,图形校正、拼接,图 21 地学空间数据库建库流程图,1.3.1 地质数据,地质数据主要采用区调报告、矿产分布图、以及相应的矿产储量和矿产质量等方面的内容。一般包括：矿床点、地层、构造、岩浆岩等信息资料。建库时可分为3个文件录入：点文件。主要为矿床点资料。矿种的录入就看预测针对情况，单一矿种的预测，就仅录入单一矿种就行。线文件。可分为岩层分界线文件和构造线文件两类。其中岩层界线文件又可分为一般岩层界线和不整合岩层界线两个分文件。构造线文件主要录入断层线，它也分了几个图层：实测断层，推测断层等构造线文件。区文件。主要是地层和岩浆岩分布区。区文件是在线文件的根底上，经过造区，充填，赋予属性之后得到的。对于主要考虑的地层，应作较为详细的划分。,1、GIS成矿预测工作流程,1.3.2 物探数据,物探数据主要由重力、电法、磁法、地震等信息资料，大多以等直线的形式表达。在进行建库时一般把等值线转为区文件，其属性主要为所代表的异常值。,1、GIS成矿预测工作流程,1.3.3 化探数据,主要为元素化探异常数据，均采自相应的化探异常图。一般由元素等值线文件及由等值线包围的区文件组成，其属性主要为该元素的异常值。,1.3.4 遥感数据,主要指从遥感影像上解译的线性构造、环形构造及蚀变提取信息。线性构造与断层一致，赋属性主要为方向，环形构造和蚀变提取信息通常进行拓扑，以区文件参加预测。,1、GIS成矿预测工作流程,1.5空间分析,空间分析一般分为空间检索、空间拓扑叠加分析和空间模型分析三个层次。流程一般如下：,1 通过断层与矿床(点)的距离分析及有关的统计分析，确定哪一组断层对矿产有控制作用，及对矿产的影响范围，以确定断层与矿产的关系。然后用得到的断层的影响距离做缓冲区分析，厘定断层的影响区域。,2 将矿床(点)与地层做叠加分析，了解地层与矿产的关系，确定主要含矿层位。,3 应用侵入岩图层同构造图层及化探、遥感图层关联，推测隐伏侵入岩，再同地球化学图层叠加关联，了解岩浆作用与成矿的关系，确定岩浆岩成矿专属性及成岩成矿系列；,4 应用围岩蚀变图层同侵入岩图层关联，叠加矿产图层，了解其主要蚀变类型与矿化的关系；,5 应用矿床点图层同化探异常信息图层进行图层叠加，了解元素异常与矿产的关系，进而确定最正确异常组合。,6 应用矿床点图层与遥感影像线性构造如1进行分析，了解线性构造与矿产的关系，并厘定影响范围，然后应用矿床点图层与遥感影像环形构造进行叠加，了解环形构造与矿产的关系。,1、GIS成矿预测工作流程,1.6 确定地质变量，建立成矿预测模型,正确确定地质变量和建立成矿预测模型是成矿预测技术的关键。数据信息的多元化导致了地质变量的多样化,而地质变量是随时间、空间的变化而变化的地质现象或地质特征的量化标志，它是构成资源特征与地质找矿标志之间的统计关系的根本元素。为了有效的提取成矿预测信息，根据研究区成矿地质背景、成矿规律和找矿标志的分析研究，结合1.5空间分析的根底上，对上述诸多变量进行进一步的筛选，突出与成矿密切相关的变量，使选取变量更加趋于最正确化。另外，还可通过变量的空间关系定量化，对变量进行筛选，方法有相关系数法、证据权法、找矿信息量法和模糊逻辑法等，通过这些方法，可以计算出诸多地质变量的权系数或信息量，确定有效的地质变量。在对矿床地质模型、找矿标志与准那么和找矿手段的认识根底上，就可以确定最正确找矿组合，进而建立成矿预测模型。,1、GIS成矿预测工作流程,1、GIS成矿预测工作流程,1.7 预测根本单元的划分,预测根本单元的划分是成矿预测评价过程中最关键的一个环节，其目的是为了确定地质变量的观测尺度和取值范围，提高评价结果的准确性。预测单元划分过大或过小都不利于找矿工作的进行。按我国当前的实际情况，预测单元可分为不规那么单元、规那么单元和穿透单元三种。具体实施方案为：当地质条件变化多样，区内的地质及物化探资料较为齐全时，采用不规那么单元；当需要对地质变量进行统一观测和取值时，采用规那么单元；当预测区内地质构造变化，特别是对矿带内岩层、矿层与线性褶皱构造紧密有关的矿带及矿田范围进行评价时，采用穿透单元。目前，应用较多为规那么单元，对于规那么单元的划分方案种类较多，如多方案比照的方法、概率统方案分法赵鹏大等、加拿大地调局采用的单元面积法等。具体采用那种方法，要根据实际需要和每种规那么单元划分方法的影响因素而定。,1.8 基于GIS的矿产资源评价方法的选择,用于矿产资源预测的方法可大致可分成两类：经验模型法和理论模型法。经验模型法主要是研究区域矿床与多元地质找矿信息的关系，通过定量分析方法，建立起区域成矿有利度和资源潜力值与多参数地质信息的统计规律，根据经验模型进行区域评价，它强调对各种找矿信息的充分挖掘与综合，在工作程度较高，数据比较丰富的地区，可采用数据驱动的经验方法；理论模型法那么是通过以地质矿床理论为根底出发点，在总结和研究矿床模型的根底上综合勘查资料，研究区域矿床生成规律，系统全面地考察矿床形成机制，研究控矿的关键因素标志，从而完成区域矿产资源评价，在没有矿床或矿床很少的情况下，信息由遥感和地球物理数据推断而来，模型仅以地学专家的概念想法存在时，数据驱动的方法就不能使用，而只能采用简单的分级和以知识为根底的方法，即理论模型法。具体选用那种方法要根据研究区实际情况而定。,1、GIS成矿预测工作流程,1.9 矿床定位预测,目前，用于处理矿床定位预测的方法有特征分析、找矿信息量法、逻辑信息法、证据权法等。在上述工作的根底上，至于选什么方法进行成矿预测要根据研究区内预测矿种的成矿条件和矿化特征而定。笔者认为，最好进行多种方法进行预测，然后其预测结果进行比照研究，最后确定远景区和靶区，并对它们按矿化有利度进行分级。,1、GIS成矿预测工作流程,1.10 矿产资源储量估算,现今，国内外应用于矿产资源储量定量计算的方法种类较多，如加权体积法、加权丰度法、回归预报法、相似系数类比法、区域价值估计法、德尔菲法、蒙特卡洛模拟法、齐波夫法等。笔者比照研究，对已确定的不同级别的远景区和靶区通常采用多种定量估算方法进行储量计算，然后求他们的均值作为研究区潜在资源量，可能更为合理。,1、GIS成矿预测工作流程,1.11 成果表达和工作建议,对成矿预测图确证无误,并能进行合理的地质解释后,就要对成矿预测成果进行输出。其输出主要包括两局部：图形输出和文字报告的输出，一般都以他们相应编辑平台为根底进行输出。,根据矿床定位预测和矿产资源储量估算结果，结合对研究区实际地质情况的研究，就可对研究区预测矿种进行相应的评价，同时为下一步地质找矿工作提出建议。,1、GIS成矿预测工作流程,应用GIS进行矿产资源预测评价，是当今较为理想的预测评价方法和手段，它依其自身显著的优势必将改变和代替传统的资源评价方法。可以预料，随着GIS技术的不断开展和广泛应用，我国的地质找矿工作效率将得到大幅度的提高。,2、结束语,China Geological Survey,谢 谢 ！,
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