卓福星

(福建省閩東南地質(zhì)大隊(duì)，泉州，362021)

成礦預(yù)測(cè)涉及地質(zhì)、物理、化學(xué)、遙感等多源多尺度地學(xué)數(shù)據(jù)，為有效管理與充分應(yīng)用多源、多尺度地學(xué)數(shù)據(jù)，許多研究者將GIS(地理信息系統(tǒng))應(yīng)用于成礦預(yù)測(cè)中，如在地理信息系統(tǒng)軟件MAPGIS基礎(chǔ)上，研制了礦產(chǎn)資源綜合信息評(píng)價(jià)系統(tǒng)MRAS(中國(guó)地質(zhì)科學(xué)院礦產(chǎn)資源研究所)[1]、金屬礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)分析系統(tǒng)MORPAS(中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)數(shù)學(xué)地質(zhì)研究所、中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局發(fā)展研究中心等)[2]，應(yīng)用證據(jù)加權(quán)法進(jìn)行攀西地區(qū)銅鎳鉑族元素找礦遠(yuǎn)景預(yù)測(cè)(2009)[3]、祁連山地區(qū)銅礦成礦預(yù)測(cè)(2009)[4]，通過(guò)模糊邏輯法優(yōu)選秦嶺地區(qū)鉛鋅礦找礦遠(yuǎn)景區(qū)(2009)[5]、礦化系數(shù)等值線法預(yù)測(cè)黑龍江金礦(2007)[6]，及采用MORPAS特征分析法的云南個(gè)舊西區(qū)錫多金屬成礦遠(yuǎn)景預(yù)測(cè)(2009)[7]等；基于ArcGIS或ArcView等GIS軟件，開(kāi)發(fā)ArcSDM、ArcWofe、GeoDAS等成礦預(yù)測(cè)模塊或軟件[8，9]，應(yīng)用證據(jù)權(quán)法的成礦遠(yuǎn)景預(yù)測(cè)(2007)[10]，通過(guò)權(quán)重疊加模型的成礦預(yù)測(cè)(李隨民等，2008)[11]等。雖然我國(guó)地勘工作中也廣泛使用了GIS，但是多應(yīng)用于制圖、成果管理等，較少涉及空間分析。筆者以信息量法進(jìn)行成礦預(yù)測(cè)，并以1∶5萬(wàn)長(zhǎng)坑幅為實(shí)驗(yàn)區(qū)，探討通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法在MAPGIS中實(shí)現(xiàn)綜合信息定量預(yù)測(cè)的空間分析建模方法。

1∶5萬(wàn)長(zhǎng)坑幅實(shí)驗(yàn)區(qū)位于南武夷晚古生代坳陷區(qū)大田—龍巖坳陷帶東側(cè)，閩東火山斷坳帶上，政和—大埔與福安—南靖斷裂帶之間，閩江口—永安和漳平—仙游斷裂帶交會(huì)部，屬于洛陽(yáng)—?jiǎng)Χ窎|西向鐵多金屬成礦帶(東段)。區(qū)內(nèi)構(gòu)造、巖漿活動(dòng)強(qiáng)烈，具多期次疊加改造特點(diǎn)，鐵、銅、鉛鋅成礦地質(zhì)條件優(yōu)越，已發(fā)現(xiàn)鐵、銅、鉬、鉛鋅多金屬礦床(點(diǎn))17處，其中內(nèi)生鐵、銅、鉛鋅礦12處。

1 MAPGIS成礦預(yù)測(cè)的空間數(shù)據(jù)建立

根據(jù)福建漳平洛陽(yáng)—安溪?jiǎng)Χ返貐^(qū)區(qū)域地質(zhì)礦產(chǎn)調(diào)查*福建省閩東南地質(zhì)大隊(duì)，福建漳平洛陽(yáng)-安溪?jiǎng)Χ返貐^(qū)區(qū)域地質(zhì)礦產(chǎn)調(diào)查報(bào)告 (1∶5萬(wàn)草測(cè))，1986。、福建漳平洛陽(yáng)—安溪?jiǎng)Χ疯F多金屬成礦預(yù)測(cè)*福建省閩東南地質(zhì)大隊(duì)，福建漳平洛陽(yáng)-安溪?jiǎng)Χ疯F多金屬成礦預(yù)測(cè) (1∶5萬(wàn))，1998。、福建漳平洛陽(yáng)—安溪潘田地區(qū)礦產(chǎn)遠(yuǎn)景調(diào)查*福建省地質(zhì)調(diào)查研究院，福建漳平洛陽(yáng)—安溪潘田地區(qū)地質(zhì)礦產(chǎn)遠(yuǎn)景調(diào)查報(bào)告 (1∶5萬(wàn))，2014。等成果，對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)1∶5萬(wàn)長(zhǎng)坑幅鐵、銅、鉛鋅礦的成礦背景，典型礦床、成礦條件、控礦因素、找礦標(biāo)志等進(jìn)行深入的分析研究。在此基礎(chǔ)上，以福建漳平洛陽(yáng)—安溪潘田地區(qū)地質(zhì)礦產(chǎn)圖(1∶5萬(wàn))為基本數(shù)據(jù)源，根據(jù)試驗(yàn)區(qū)綜合信息成礦預(yù)測(cè)目標(biāo)、MAPGIS 6.6空間數(shù)據(jù)組織特點(diǎn)，及相關(guān)規(guī)范、要求、標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)分層采集，建立基于MAPGIS 6.6的空間數(shù)據(jù)庫(kù)。此外，對(duì)與該區(qū)鐵、銅、鉛鋅礦成礦預(yù)測(cè)具比較重要意義的矽卡巖化、角巖化、硅化等圍巖蝕變不能從1∶5萬(wàn)地質(zhì)礦產(chǎn)圖獲取(雖圖中有各種蝕變符號(hào)，但不能進(jìn)行準(zhǔn)確定位相應(yīng)蝕變的空間分布)，以及考慮到保持整個(gè)試驗(yàn)區(qū)的信息水平的一致性，因此忽略了蝕變圖層的提取，僅是在劃分遠(yuǎn)景區(qū)等級(jí)時(shí)予以充分考慮。

基本單元.wp是根據(jù)該區(qū)工作程度、礦床/點(diǎn)空間格局、控礦構(gòu)造特征及1∶5萬(wàn)成礦預(yù)測(cè)要求等[12]，在MAPGIS 6.6輸入編輯模塊中，通過(guò)造平行線方法，按東西向、北南向以1 250 m×1 250 m劃分網(wǎng)格線，拓?fù)涮幚砗?，?jīng)條件檢索提取面積≥1 041 666.7 m2(基本網(wǎng)格面積的2/3)的多邊形為成礦預(yù)測(cè)基本單元，共280個(gè)單元。

2 MAPGIS空間分析的找礦信息量提取

信息量法、證據(jù)權(quán)法等綜合信息成礦遠(yuǎn)景定量預(yù)測(cè)[13-15]屬綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題，包括預(yù)測(cè)/評(píng)價(jià)指標(biāo)(標(biāo)志/變量)體系建設(shè)、指標(biāo)賦值與規(guī)范化、指標(biāo)賦權(quán)、多指標(biāo)綜合等環(huán)節(jié)。因此，在典型礦床研究及區(qū)域成礦條件、控礦因素、找礦標(biāo)志等綜合分析基礎(chǔ)，根據(jù)福建漳平洛陽(yáng)—安溪潘田地區(qū)地質(zhì)礦產(chǎn)圖為基本數(shù)據(jù)源構(gòu)建的空間數(shù)據(jù)庫(kù)，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法通過(guò)MAPGIS空間分析提取找礦信息。

2.1 地層侵入巖的找礦信息量

2.1.1 圍巖標(biāo)志的初選

在空間分析模塊，分別對(duì)侵入巖.wp、地層.wp進(jìn)行點(diǎn)對(duì)面相交分析，并對(duì)派生的點(diǎn)文件進(jìn)行雙屬性分類(lèi)統(tǒng)計(jì)(圖1)。南園組、童子巖組、林地組、文筆山組及燕山早期第二、三次與晚期第一次侵入等地層、侵入巖與區(qū)內(nèi)鐵、銅、鉛鋅等礦床/點(diǎn)具空間關(guān)聯(lián)性，可能為有利的圍巖，其有利程度或重要性可通過(guò)礦化度/單位面積見(jiàn)礦率等測(cè)度，筆者采用找礦信息量確認(rèn)。

圖1 圍巖見(jiàn)礦(鐵、銅、鉛鋅)頻數(shù)直方圖Fig.1 Freguency histogram of wall vocks beering iron,copper,lead and zinc ore A1—南園組；A2—童子巖組；A3—文筆山組；A4—棲霞組；A5—林地組；A6—大嶺組；A10—燕山晚期第一次侵入；A12—燕山早期第三次侵入；A13—燕山早期第二次侵入

2.1.2 單元的地層、侵入巖存在狀態(tài)統(tǒng)計(jì)

在空間分析模塊：① 通過(guò)條件檢索，由地層.wp的組屬性分別檢出南園組、童子巖組、林地組、文筆山組、棲霞組等地層，由侵入巖.wp的期、次屬性分別檢出燕山早期第二、三次及晚期第一次侵入的侵入巖，從而派生地層、侵入巖數(shù)據(jù)，再通過(guò)文件合并或地層.wp 的系、統(tǒng)、侵入巖.wp的期分別派生A7、A8、A9及A13。②通過(guò)已知有礦單元點(diǎn).wt、基本單元點(diǎn).wt分別與前述派生數(shù)據(jù)(A1～A13)依次進(jìn)行點(diǎn)對(duì)面相交分析，派生Bi、Di(下標(biāo)i=1,2…13，與A下標(biāo)對(duì)應(yīng)，為單元中心點(diǎn)落入Ai對(duì)象/標(biāo)志的單元集合。③以單元中心是否位于Ai對(duì)象中作為識(shí)別單元是否存在該標(biāo)志Ai的準(zhǔn)則，則通過(guò)Bi、Di的屬性統(tǒng)計(jì)分別得已知有礦單元、基本單元中存在Ai的單元數(shù)Ni,j、Si,j，即存在Ai時(shí)的有礦單元數(shù)Ni,j、單元總數(shù)Si,j。找礦信息圖層及其信息量統(tǒng)計(jì)(表1)。

表1 找礦信息圖層(文件)及其信息量統(tǒng)計(jì)

續(xù)表1

注：B表示已知有礦單元點(diǎn).wt，D表示基本單元點(diǎn).wt，j表示“存在”；Bi=B·AND·Ai，Di=D·AND·Ai，Di-=D·NOT·Ai，AND、NOT分別表示相交、相減疊置。

2.1.3 信息量算法與地層侵入巖的找礦信息

某種標(biāo)志/變量對(duì)研究對(duì)象的作用由信息量測(cè)度，找礦標(biāo)志/變量的信息量表示對(duì)找礦的貢獻(xiàn)大小，通過(guò)條件概率計(jì)算：

IAi,j→B=lg(P(B/Ai，j)/P(B))

(1)

式中：IAi，j→B為Ai標(biāo)志j狀態(tài)提供事件B發(fā)生的信息量(Ai的找礦貢獻(xiàn))，P(B/Ai,j)為Ai標(biāo)志j狀態(tài)存在條件下事件B實(shí)現(xiàn)的概率(存在Ai時(shí)的見(jiàn)礦概率)，P(B) 為事件B發(fā)生的概率(研究區(qū)總的有礦概率)。

由于P(B)在工作初期不易估計(jì)，及概率一般是通過(guò)樣本頻率估計(jì)的，因此，根據(jù)概率乘法原理，式(1)進(jìn)一步等價(jià)變換：

IAi,j→B=lg(P(Ai，j/B)/P(Ai，j))=lg((Ni,j/N)/(Si,j/S))

(2)

式中：P(Ai,j/B)為已知事件B發(fā)生條件下Ai存在的概率，有礦單元Ai存在的概率，由已知有礦單元中存在Ai的頻率Ni,j/N估計(jì)。根據(jù)式(2)提取的地層、侵入巖的找礦信息量。

2.2 物化探異常的找礦信息

基于MAPGIS空間分析的物化探異常找礦信息量統(tǒng)計(jì)方法、步驟與前述地層侵入巖的找礦信息量統(tǒng)計(jì)過(guò)程基本一致，因此，僅以土壤金屬量異常以例，進(jìn)行簡(jiǎn)要說(shuō)明。在空間分析模塊：① 探索哪些元素土壤異常與已知礦床/點(diǎn)有關(guān)，經(jīng)礦點(diǎn).wt與土壤.wp點(diǎn)對(duì)面相交分析或面對(duì)點(diǎn)相交分析，對(duì)派生的點(diǎn)或面文件進(jìn)行屬性分析使土壤Cu、Zn異常與已知礦床/點(diǎn)具關(guān)聯(lián)性；②信息圖層提取，通過(guò)土壤.wp元素組合的條件檢索使土壤Cu異常A21、土壤Zn異常A20區(qū)對(duì)區(qū)合并分析(或在輸入編輯模塊通過(guò)“工作區(qū)/添加區(qū)文件……”實(shí)現(xiàn))派生A22；③Ni,j、Si,j統(tǒng)計(jì)及相應(yīng)派生Ai、Di(i=20，21，22)，已知有礦單元點(diǎn).wt·AND·Ai至Bi、基本單元點(diǎn).wt·AND·Ai至Di，分別查看Bi、Di屬性或?qū)傩越y(tǒng)計(jì)趨于 Ni,j、Si,j；④ 找礦信息量計(jì)算，根據(jù)表1，由式(2)生成I20、I21、I22。采用類(lèi)似方法，提取分散流異常、重砂異常及物探航磁異常的找礦信息量。

2.3 構(gòu)造的找礦信息

試驗(yàn)區(qū)中，與鐵、銅、鉛鋅多金屬等成礦關(guān)系密切的構(gòu)造以斷裂構(gòu)造為主，因此，通過(guò)信息量法探測(cè)其找礦意義。在MAPGIS空間分析模塊：①礦點(diǎn).wt對(duì)斷裂構(gòu)造.wl的點(diǎn)對(duì)線疊加分析到派生點(diǎn)文件的雙屬性分類(lèi)統(tǒng)計(jì)(圖2-a)；②根據(jù)斷裂的產(chǎn)狀特征，將斷裂走向歸納為北東、北西、東西、北南向，通過(guò)走向從斷裂構(gòu)造.wl依次檢出，分別與礦點(diǎn).wt進(jìn)行點(diǎn)對(duì)線疊加分析，派生的點(diǎn)文件依次進(jìn)行雙屬性分類(lèi)統(tǒng)計(jì)，其中，礦床/點(diǎn)與北南向斷裂點(diǎn)線最近距離(圖2-b)，分別有一定量的礦床/點(diǎn)與北東、北西、東西、北南向斷裂的距離小于500 m，確定500 m為斷裂緩沖(控/找礦)半徑；③對(duì)斷裂構(gòu)造.wl派生的東西、北東、東西、北南向斷裂數(shù)據(jù)分別進(jìn)行緩沖區(qū)分析形成A15、A16、A17、A18，A16·AND·A17生成A19(北東、北西向斷裂交會(huì)部位)；④Ai(i=1, …5)分別與已知有礦單元點(diǎn).wt、基本單元點(diǎn).wt分別進(jìn)行點(diǎn)對(duì)面相關(guān)分析，查看派生的Bi、Di屬性或進(jìn)行屬性統(tǒng)計(jì)形成Ni,j、Si,j。由式(2) 生成Ii(i=15, …19)。

圖2 礦床/點(diǎn)與斷裂最短距離頻數(shù)直方圖Fig.2 The shortest distance histogram of deposit / point and fracture

3 基于MAPGIS空間分析的成礦遠(yuǎn)景綜合評(píng)價(jià)

3.1 基于信息量法的地質(zhì)變量篩選

基于前述的找礦信息分析，主要基于Nij、Sij、Ii進(jìn)一步篩選：①A3、A4、A5區(qū)內(nèi)小規(guī)模零星分布，僅各識(shí)別有1單元存在，找信息量大(均為1.368 0)，若單獨(dú)分別設(shè)置將顯著影響信息量法變量篩選，因考慮到下石炭統(tǒng)-下二疊統(tǒng)是我省鉛鋅的重要貯礦層位而設(shè)置了A7。同時(shí)，大嶺組或建甌群也具一定找礦意義，且試驗(yàn)區(qū)已知的鐵、銅、鉛鋅礦化位置與基底“天窗”空間關(guān)聯(lián)密切，因此，宜構(gòu)置為前震旦-下二疊統(tǒng)A9。②A20、A21與A22(A22=A20∪A21)重復(fù)，存在A20、A21的單元數(shù)相差較多，A21的少且同屬關(guān)系密切的土壤異常類(lèi)，采用合并的A22；③A23、A24與A25(A25=A23∪A24)重復(fù)，存在A23、A24的單元數(shù)相當(dāng)，信息量不很大且分別為分散流、重砂異常，宜分別構(gòu)置(A23、A24)；④A16、A17與A19(A19=A20∩A21)雖有重疊，但A19是基于斷裂交會(huì)的找/控礦意義而構(gòu)置的；⑤ 根據(jù)信息量法，直接刪除與負(fù)信息量對(duì)應(yīng)的變量A1、A11、A13。從而初選地質(zhì)變量13項(xiàng)，在此基礎(chǔ)，大于0的信息量Ii按從大到小排序后，分別按式③計(jì)算正信息的總和I+、式④計(jì)算有用信息△I+：

(3)

(4)

式中：i+為正信息從大至小重新排序的序號(hào)，序號(hào)越小對(duì)應(yīng)的地質(zhì)變量/標(biāo)志對(duì)找礦的重要性越大；m+為正信息的地質(zhì)變量/標(biāo)志；k為有用/保留信息水平，一般取k=0.75，或根據(jù)經(jīng)驗(yàn)給定。

根據(jù)k=0.75，I+=6.608 5、△I+=4.956 4，對(duì)比從大至小重新排序后的正信息，當(dāng)i+=9時(shí)，其正信息累加為5.283 8>△I+，從而篩選A23、A24、A9、A17、A13、A26、A19、A18、A22等9個(gè)地質(zhì)變量(未入選變量/標(biāo)志仍具找礦意義)，構(gòu)成成礦遠(yuǎn)景預(yù)測(cè)的評(píng)價(jià)指標(biāo)/變量體系，對(duì)應(yīng)的信息量 依次記為γ1, γ2, …γ9。

3.2 基于MAPGIS的地質(zhì)變量賦值

3.3 綜合信息成礦遠(yuǎn)景定量預(yù)測(cè)

3.3.1 信息量法成礦遠(yuǎn)景綜合評(píng)價(jià)模型

則信息量法采用線性加權(quán)綜合多變量：

(5)

式中：s為單元序號(hào)，s=1, 2, … S表示按成礦預(yù)測(cè)劃分的全部單元；i=1, 2, … M為信息量法篩選的M個(gè)變量，XS×M為所有單元M個(gè)變量觀測(cè)值矩陣，RM×1為變量信息量/權(quán)重矩陣/向量；xs,i為XS×M的s行i列元素，表示s單元的x(i)觀測(cè)值；γi為RM×1的第i個(gè)元素，表示x(i)的信息量/權(quán)重。H則為綜合信息量矩陣/向量，其中Hs為s單元的綜合找礦信息量，0≤Hs≤△I+，越大越具找礦遠(yuǎn)景，H所有大于某臨界值HO的單元為遠(yuǎn)景單元。

3.3.2 模型的實(shí)現(xiàn)

在MAPGIS 6.7屬性庫(kù)管理模塊，將前述已賦A23、A24、A9、A17、A13、A26、A19、A18、A22值的基本單元點(diǎn).wt的 x(1), x(2), …x(9)及“單元編號(hào)”等屬性導(dǎo)出(導(dǎo)為DBF格式)得X280×9。根據(jù)導(dǎo)出的X280×9、式(4)(以Excel方式打開(kāi)，將R9×1輸入其中的一列，利用MMULT函數(shù))得H280×1，并將H280×1連同x(1), x(2), …x(9)等導(dǎo)入基本單元.wp中(另存為DBF格式)。對(duì)遠(yuǎn)景單元“臨界值HO”的確定，該文根據(jù)H280×1，采用以下方法：①異常法，以“平均值0.483 9+1.645×標(biāo)準(zhǔn)差0.687 6”確定臨界值HO=1.615 0，則全區(qū)有遠(yuǎn)景單元22個(gè)(已知有礦單元9個(gè))；②曲線法，H280×1按組距0.323 4劃分為11組進(jìn)行頻數(shù)統(tǒng)計(jì)(圖3)，頻數(shù)曲線拐點(diǎn)大致位于信息量第5組(1.617 0)上(1.293 6)限間，若以其組中值為臨界值，取HO≈1.455 3，則全區(qū)有遠(yuǎn)景單元25個(gè)(已知有礦單元10個(gè))；③類(lèi)比法，將12個(gè)已知有礦單元的綜合信息量按從大到小排序，以漏礦可能性小于10%，即不漏礦的可靠系數(shù)(91.7%)確定臨界值HO=1.289 6，則有遠(yuǎn)景單元34個(gè)(已知有礦單元11個(gè))。因?yàn)楫惓７?、曲線法的遠(yuǎn)景單元數(shù)量偏少，類(lèi)比法的遠(yuǎn)景單元數(shù)量相對(duì)較合適，及作圖法臨界值HO為0.94～1.25(圖4)，已知礦床/點(diǎn)除各有1處分別位于信息量小于0.94和1.25區(qū)域外，其余均位于信息量大于1.25的區(qū)域。因此，選擇HO=1.20為臨界值，則全區(qū)分別有成礦遠(yuǎn)景單元35個(gè)(沿燕山期侵入巖東、北側(cè)周邊基底窗口分布)、非成礦遠(yuǎn)景單元235個(gè)，35個(gè)遠(yuǎn)景單元中有11個(gè)已知有礦單元(圖5)，與全區(qū)已知的12個(gè)有礦單元重復(fù)率93.7%，遠(yuǎn)景單元見(jiàn)礦率大于31.4%，而245個(gè)非遠(yuǎn)景單元中僅1個(gè)已知有礦(占0.4%)，即非遠(yuǎn)景單元的見(jiàn)礦率約0.4%，所以，定HO=1.20為臨界值是可行的。

圖3 信息量的單元頻數(shù)曲線圖Fig.3 Unit frequency curve of information content

圖4 等信息量線示意圖Fig.4 Schematic diagram of equal information

圖5 長(zhǎng)坑幅鐵、銅、鉛鋅成礦遠(yuǎn)景預(yù)測(cè)示意圖Fig.5 Iron, copper, lead and zinc mineralization amplitude prospect prediction diagram of Changkeng

3.3.3 預(yù)測(cè)結(jié)果

以HO=1.20為臨界值，全區(qū)共有35個(gè)找礦遠(yuǎn)景單元。 因?yàn)樾畔⒘糠ㄈ允腔陬?lèi)比找礦的，是類(lèi)比法的一種量化，而前述的找礦信息分析/提取是基于已知鐵、銅、鉛鋅礦床/點(diǎn)的，所以，預(yù)測(cè)的35個(gè)遠(yuǎn)景單元為鐵、銅、鉛鋅礦的找礦遠(yuǎn)景單元。分別以2.0977、1.615 0將成礦遠(yuǎn)景單元?jiǎng)澐譃锳、B、C類(lèi)，其中A類(lèi)11個(gè)(6個(gè)有礦、有礦概率54.5%)、B類(lèi)11個(gè)(3個(gè)有礦、有礦概率27.3%)、C類(lèi)13個(gè)(2個(gè)有礦、有礦概率15.4%)，并圈定為12處成礦遠(yuǎn)景區(qū)。根據(jù)A、B、C類(lèi)遠(yuǎn)景單元、已知有礦單元的分布，有利成礦條件、圍巖蝕變及其它找礦標(biāo)志的發(fā)育程度等，將圈定的12處遠(yuǎn)景區(qū)劃分為A、B、C三類(lèi)，其中，A類(lèi)3處、B類(lèi)3處、C類(lèi)6處，以信息量法為切點(diǎn)，著重探討基于MAPGIS空間分析的成礦遠(yuǎn)景定量預(yù)測(cè)方法、程序，圈定的鐵、銅、鉛鋅成礦遠(yuǎn)景區(qū)12處及各種標(biāo)志、變量的找礦信息量等成果，對(duì)該區(qū)進(jìn)一步的地質(zhì)勘查工作具指導(dǎo)借鑒意義。

本文是福建省地質(zhì)調(diào)查研究院2011～2014年承擔(dān)的“1∶5萬(wàn)福建漳平洛陽(yáng)—安溪潘田地區(qū)礦產(chǎn)遠(yuǎn)景調(diào)查”項(xiàng)目等的進(jìn)一步成果，使用了項(xiàng)目組建設(shè)的漳平洛陽(yáng)—安溪潘田鐵多金屬成礦帶多源地學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)，在此表示感謝。

1 肖克炎,張曉華,宋國(guó)耀.等.應(yīng)用GIS技術(shù)研制礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)系統(tǒng).地球科學(xué):中國(guó)地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào),1999,24(5).

2 胡光道,陳建國(guó).金屬礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì).地質(zhì)科技情報(bào),1998,17(1).

3 張小靜,李佑國(guó).基于證據(jù)加權(quán)法的攀西地區(qū)銅鎳鉑族元素找礦遠(yuǎn)景預(yù)測(cè).物化探計(jì)算技術(shù),2009,31(2).

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7 李堃,胡光道,段其發(fā). 基于MORPAS平臺(tái)特征分析法的成礦遠(yuǎn)景區(qū)預(yù)測(cè)——以個(gè)舊西區(qū)錫多金屬礦為例.地質(zhì)科技情報(bào),2009,28(4).

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12 李裕偉,趙精滿,李晨陽(yáng).基于GMS、DSS和GIS的潛在礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)方法.北京:地質(zhì)出版社,2007.

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