西藏尼雄铁多金属区化探组合特征及成矿潜力分析

宋昊，张成江，黄小东，宋世伟，胡涛，郗秋勇

（1.成都理工大学，四川 成都 610059；2.西藏自治区地质矿产勘查局，西藏 拉萨 851400）

西藏尼雄铁多金属区化探组合特征及成矿潜力分析

宋昊1，张成江1，黄小东1，宋世伟1，胡涛2，郗秋勇2

（1.成都理工大学，四川 成都 610059；2.西藏自治区地质矿产勘查局，西藏 拉萨 851400）

据西藏尼雄铁多金属矿预测工作区水系沉积物成矿及伴生元素分析数据，采用因子分析方法，研究元素间共生组合关系。在此基础上分析每一因子对成矿预测的指示意义，利用因子得分定量描述这种指示意义，最后通过研究因子得分的空间分布规律来评价该区矿产资源潜力，说明因子分析对矿产资源潜力评价的重要意义。

西藏；尼雄；成矿预测；因子分析；化探异常

西藏自治区尼雄铁多金属（铁-铜-铅-锌-金）矿集区成矿条件优越，矿产资源丰富。近年来，尼雄及相邻地区相继发现多处矿（床）点，如尼雄铁矿、沙松南铁矿、巴生南坡铁矿及日阿铜矿等，该区域找矿工作取得历史性突破。地球化学探矿是现代重要矿产勘查方法，利用化探方法评价找矿前景，具突出优越性［1］。传统观念认为，化探在铁矿等个别矿种勘查中效果不明显，同时由于区域地球化学资料涉及变量繁多，所成图件多而复杂，无法体现各地质信息间的关联性［2-3］，不利于从整体上寻求地质地球化学特征和规律。笔者认为，对化探数据进行一定数据处理（进行因子分析）后，化探对铁矿等矿种具较好找矿评价意义。

以尼雄地区化探水系沉积物在尼雄铁矿资源潜力评价中的应用为主，通过因子分析提取地球化学信息，利用成矿及伴生元素分析数据，研究元素间的共生组合关系，在此基础上分析每一因子对矿体的指示意义。通过研究因子得分的空间分布规律达到对矿床深边部矿体进行预测及矿山勘查提供建议的目的。

1 研究区地质概况

尼雄磁铁矿矿化带位于藏北高原，冈底斯山脉北缘，属冈底斯火山岩浆弧北侧岩浆带。矿化带北部是班公措-怒江缝合带，是措勤-申扎次一级成矿带组成部分（图1）［4］。该区磁铁矿化带及铜铅锌等有色金属矿化带的发现、评价，对该区找矿远景具重要意义。尼雄式矽卡岩铁矿位于冈底斯山脉北缘的隆格尔-工布江达断隆带，冈底斯陆缘火山-岩浆弧北侧，措勤-纳木错初始弧间盆地南部。尼雄矿田有机雍、沙松南、毛家崃3个矿区，其中机雍铁矿区矿化面积最大，矿体数量较多，又划分为木质顶铁矿段和啊木弄铁矿段。矿体产于中细粒黑云母花岗闪长岩、中细粒黑云母二长花岗岩与下拉组、敌布错组侵入接触带上和下拉组、敌布错组层间破碎带中及下拉组与敌布错组的接触面上，沿接触带内外分布。目前勘查的几个矿区主体，空间形态呈倾向NE-NEE的层状、似层状、宽脉状、条带脉状、透镜状。Fe20号矿体总体上亦大致围绕岩体接触带呈环状分布。在垂直岩体轴线的横剖面图上，接触带矿体随接触面的形态变化而异，含矿岩体产状较复杂处，矿体产状也随之会有相应变化。该矿床属与花岗岩类有关的矽卡岩型铁矿床。

2 化探数据处理

近年来，化探数据处理在金属矿山地质找矿领域中迅速发展，尤其是因子分析和聚类分析等多元分析方法在地质中的广泛应用，因子分析已被广泛应用于矿化异常成因、成矿规律、区域成矿预测等方面的研究［5］。作为一种降维分析，因子分析降维后使标本具更明确意义。因子分析将多个变量综合成为少数“因子”，即在较少损失原始数据信息前提下，用少量彼此独立的因子代替原始变量，尽可能多地反映原来因子的信息。对分析数据采用R型因子分析来探讨其共生组合及成因联系，进而为找矿预测提供有效依据［6-7］。以西藏尼雄地区为研究区域，利用尼雄铁矿1∶25万区域化探水系沉积物39个元素含量值数据，试图通过R型因子分析找出影响成矿作用和矿产空间分布的几个主因子，揭示成矿元素富集规律和找矿预测信息。选取以上元素参量作为因子分析的变量基础，采用化探因子分析，了解各元素参量间相关关系及对铁矿矿化贡献的大小。

图1 西藏自治区尼雄地区地质略图Fig.l Geologic sketch of Nixiong area，Tibet

水系沉积物是岩石风化产物，水系沉积物样品被认为是一个上游汇水盆地物质的天然组合，在化学成分上具明显继承性［8-9］。水系沉积物元素含量不仅受上游地质环境影响，且细粒级（60目）样品中粘土矿物、有机物质对其元素含量产生很大影响。水系沉积物中常量元素含量可很好地反映其物质组分特征；成矿成晕元素含量与常量元素之间亦有着密切相关关系；区域化探扫面研究结果表明，其元素在勘查地球化学及成矿地球化学环境研究方面具重要意义［10］。

因子分析前，将区域化探水系沉积物39个元素含量值的原始数据中，特异常数据通过相关分析等方法进行剔除处理，然后对其做因子分析。其中，选择使用最大方差法进行因子降维，并做KMO和Bartlett的检验。Bartlett球形检验统计量为28 896.995，相应的概率Sig为0.000，因此可认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时，KMO值为0.858，据Kaiser给出的KMO度量标准可知，尼雄数据适合作因子分析。各因子提取到的区域数据信息的贡献率见表1。其中9个因子的累积贡献率为74.046%，提取的9个因子基本上代表尼雄区域数据的大部分地质地球化学信息。因子特征及地质意义见表1。

3 元素组合划分

据研究区内水系沉积物资料，在R型因子分析中，取特征值大于1的前9个因子，其累计方差贡献大于74%（表1）。由于正交旋转因子负载矩阵比初始因子负载矩阵等所反映的元素组合更具合理性和可解释性，因此，采用正交旋转因子负载矩阵来划分元素组合（表2）。由表1可知，39个变量共归结为7个因子，每个因子代表一个元素组合，得到7种地球化学分区类型。分述如下：

表1 各因子特征及地质意义Table 1 Character and geological significance of each facter

a1因子代表的是Co，V，Ni，TFe2O3，Cr，Ti，P，MgO，Mn等组合，方差贡献率为26.291%。因子1代表的信息最丰富，具重要地质意义。组合为基性岩石组合，主要为第一过渡族元素，反映岩石中基性成分的变化，与暗色矿物的含量有关，主要用来描述地质体的基性程度。元素主要分布在基性、超基性岩中表生风化作用下可富集于基性岩类的上覆风化土壤中，主要反映研究区早白垩世花岗闪长岩、二长花岗岩、花岗闪长岩、斜长花岗岩、石英闪长岩、花岗岩、花岗闪长斑岩、二长花岗斑岩等的分布。因此，该组合应为基性元素组合类型。同时，该因子指示研究区铁矿成矿及沉积-风化作用信息。

a2因子代表的是Cd，Zn，Ag，Pb，Cu，Sn，Bi等组合，方差贡献率为12.587%。其代表信息较丰富，从元素地球化学亲和性来看，这些元素表现为亲硫性［11］。从研究区实际矿化角度看，该组合为成矿元素组合类型。W是亲氧元素而Pb为亲硫元素，从地球化学性质上看，两个元素并不相近。但它们在各类岩石中的分布规律相似，W常在酸性岩体中富集，而Pb从超基性岩到花岗岩，含量也不断增加［12］。因此，其代表的信息较丰富，因子a2应与研究区的中酸性侵入岩体有关。同时，一定程度上反映铜-铅锌（铜-铅锌主成矿期分布地段）矿产的分布规律。

a3因子代表的是CaO，Sr，MgO，B等组合，方差贡献率为9.659%，属碱土金属元素，对应的是典型的沉积岩指示元素组合，是沉积岩类的指示元素组合。结合区域地质特征，该因子指示出研究区含钙、镁质沉积岩等地质体判别信息。可大体表现出预测区域内拉嘎组碎屑岩、下拉组大理岩、敌不错组含铁碎屑岩等与成矿相关的沉积地层与分布特征。

a4因子代表的是U，Th，Na2O，Al2O3，Nb，F，Y，Mo等组合，方差贡献率为7.972%。结合区域地质特征，该因子指示出研究区与铀有关的岩浆作用信息及与钍有关的变质作用信息。另外，Al2O3、Na2O组合，主要反映富泥质物质组分特征。

a5因子代表的是Zr，La，Nb，Y，Th，Ti等组合，方差贡献率为4.085%。负低值域反映稀土（La，Y）、稀有（Nb，Zr，Ti）、放射性（Th）矿化。结合区域地质特征，该因子指示出研究区与成矿有关的岩体分类信息，主要反映研究区早白垩世花岗岩和新生代酸碱性火山岩的分布。

表2 正交旋转因子负载矩阵Table 2 Loading matrix of orthogonal rotation Factor

a6因子代表元素是Li，B，F，Be，As，Hg，Sr，Al2O3等组合，方差贡献率为3.936%。Hg是熔点很低的金属元素，具很强的迁移能力，多与构造活动有关。结合区域地质特征，该因子指示出研究区沉积岩及原岩为沉积岩的变质岩体，主要反映中生代火山岩的分布。

a7因子代表的是Sb，W，Be，As，Mo，Hg等元素组合，方差贡献率为3.357%。As，Sb同为第Ⅴ主族元素，属低温半金属两性元素，地球化学行为相近，迁移能力较强，可作为前缘元素组合类型。W，Mo同为第Ⅵ副族元素，属高温元素，地球化学性质相近，易在酸性岩体中富集，与花岗岩关系较密切。W是亲氧元素而Pb为亲硫元素，从地球化学性质上看，两个元素并不相近。但其在各类岩石中的分布规律相似，W常在酸性岩体中富集，而Pb从超基性岩到花岗岩含量不断增加［12］。因此，因子a7应与研究区的中酸性侵入岩体有关。结合区域地质特征，该因子指示出研究区Sb元素富集区域及矿化信息。

4 结论

（1）利用因子分析得分圈定的尼雄铁多金属矿预测区异常等值线图均很好地反映了本区的矿化作用，与地质体对应关系良好。特别是处理结果与已知铁多金属矿床（点）空间位置非常吻合，说明该方法在区域化探异常研究中是合理的。另外，表明本区的次生晕迁移距离不大，异常评价更简便。

（2）基于尼雄铁多金属矿预测区水系沉积物样品元素因子分析得到的因子得分等值线图比趋势面分析得到的等值线图更直观，分布范围更小，对异常圈定更有效。因此，因子得分等值线图可作为区域化探异常优选的一种有效方法，突出了找矿信息，特别适用于快速地从大量区域化探数据中提取找矿信息，可应用于矿产资源潜力评价中化探数据的处理、开发和利用。

（3）在尼雄铁多金属矿预测区化探因子分析结果基础上，将各因子与岩体、地层、构造等预测变量相结合，对最小预测区进行成矿有利度评价，并通过模糊逻辑法计算综合隶属度，最终估算资源量，完成尼雄铁多金属矿资源潜力评价。结果表明，可为本区找矿预测、地质填图等提供综合性化探信息。

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Characteristics of Regional Geochemical Exploration Abnormity and Mineralization in Nixiong Iron-Polymetallic Deposit Area，Tibet

Song Hao1，Zhang Chengjiang1，Huang Xiaodong1，Song Shiwei1，Hu Tao2，Xi Qiuyong2
（1.Chengdu University of Technology，Chengdu，Sichuan，610059，China；2.Tibetan Bureau of Geology and Minerals Exploration and Development，Lhasa，Tibet，851400，China）

The paper adopted R type factor analysis method to study element association relationships by using oreforming elements and associated elements analysis data from stream sediment data in Nixiong iron-polymetallic deposit area.Indicating meaning of each factor is analyzed and described by score of each factor.Based on spatial distribution of factor score，the significant meaning of factor analysis in resource potential appraisal is delineated.

Tibet；Nixiong area；Mineralization prognosis；Factor analyses；Geochemical exploration abnormity

1000-8845（2015）01-117-04

P618.31；P618.41

A

项目资助：中国地质调查局西南地区主要成矿带铜铁金多金属找矿模型与勘查方法技术综合研究项目（12120113095500）、西藏自治区矿产资源潜力评价项目（1212010813025）联合资助

2014-01-13；

2014-04-24；作者E-mail：624919491@qq.com

宋昊（1986-），男，河南三门峡人，2012级成都理工大学在读博士，主要研究方向为矿床与矿山环境地球化学

张成江（1955-），男，成都理工大学教授，从事矿床地质方面的科研工作