西北半干旱地区岩屑地球化学异常提取方法的研究

范小军，陈 冲，王晓刚，陈 根

(1.四川省核工业地质调查院，四川 成都 610066;2.中国地质大学(武汉)资源学院，湖北 武汉430074)

西北半干旱地区岩屑地球化学异常提取方法的研究

范小军1，2，陈 冲2，王晓刚1，陈 根1

(1.四川省核工业地质调查院，四川 成都 610066;2.中国地质大学(武汉)资源学院，湖北 武汉430074)

西北地区主要发育残山丘陵地貌。风成砂、急雨过后的黄土硬壳以及下伏膏岩层的普遍发育在一定程度上影响了地球化学勘查数据的代表性，也给异常的提取和解释带来了困难。针对这种特殊的自然景观和地质背景，以西北半干旱地区——阿拉善某地为例，介绍了工作区地质特征，用传统的统计学方法、趋势面法、滑动平均法提取相关元素地球化学异常，在此基础上结合地质矿产资料进行综合对比，探讨了较为适合半干旱地区地球化学勘查数据处理的方法。

岩屑地球化学测量;异常提取;趋势面法;滑动平均法;西北半干旱地区

0 引言

我国西北地区属于半干旱气候条件，严重缺水，地质研究程度低。由于本区蒸发强烈，往往在短暂的暴雨后，会在山坡的下部、沟谷以及第四系中形成10～30 cm的坚硬黄土硬壳，第四系中甚至可厚达1 m以上。黄土壳中也有少量的细小岩屑与风成砂，但是岩屑颗粒外被坚硬的黄土皮壳包裹，有些粒度与下部的岩屑粒度相差不大。另外，下伏的膏盐层在工作区也比较发育，形成的地球化学障能够对成矿及伴生元素异常的显示起屏蔽作用。

在前人研究成果的基础上，结合研究区实际地理景观条件，认为研究区不适宜水系沉积物地球化学测量，也不适宜基岩地球化学测量。因此，采用岩屑地球化学测量方法。

1 区域地质背景

从大地构造位置上看，研究区地处塔里木、哈萨克斯坦、西伯利亚和华北4大板块汇聚地带，属于天山—兴蒙造山系(一级构造单元)额济纳—北山弧盆系(二级构造单元)公婆泉岛弧(三级构造单位)构造的西部(潘桂棠等，2009)。北山地区的主体是哈萨克斯坦板块的东延部分，其北界位于北纬42°以北的骆驼山—红石山—黑鹰山一线，南界位于柳园—大奇山一带(聂凤军等，2003)。

2 研究区地质特征

研究区出露的岩性主要有中基性岩浆岩(辉长岩体、闪长岩体)，酸性岩浆岩(花岗岩体)，变质岩区(变质熔岩、石英片岩、石英岩)，沉积岩区(灰岩、砂岩、砾岩)，第四系洪冲积物(图1)。

2.1 地层

研究区出露的地层主要有志留系圆包山组石英片岩和公婆泉组变质火山岩、石炭系绿条山组长英角岩及石英砂岩和岌岌台子组碳酸盐建造;中生代地层主要有侏罗系龙凤山组砾砂岩、赤金堡组砂砾岩和粉砂岩及泥岩;第四系。

2.2 构造

区内断裂构造主要为北西向、北东、东西向或近东西向，有高角度的正断层、逆断层或逆冲断层，规模大，活动时间长，继承性明显，对区内地层的分布起着控制作用。褶皱构造复杂，与华力西期侵入体有密切关系的铜、铁矿化，多分布在褶皱构造转折处的断裂或接触带附近。

图1 研究区简略地质图

2.3 岩浆岩

区内侵入岩分布广泛，占图幅面积的80%以上，包括基性岩、中性岩、中酸性岩及酸性岩类，其中以中酸性岩类分布最广，呈岩基、岩枝及岩脉状产生。侵入活动集中于华力西期。火山岩为早石炭世芨芨台子组(Cj)中基性火山岩，志留纪公婆泉组(Sg)中酸性火山碎屑岩。区内脉岩发育，其中石英脉中可见孔雀石化，局部含有金矿化。

3 异常提取

风力是破坏岩石和搬运风化产物的最重要地质外营力，化探异常均不同程度受到风成砂的干扰，风的吹蚀、分选搬运和风积物的堆积与混入，不仅可改变和杂化异常分布，而且可使异常强度降低甚至完全消失。研究区具有独特的半干旱荒漠区戈壁残山景观，风化剥蚀严重，风成砂、急雨过后包裹细小岩屑的黄土硬壳以及下伏膏岩层的普遍存在，导致元素背景值发生变化，影响地球化学数据的真实性和异常信息的提取。针对这种特殊的自然景观和地质背景，采用不同的异常提取方法进行探讨和分析。

3.1 经典的统计学方法

传统的统计学方法要求数据服从正态分布或者对数正态分布，从数据统计特征分析可以看出，Cu、Au、Ni服从类似对数正态分布，Co、Cr、Mn 服从类似正态分布，因此要分别对数据进行相应的处理。

对Cu、Au、Ni 3种元素进行取对数，再用对数平均值加减3倍标准差作为数据上下限对奇异值进行迭代替换(表1)。

对Co、Cr、Mn 3种元素无需进行取对数变换，直接用原始数据的平均值加减3倍标准差作为数据上下限对奇异值进行迭代替换(表2)。

表1 Cu、Au、Ni取对数—剔值后的特征值统计结果

表2 Co、Cr、Mn剔值后的特征值统计结果

从表1、表2可见，处理后的数据已基本符合正态分布，可以用于异常的圈定。

单元异常下限的计算公式：T=C0+Ks0(1)式中，T为异常下限;C0为背景值;s0为标准偏差;K为可靠性系数。

研究区内风化剥蚀较为严重，岩屑中各元素含量有所变化，并且项目属于1∶5万大面积化探，为了不损失一切可能的矿化信息，Co、Cr、Mn异常下限取值应相对降低，信度系数应提高，选择信度α =0.1对应的 K=1.65;Cu、Au、Ni是取对数后服从正态分布的，取对数的做法大大提高了异常下限(蒋敬业，2006)，因此，信度系数应再提高，选择K=1.5。

确定了单元素异常下限值T，Cu、Au、Ni的T值要返回(T0=power(10，T))为 T0值，再以 T0的1.0、1.5、2.0倍作为异常的外带、中带、内带下限值(表3)。

表3 各元素的外、中、内带值

Co、Cr、Mn 直接以 T 值的 1.0、1.5、2.0 倍作为异常的外、中、内带下限值。按照内带、中带、外带下限值做出了单元素的异常图(图2)。

由图2明显可见，异常主要与变质火山熔岩和中基性岩关系最为密切，主要分布在公婆泉组(Sg)地层、辉长岩及圆包山组(Sy)地层，且与地质体形态吻合较好;Cu、Au、Ni、Co、Cr、Mn 在尖山幅辉长岩区附近面积比较大，异常有明显的浓度分带;Cu异常主要分布在公婆泉组(Sg)地层中，与变质火山熔岩的关系最为密切;Au异常除了主要分布在公婆泉组(Sg)地层中外，其次分布在黑云母花岗岩、赤金堡组(Kc)及绿条山组(Cl)地层中，与变质火山熔岩、黑云母花岗岩、砂岩关系密切;提取的异常与Cu、Au矿化点有一定的吻合度，主要是与尖山辉长岩附近矿化点吻合。

图2 传统统计学方法单元素异常图

异常形态不规整，面积大小不一，形态以锯齿状、长条状、尖棱状为主;研究区内北西向深大断裂是一条冲积沟，两侧高山岩屑物质向下流动，提取的异常(如 Cu、Au、Ni、Mn)有沿深大断裂分布的趋势，说明传统法不能抑制地形地貌对异常提取的干扰;虽然提取出的异常与矿化点有一定的吻合度，但是很多重要的矿化点部位都没有提取到异常，比如尖山幅西南角弱背景区内重要的Cu矿化点D10295(25.99%)、D0172(1.28%)及其周围也没有提取到异常;圈出的异常主要分布在公婆泉组高背景区的地质体中，同时这意味着已漏掉其他低背景区的弱缓异常。

因此，传统方法提取的异常有自身的局限性，由于不同的地质单元一般具有不同的地球化学背景，在分布有多个地质单元的地区开展化探工作时，如果不考虑地质单元的地球化学背景差异，而在全区采用统一的异常下限，势必会出现这样的情况：若异常下限选择过低，则会造成大面积的异常分布;反之，若异常下限过高，则会掩盖低背景区的异常(赵荣军，2006)，这就决定了提取的异常主要分布在含量相对较高的背景区内。

3.2 基于Surfer软件的趋势面法

3.2.1 数据预处理 由于原始数据中个别异常点的特高值会对趋势面的形态产生很大的影响，因此各元素数据中高于95%分位数的值全部用95%分位数替换。

3.2.2 异常下限计算 在Surfer软件运用多项式回归方法——三次曲面将替换后的数据进行网格化，再计算原始数据与网格化数据的残差值，以残差值均值加减3倍的标准差作为上下限对残差值进行剔值处理，并对其进行统计特征分析(表4)。

表4 残差值剔值数据特征统计

从表4可以看出，剔值后剩余值的分布模式接近正态分布，总体上噪音(随机分量)对数据基本没有影响，可以用传统方法圈定异常，异常下限取值时，选择K=1.5;求出异常下限值后，用该值的1.0、2.0、4.0倍作为异常外带、中带、内带的下限值圈定异常(图3)。

结合图2及图3可见，趋势面法圈出的异常与传统法圈出的异常大体上类似，与矿化点吻合程度差不多。但是相对于传统方法圈出的异常，趋势面法圈出的异常有以下几个特点。

(1)总体上异常面积缩小，如基东幅与石桩子井幅交界处的大面积Cu、Mn，高背景区的异常被削弱，异常形态相比而言变得较规整。

(2)异常的形态有所变化，产于高背景区的连续大面积异常被分解成断续异常，如产于公婆泉组(Sg)中的 Cu、Mn异常。

(3)相对高背景区的大面积异常在消弱分解，西林陶勒幅和尖山幅低背景区中小异常的面积大小不变，有的甚至变大，如西林陶勒幅下部Co异常。

趋势面法能有效地削弱高背景异常，突出低背景区的低缓异常，并且操作比较简单，不需要对原始数据作过多的处理，在一定程度上也降低了处理数据过程中产生的随机误差。

3.3 滑动平均法

正如趋势面描述的地球化学背景场一样，滑动平均法也认为地球化学背景面是一个连续起伏变化的曲面，异常提取的关键也是从区域趋势变化中寻找局部富集部位。

首先将化探数据网格化，使每一个网格中只放置1个值，若落在该网格中的是数个点，则要求均值，并将求得的均值再置入该格的中央。

图3 趋势面法单元素异常图

然后，根据地质情况在网格化数据的基础上开“窗口”，“窗口”中心的趋势值是根据该“窗口”范围内的各网格交点的含量、分布特点及数学模型计算求得。滑动平均法是将“窗口”大小范围内已网格化的数据的平均值作为“窗口”中心的趋势值。计算完一个“窗口”后，将“窗口”分别进行由行到列的滑动，又依次求出整个区内各滑动“窗口”中心的趋势值。“窗口”的选择要结合地质情况和取样分析数据的大致情况来进行。通常认为，大窗口指示区域的概率比较大，用来模拟地球化学背景的变化。而小窗口更偏重突出一些局部异常，用来模拟地球化学局部异常的变化。最后，用大、小“窗口”模拟的变化趋势的差值来圈定异常。

具体的操作方法是先将数据网格化，经过选择对比，确定用3×3滑动平均网格化数据得到网格文件1，在3×3滑动平均网格化的基础上进行21×21滑动平均，得到网格文件2，最后用网格文件1减去网格文件2得到残差值。对残差值以其平均值加减3倍标准差作为数据上下限对其奇异值进行迭代替换，对剔值后的残差值进行统计(表5)。

表5 剔值后残差值特征统计

从表5可以看出，处理后的数据服从类似正态分布，可以用传统方法圈定异常，异常下限取值时，选择K=1.5;求出异常下限值后，用该值的1.0、2.0、4.0倍作为异常外带、中带、内带的下限值，并根据下限值圈定单元素的异常图(图4)。

结合图2、图3及图4可以看出，各种方法作出的异常图对已知矿化点都有一定程度上的吻合，但很明显可以看出来滑动平均法对已知矿化点吻合度是最好的，很多重要的矿化点都落到了综合异常区域，比如尖山幅西南角弱背景区内重要的Cu矿化点D10295(25.99%)、D0172(1.28%)周围圈到了异常，最终它们将圈进综合异常区域。

与趋势面法相比，滑动平均法以小窗口拟合局部异常，以大窗口拟合背景，小窗口及其近邻的数据都参与背景运算，可以排除局部变化对背景趋势的影响，使得背景更加“干净”，不仅可以突出强异常及压抑背景噪音的影响，而且还可以强化低背景区弱小异常，因而它能发现很多趋势面法没有发现的新异常。

滑动平均法作出的异常图图面结构均衡，异常形态比较规整，浓度分带明显，异常套合性较好，比如石桩子井幅东南角重要的Cu矿化点K6(1.28%)和采样点1377-A2(0.2%)部位提取到Cu、Ni、Co、Cr、Mn 异常，在已知矿化点和未知矿化部位均有强异常;传统方法得出的异常除了在已知矿化点及高背景值的公婆泉组变质火山岩中有大面积的异常外，其他地方基本是一些面积小的弱异常;趋势面法圈出的异常类似传统法圈出的异常。

另外，滑动平均法是建立在非常规统计学基础上的数据处理方法，不受原始数据分布规律的制约，可直接利用原始数据来识别异常，不需要对原始数据进行预处理，计算不受特高值的影响，这样就比其他方法操作方便，人工干扰因素较少。

3.4 异常提取效果的对比评价

通过图2—图4的对比，就提取异常的效果而言，滑动平均法明显优于其他两种方法，主要体现在以下8个方面。

图4 滑动平均法单元素异常图

(1)滑动平均法对背景曲面拟合要优于其他两种方法。由图5可知，传统方法背景曲面是统一大小的水平面，圈出的异常主要在高背景区的地层中;多项式回归法拟合的背景面较粗略，拟合的背景面是倾斜的平面，在一定程度上能压制高背景区强异常及突出低背景区的弱缓异常;滑动平均法拟合的背景是起伏变化的背景曲面，对背景的拟合最好，它能有效弱化高背景区的异常及强化低背景区的弱异常，圈出较多低背景区的弱缓异常。因此，滑动平均法在实际应用中效果较好。

图5 三种方法背景曲面拟合示意图

(2)对于矿化点的吻合，滑动平均法在3种方法中最优。在已知矿化点及其附近部位，滑动平均法圈出的单元素异常面积都要比两种方法的大，特别是对石桩子井幅东南角的矿化点吻合最好，6种元素都圈出异常且套合很好。滑动平均法圈出的综合异常与大多数矿化点吻合，且其综合异常图与重要的矿化点如 D10295、K3、K6、D4043吻合;而传统法和趋势面法圈出的异常与矿化点没有吻合或者仅一两种元素吻合，其综合异常图也未与矿化点吻合。

(3)滑动平均法作出的异常图较为规整，异常以圆形、长条状和椭圆状为主，传统法和趋势面法作出的异常图以尖棱状和长条状为主。

(4)滑动平均法提取异常的背景区较干净，基本没有形态不规整的小异常。

(5)滑动平均法能很有效地弱化强背景区的大面积异常和强化低背景区的弱缓异常，圈出的异常图图面结构较均衡，每个图幅都有浓集分带明显的异常，每个元素异常图中异常的分布位置大体相同且异常的套合及浓度分级较好;传统方法圈出的异常中，Cu、Mn沿深大断裂呈长条状分布，Ni、Cr在西林陶勒幅几乎没有异常，这明显与其他元素的异常图很不协调;趋势面法圈出的异常也有类似的现象。

(6)滑动平均法提取的每个元素的异常面积适中，约占全区面积的15%，形态比较规整，异常的分带较好，三级浓度分带的异常比较多;传统方法提取的异常除Cu、Au、Mn外，其他元素的异常面积都偏小，约占全区面积的8%，形态和分带性也不好;趋势面提取的异常面积都偏小，形态不规则，分带性也不好。

(7)滑动平均法能有效抑制地形地貌对异常形态的干扰。北北西向大断裂贯穿全区，断裂中心是一条冲积沟，两边高山的岩屑向下流动。因此，传统方法和趋势面法圈出的异常都有沿着断裂带呈带状分布的特点，显示出地形地貌控制异常形态的特点;滑动平均法圈出的异常就能抵制地形地貌的干扰，异常以圆状、椭圆状和长条状为主，形态比较规整，浓度分带比较好。

(8)滑动平均法不需要对原始数据进行预处理，人为干扰因素最少，而且操作方法简便。

因此，滑动平均法较为适合西北半干旱地区异常信息的提取。

4 结论

通过对比3种常用的异常提取方法，探讨了较为适合西北半干旱地区的异常提取方法，主要取得以下几点认识和成果。

(1)每一种异常提取方法都是基于对地质数据分布规律的认识。传统方法认为是地质数据可以拟合成正态分布模式，关键是将原始数据通过数学变换成正态分布模式，再求异常下限值。滑动平均法和趋势面法认为数据在空间上的分布呈连续变化，趋势面就是用多元函数模拟背景曲面的变化，再用原始分布与其差值求异常的分布。滑动平均法用小窗口模拟局部或噪音的变化，用大窗口模拟背景曲面的变化，再用两者间的差值求异常的分布。

(2)滑动平均法较适合西北半干旱地区异常的提取，它能有效地弱化分解高背景区的异常，同时还能强化低背景区低缓的弱异常，并且提取出来的异常图图面结构均衡，异常形态规整，能够抑制地形地貌对异常的干扰，浓集分带明显，异常套合性较好，与地质体和矿化点的吻合也较好。

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Study on extraction method of rock geochemical anomaly in semi arid region in Northwest China

FAN Xiao-jun1，2，CHEN Chong2，WANG Xiao-gang1，CHEN Gen1

(1.Sichuan Institute of Nuclear Geology，Chengdu 610066，China;2.School of Resources，China University of Geology，Wuhan 430074，China)

Residual hills landforms were developed in Northwest China.The widespread development of loess crust and its underlying rock layers formed by aeolian sand and rain affected the representative of geochemical investigation data，brought difficulties for the extraction and explanation of the anomaly.In lights of the above unique natural landscape and geological settings，the authors presented the geological properties of a place in Alashan of Northwest China as a study case，extracted the related geochemical anomalies with conventional methods of statistical method，trend surface analysis and moving average method.And a comprehensive contrast was conducted in combination with the available information on geology and mineral resources，proper method of geochemical anomaly extraction in semi arid region of Northwest China was discussed in the text.

Rock geochemical anomaly survey;Anomaly extraction;Trend surface analysis;Moving average method;Semi arid region in Northwest China

P618

A

1674-3636(2012)01-0023-10

2011-09-29;编辑：陆李萍

范小军(1986— )，男，助理工程师，资源勘查工程专业，主要从事地质化探找矿工作，E-mail：364102412@qq.com

10.3969/j.issn.1674-3636.2012.01.23