地球化学异常下限不同确定方法及合理性探讨



  摘 要: 地球化学异常下限的确定对于圈定有利的成矿带,指导找矿非常关键。文章以甘肃省白银市白银矿区及外围水系沉积物Cu,Pb,Zn,Ag等4个元素为例,分别运用传统方法、归一化法和分形方法对数据进行处理。将3种方法圈定的异常进行比较发现:传统方法圈出的异常有限, 主要是在矿区出现异常;而归一化法可以圈出更多的异常,并且与矿化集中区吻合较好,但还是会漏掉弱异常;分形方法圈出的异常更客观,与已知矿化集中区吻合最好,异常范围大,对弱小异常的识别也比较理想。 关键词: 地球化学;异常下限;归一化;分形;白银矿区;甘肃省 0 引言周蒂认为,较合理的异常圈定方法应该是:根据工作区的地质、地球化学及景观资料逐点估计地球化学背景值,再从观测数据中减去背景值及随机误差而圈定异常。这一认识说明,确定地球化学异常下限是一个很复杂的过程,对于不同的背景应该选择不同的异常下限。对于1?20万化探扫面数据,史长义等在对已知的各种化探数据处理方法进行系统研究的基础上,吸收了EDA技术和滤波技术,开发出子区中位数衬值滤波(SAMCF)法。该方法很好地实现了不同子区采用不同的异常下限,但是在实际工作中其计算和成图过程都比较繁琐,并且只有在研究区面积足够大的时候使用该方法才能得到理想的效果。为了更好的确定异常下限,圈定异常区域,笔者采用了按照不同背景分区采用不同的异常下限圈定异常。但是有一个问题,就是不同地质单元之间的等值线连接是十分不理想的。因此,笔者又尝试了另一种方法———归一化法,将原始数据经归一化处理后再计算异常下限。 此外,传统的地球化学异常下限计算方法(均值 +K倍的标准离差)在K值的选择上存在一定的随意性。为了克服这一弊端,Cheng Q M(成秋明)等 1994提出了含量-面积模式,首次将分形引入地球化学异常的判别,并且在加拿大取得了成功,在国内也引起了很大的轰动。白银厂铜多金属矿田是具有很长开发历史的老矿山,由于计算机技术在最近十几年才得到普及和发展,所以前人在找矿过程中很少有机会或者根本就没有机会尝试现在的一些新技术、新方法。而传统方法圈出的异常很容易漏掉一些弱小的异常。由于各种原因(比如覆盖物比较厚),有时候在弱小异常处却隐藏着大矿,所以从某种程度上说漏掉弱小异常也就是漏掉了发现大矿的机会。为了进一步开发该地区的矿产资源,笔者尝试应用新技术、新方法在白银矿区及外围圈定地球化学异常区域。本文在分别运用传统方法、归一化法和分形方法确定白银矿区及外围1?5万水系沉积物Cu,Pb,Zn,Ag等4个元素的地球化学下限,对异常区进行圈定,并将3种方法圈定的结果进行比较分析。 1 区域地质背景区内地层从古生界到新生界多有出露(图1)。其中,寒武系—志留系属地槽型海相沉积(伴有火山碎屑沉积),泥盆系—第三系以内陆湖盆相沉积为主,第四系主为冲沟堆积。不同时代地层多以同构造线方向的断层相隔。 1.第四系2.白垩系砂岩3.三叠系细砂岩、页岩4.志留系变质砂岩5.奥陶系变质岩6.寒武系千枚岩、大理岩7.蓟县系-青白口系变质岩8.辉长岩9.断裂10.矿点白银厂矿田区域构造基本为一大型单斜构造, 发育有次一级背向斜。矿田为一复式背斜构造, 矿床位于石英角斑岩、石英角斑凝灰岩为核心的短轴背斜构造内。区域发育有NWW-NW向、NE向、 NEE向和SN向4组断裂,其中NWW-NW向断裂具有长期活动的特点,是控制区域地质体分布的主要构造。断裂性质主要为压扭性、逆冲推覆。矿田内褶皱构造发育。侵入岩主要有花岗岩、斜长花岗岩、花岗闪长岩、石英闪长岩、辉绿岩、辉长岩、蛇纹石化橄榄岩等。岩浆作用分异连续完整,基性、中基性、中性、酸性火山岩发育齐全。火山岩的分布受古断裂的控制。以早古生代海相火山岩最为发育,其在空间展布上与区域构造线方向一致,呈NW-SE向带状分布。白银厂矿田的火山作用以裂隙喷溢为主,局部伴有中心式喷发,以熔岩为主,火山碎屑岩类相对较少。白银矿区现已发现的矿床主要有折腰山、石青硐、老铅硐、小铁山、四个圈和铜厂沟等。其中,折腰山矿床规模最大。 2 区域地球化学特征白银厂地区地貌景观为干旱荒漠,局部有黄土覆盖,气候干旱,干涸沟系发育,植被稀少。白银矿田处于高Fe2O3,MnO,Na2O,CaO,低SiO2的环境中,在该环境中发育的成矿元素有Cu,Pb,Zn;伴生元素有Cd,Ag,As,Sb,Hg,Au,Bi,Mo,Ba等[8]。从表1可以看出,研究区成矿元素Cu,Pb,Zn 的平均值均明显高于全国均值和干旱地区平均值, 中位数值也都明显高于全国中位数值;而伴生元素 Ag的平均值则只是稍微高于全国平均值,中位数值则远低于全国中位数值。 3 地球化学异常下限的确定 3.1 传统的统计学方法长期以来,人们主要使用经典的统计学方法,以样品数据呈正态分布为假设前提,通过计算数据的统计学参数(如均值、中位数、标准离差等)对异常进行筛选和评价[9]。通常认为常量元素接近正态分布,而微量元素则接近于对数正态分布,但是在实际工作当中没有完全理想的数据满足正态分布或对数正态分布。因此需要我们对原始数据做一定的处理,使其满足正态分布或对数正态分布而又不失原始数据的真实性。若原始数据满足正态分布,则直接用均值+2倍的标准离差得到异常下限;若原始数据不满足正态分布,则按照地球化学普查规范 (DZ/T0011-91)的要求计算地球化学异常下限值: (1)将原始数据转化为对数值,反复用(x± 2.5S)进行特高值和特低值剔除,直到其满足对数正态分布,将剩余数据进行统计。 (2)C0=1nΣni=1xi=x; S=1n-1Σni=1(xi-x)2; CA=C0+1.65S; 其中,xi为剔除特高值和特低值后剩余的数据值;n 为剩余数据的个数;C0为背景的对数;S为取对数后数据的标准离差;CA异常下限的对数。图中部分区域等值线未闭合是因为在该区没有采样按传统方法圈出的异常(图2)主要集中在折腰山、白银市、八八四厂附近的区域,该地区为白银厂矿田所在区域。由于矿区高异常的压制作用,使得在其他地区几乎没有异常出现。 3.2 归一化法陈明等在总结正确划分化探背景与异常的方法时认为,在进行背景与异常的识别之前,必须选择合理的方法校正采样和分析测试带来的误差[19]。由于研究区的样品数据是分4个区采集的,并且在该区有不同的地质背景,所以,笔者尝试用归一化法来处理原始数据。归一化法是一种简单的数据调整方法,原理简单,实现起来也很方便,并且可以取得比较理想的效果。它适用于调整由于系统误差造成的不同分析批次间的数据“台阶”;、不同地区背景值的差异造成元素数据置于一起研究时元素分布信息的弱化或强化等[3]。它是在知晓不同批次或不同空间分布的大块数据间的差异的前提下,为消除这样的差异而进行的简单的数据归一方法,是衬度法的一种改良方法, 它用与元素实际分析值相近的视含量来代替在数值 1附近波动的衬值,使得处理后的结果更直观,更易于理解和接受。