R型因子分析和聚类分析在水系沉积物测量中的应用

2014-03-20魏印涛何其芬刘伟陈宏杰关琴

山东国土资源 2014年10期

魏印涛，何其芬，刘伟，陈宏杰，关琴

(1.山东省物化探勘查院，山东济南 250013；2.山东省地矿工程勘察院，山东济南 250014)

在我国地质找矿中，以水系沉积物测量方法为主开始实施的区域化探扫面计划提供的信息占有重要位置，是找矿卓有成效的重要手段之一[1]；但水系沉积物测量数据量庞大，如何有效的确定异常元素共生组合类型，是圈定异常的关键。利用GolPAS3.0软件中的因子分析和聚类分析模块，对青海省裕龙沟地区1∶5万水系沉积物测量的全部2687件样品分析结果进行数据处理，以期为工区的元素共生组合类型提供依据。

1 工区地质背景概况

工区大地构造位置位于南祁连陆块，野马南山-化隆早古生代中晚期岩浆弧带，呈NWW向介于中祁连南缘断裂与宗务隆-青海南山断裂之间，区内主要出露的地层为古元古代化隆岩群、二叠纪哈吉尔组、三叠纪切尔玛沟组、早白垩世河口组、古近纪—新近纪西宁组和第四系。区内岩浆活动强烈，主要为华力西期花岗岩(图1)。

2 水系沉积物工作方法

水系沉积物是岩石风化的产物，是上游汇水盆地物质的天然组合，在化学成分上与上游汇水盆地岩石组成具有明显的继承性[2]，同时水系沉积物作为区域化探采样介质，应该反映流域盆地基岩特征和元素迁移特征，这样岩屑粒级层和分选粒级层成为区域化探的主体采样粒级[3]。结合区域景观特征，此次水系沉积物测量采样及加工粒级为-10～+80目，尽可能排除外来风成物干扰。采样物质一般以一、二级水系中的细砂—粗砂冲积物为主，三级水系布设少量控制点。个别无法取样地段，采集点位附近的岩屑物质。样品分析项目为Ag，As，Au，Bi，Co，Cr，Cu，Mo，Ni，Pb，Pd，Pt，Sb，Sn，Ti，V，W，Zn 18种元素。

图1 青海省共和县裕龙沟地区地质图1—风成物；2—沼泽堆积物；3—洪冲积物；4—湖积物；5—冰碛层；6—古近纪-新近纪西宁组；7—早白垩世河口组；8—三叠纪切尔玛沟组；9—三叠纪隆务河组；10—二叠纪哈吉尔组；11—石炭纪-二叠纪果可山组；12—元古宙化隆岩群；13—华力西期花岗岩；14—不整合接触界线；15—工区范围

3 统计方法及结果

由于各元素间联系密切，该文试图用R型因子分析和聚类分析来判别其亲疏关系，从而确定各元素共生组合类型。

3.1 R型因子分析

R型因子分析是研究元素共生组合的有效手段和方法[4-6],其中每一个因子所包含的主要元素,不仅仅表示它们的一种组合关系,而且反映了一种内在的成因联系[7]。采用R型因子分析对原有18个元素(变量)进行浓缩，提取有代表性的公共因子[8]，根据因子负载矩阵中所反映的不同元素组合来确定各元素的亲疏关系，进而指导划分元素共生组合类型。

3.1.1 因子分析的前提条件

因子分析实际上是一种降维分析，降维后使标本具有更明确的意义[9]。因此因子分析的主要任务之一是对原有变量进行浓缩，即将工作区18个分析元素中的信息重叠部分进行提取并综合成因子，进而达到减少变量个数的目的，因此要求原有变量之间应存在较强的相关关系，否则，如果原有变量之间相互独立，不存在信息重叠，也就无法从中综合出能够反映某些变量共同特性的几个较少的公共因子。该文利用巴特利特球度检验和KMO检验对所选数据进行相关关系检验，概率P小于给定的显著性水平a时，认为原有变量适合做因子分析；KMO值越接近于1，意味着变量间的相关性越强[10]。工作区KMO值为0.848，概率P值为0，适合做因子分析。

3.1.2 元素组合类型的确定

用全区2687件样品18个元素的原始数据做R型因子分析，计算出每个因子的特征值和贡献率，贡献率反映的是每个因子所包含原始数据信息量的大小[11]，由表1可知，前5个特征根代表的方差已占总方差的85%以上，因此视这5个因子为主要因子。由于正交旋转因子负载矩阵比初始因子负载矩阵所反映的元素组合更具合理性和可解释性[12]，因此该文采用了正交旋转因子负载矩阵(表2)来划分元素组合，可以认为这5个因子分别代表了工作区的5种元素组合类型。