基于GIS的礦產預測地質解譯空間信息集成

葉水盛，喬金海，葉育鑫，郭利軍，蔡紅軍

1.吉林大學綜合信息礦產預測研究所，長春 130061 2.國核電力規劃設計研究院，北京 100094 3.吉林大學符號計算與知識工程教育部重點實驗室，長春 130012 4.吉林大學國家地球物理探測儀器工程技術研究中心，長春 130061 5.內蒙古地質礦產勘查開發局，呼和浩特 010020

基于GIS的礦產預測地質解譯空間信息集成

葉水盛1，喬金海2，葉育鑫3，4，郭利軍5，蔡紅軍5

1.吉林大學綜合信息礦產預測研究所，長春 130061 2.國核電力規劃設計研究院，北京 100094 3.吉林大學符號計算與知識工程教育部重點實驗室，長春 130012 4.吉林大學國家地球物理探測儀器工程技術研究中心，長春 130061 5.內蒙古地質礦產勘查開發局，呼和浩特 010020

利用我國海量地質標準基礎數據庫中的數字地質圖和礦產圖，通過基于GIS的地質解譯空間集成地質信息，將其用于綜合信息礦產預測。以地質解譯系統對內蒙大興安嶺南段1∶20萬成礦預測的應用為案例，闡述地質信息的空間提取與集成過程：首先在建立地質字典庫實現地質空間信息共享的基礎上，通過礦化密集區對地質模型的分類圖層進行空間分析，建立地質成礦空間信息庫和圖庫；然后，基于典型礦床圈定模型單元，通過模型單元與地質成礦空間信息庫和圖庫的空間分析，建立地質找礦模型；最后，基于地質單元對地質成礦空間信息庫和圖庫的二次空間集成，完成預測模型的地質空間信息提取與集成。將本方法應用在銀礦案例的綜合信息礦產預測靶區評價上，得到可供進一步查證的新增靶區比已知靶區增加了近5倍。

礦產預測；地質解譯；地質空間信息集成；地質找礦空間信息庫；地理信息系統

0 前言

我國已將建國60年來積累的海量地質資料建立起非常巨大的標準基礎數據庫。據不完全統計，已經完成和正在建設的全國性數據資源有12大類50余種數據庫，包括1∶500萬－1∶5萬數字地質圖空間數據庫，1∶20萬、1∶5萬和小比例尺礦產地數據庫等，其中包括了大量圖形數據和多圖層屬性數據。為了滿足我國快速增長的礦產資源需求，急需進一步開發利用上述海量地質信息，服務于國民經濟的持續發展。

綜合信息礦產預測理論與方法現已成為礦產資源預測和評價通行的理論與方法［1］。綜合信息找礦模型以礦產資源體為單元，應用它們的集合建立統計性模型。礦產資源體有不同的等級（如礦田、礦床、礦體等），不同等級的找礦模型是統計性模型而不是確定性模型。綜合信息找礦模型以地質信息為基礎，研究地質、地球物理、地球化學和遙感信息，并研究它們之間信息的轉換規律，應用間接信息找尋隱伏礦產資源體和盲礦產資源體，達到找礦的目的［2］。

綜合信息找礦模型中地質找礦模型的建立，尤其是通過基于GIS的地質解譯進行空間地質信息的自動提取和集成，建立地質找礦模型，完成預測模型的空間信息提取與轉換，迄今仍是一件較困難的事。筆者圍繞這一問題展開了一系列的論述。

1 基于GIS的礦產預測地質信息解譯原理

1.1 綜合信息礦產預測中的地質解譯

礦產圖與地質圖是綜合信息礦產預測地質解譯的基礎數據。從統計觀點分析，地質圖和礦產圖是不同性質、不同時期、不同等級地質體和礦產資源體的組合。各種物、化探圖系和遙感影像是地質體、礦產資源體不同側面的顯示。

目前地質圖、礦產圖都是二維的，應用綜合信息礦產預測理論與方法體系，可以建立綜合信息找礦模型，通過綜合信息找礦模型研究礦產資源體的地質、地球物理、地球化學和遙感信息，形成三維化礦產資源體集合，按礦種進行礦產資源體預測。即：按礦種編制綜合信息礦產預測圖系，按不同礦種和不同類型礦床組成礦床密集區集合，按不同礦種研究礦床密集區和異常密集區信息之間的轉換規律，推斷不同礦種隱伏礦產資源體集合，在此基礎上進行不同礦種礦產資源潛力評價［1］。

1.2 基于GIS的綜合信息礦產預測地質解譯

地質解譯過程就是綜合信息成礦預測圖的編制過程。筆者遵循綜合信息礦產預測的地質解譯原理與方法，總結傳統的地質解譯地質圖及礦產圖的建模過程和工作流程［3－4］，在設計綜合信息礦產預測系統的總體框架下［5－6］，設計并成功研發出由新建字典庫、原始圖處理、空間分析3個主要功能模塊組成的地質解譯系統［7］（圖1）。系統中設5個獨立子功能模塊實現對系統的管理與服務：系統環境設置包括指定工作路徑、解譯用圖及結果圖庫的存放目錄；文件管理是指對任一GIS點、線、面文件的存取；圖庫管理是將地質解譯全過程的圖庫自動分類建庫；屬性庫管理是瀏覽、條件檢索圖形的屬性庫；幫助是指地質解譯系統的具體操作使用說明。

研發的地質解譯系統功能齊全，能在計算機上完成地質解譯全過程，實現基于GIS礦產預測中的地質信息提取。

圖1 地質解譯模塊功能設計Fig.1 Functional design of geological interpretation model

2 建立地質字典庫實現地質空間信息共享

2.1 數字化地質圖

地質數據來源于地質圖、礦產圖等，其數據類型分為圖形數據和與圖形相關的屬性數據［8］。眾所周知，我國不同時期、不同省區、不同比例尺建立的數字化地質圖的屬性庫結構各異。基于GIS的地質解譯首先需要將各種不同地質圖的屬性庫結構進行轉換和重建，建立地質解譯系統統一標準的共享信息，然后才能開展地質解譯的空間成礦信息提取。

2.2 建立系統共享地質空間信息的字典庫

建立地質解譯系統的字典庫，統一轉換不同數字化地質圖中的不同庫結構為系統通用的標準庫結構，實現地質解譯系統下的地質空間信息共享。

筆者設計了地質解譯字典庫，該模塊對不同的數字化地質圖采用系統的標準庫結構進行統一管理，如圖2所示，通過系統的“新建字典庫”功能實現用戶地質圖向系統用的標準地質圖的轉換。地質字典庫為地質建模和空間地質信息的自動、快速集成提供共享的標準信息源。

3 建立地質成礦空間信息庫和圖庫

綜合信息找礦模型是以礦產資源體為單元，應用它們的集合建立的統計性模型。不同等級的地質找礦模型必須研究不同等級的地質體，建立不同等級的空間信息地質找礦模型［9］。筆者主要論述1∶ 20萬礦產預測中地質信息的提取研究，建立礦田級的空間信息地質找礦模型。

圖2 新建字典庫功能Fig.2 Functions of the built dictionary database

3.1 地質模型分類圖層的建立

對地質解譯而言，地層及巖體的劃分是綜合解譯工作的地質先驗前提，需要根據預測目的簡化系統標準地質圖為地質模型分類圖層。圖1中的“成礦模型”功能模塊，即為地質圖層分類而設的。地質圖層的分類方法可以有多種：可按不同預測目標分別建立不同礦種的成礦地質分類圖層；也可按地質圖圖例進行分類，如地層、巖體、巖脈等的簡單分類。本文采用后一種分類。文中案例是開展中比例尺金、銅、鉛、鋅、銀多金屬礦預測，根據內生礦產的地層、巖漿巖、構造控礦因素分析，將案例中的內蒙古大興安嶺南段1∶20萬的系統用標準地質圖，按建立的成礦模型分別集成建立地層分類庫、巖體分類庫，目的是為地質解譯建立基礎圖庫。

圖層分類是由分類模型的代碼與系統的地質圖標準代碼的匹配檢索來實現的：即通過分類模型匹配的屬性記錄代碼找到相應的圖形記錄，經過一系列空間分析的判別、合并等功能，分別保存同種類型巖性的圖元。圖1中的“原始圖處理”功能模塊完成地質圖的地層、巖體分類過程。

3.1.1 建立地層分類庫

從地質演化的角度分析不同時代地質體的控礦特征，在地質解譯系統下，將內蒙古大興安嶺南段1∶20萬的系統標準地質圖進行地層劃分。按照成礦模型劃分地質體基本類型，全區地層共劃分為10類：老變質巖早元古代寶音圖群；石炭系下統、中統；二疊系上統、下統；三疊系上統；侏羅系下統、中統、上統；白堊系下統。

3.1.2 建立巖體分類庫

按時代與巖性分類建立巖體分類庫。全區巖漿巖共劃分為12類：石炭紀中性；二疊紀酸性、中性、基性、超基性；三疊紀酸性；侏羅系酸性、中性、基性；白堊紀酸性、中性、基性。

3.2 建立礦化密集區

礦產資源體是指那些含有礦床（點）及礦化信息的地質體。這些礦產資源體集合的空間分布特征反映了它的成礦規律。地質找礦模型的地質找礦標志包括來自預測區礦產圖庫中已知典型礦床（體）的成礦特征，重砂、化探異常等的礦化信息特征［10－11］，與地層、巖漿巖、構造等地質體的成礦相關性分析結果（圖3）。對預測區礦化信息空間分布規律和特征的研究，不僅是建立地質找礦模型的需要，也是模型單元、預測單元選定和劃分的重要條件。因此空間集成預測區礦化信息就成為建立地質找礦模型首選工作。

3.3 建立地質成礦空間信息庫和圖庫

在建立測區地質模型分類圖層的基礎上，結合測區建立的礦化密集區進行空間關聯分析，建立地質成礦空間信息庫和圖庫。

利用地質解譯系統的空間分析模塊（圖1），進行區對點疊加空間分析，分別以地層分類庫、巖體分類庫中的各類地層、巖體為疊加圖層，以金、銅、鉛、鋅、銀多金屬礦化密集區為被疊加圖層，進行空間相交分析，建立反映地質找礦模型內容的地層控礦庫和巖體控礦庫，即為地質成礦空間信息庫和圖庫。

圖3 礦產圖庫內容（白音諾爾大型鉛鋅銀礦）Fig.3 Content of mineral map database（large lead－zincsilver mine of Baiyinruoer）

3.3.1 建立地層成（控）礦庫

由前可知，區內出露不同時代的地層。由于不同地層本身存在相應的主成礦元素一致的元素高豐度背景或存在化學活潑的巖性層，在后期構造巖漿作用過程中一方面同化、溶濾了其中的成礦金屬組分，另一方面巖漿侵入造成的巖熱流體與大氣降水對流循環，從圍巖中浸出部分多金屬組分或產生接觸交代作用，因而形成區內廣泛分布的接觸交代型和熱液型甚至斑巖型礦床［12］。按地層分類庫中不同時期、不同巖性的各類地層與各預測礦種礦化密集區的空間相關分析，從地層分類庫中空間集成并建立地層成（控）礦庫。地層的成（控）礦地質解譯分3個不同層次，從地層分類庫中空間關聯集成不同時代地層對不同礦種的成（控）礦特征：

①僅地層中含礦（化）點的巖性（模型標志集合）的地質體集合，后綴MX；

②地層中與含礦化巖性完全相同的所有地質體集合（各地質體圖代碼完全相同）后綴HK；

③地層中與含礦化巖性類型相同的所有地質體集合（各地質體庫代碼完全相同）后綴KK。

各礦種地層成（控）礦庫中的空間信息庫和圖庫的內容列表1。

除老變質巖分布區缺金資料外，由表1統計可知系列成礦與時間序列有關，地層從老到新，即從元古宇→石炭系→二疊系→三疊系→侏羅系→白堊系大致形成了金、銅、鉛、鋅、銀礦化組合。

表1 內蒙古大興安嶺南段地層成（控）礦庫Table 1 Formation metallogenic（ore－controlling）database of Daxinganling in the south of Inner Mongolia

3.3.2 建立巖體成（控）礦庫

本區廣泛分布種類繁多的巖漿巖類與現存的已知礦產有直接和間接的成因聯系，主要作用體現在兩方面：其一是巖漿巖中有大量的成礦物質，它是成礦物質重要的載體，尤其是金屬物質，這些成礦物質在地質作用下，分別或組合富集，就可以形成單礦種或復合礦種的礦體，即巖漿巖直接控礦。其二是巖漿活動能釋放出大量的熱能，對深層地下水起加熱和集聚作用，與巖漿自身的含礦熱液混合，在其循環過程中可以萃取圍巖中的礦物質，使其參加到成礦作用過程中去。根據本區成（控）礦標志的空間信息分布特征，以出露巖體為單位分3個（MX、HK、KK）不同層次集成巖漿巖的所有成（控）礦信息，建立巖體成（控）礦庫。即按巖體分類庫中不同時期、不同巖性的成（控）礦作用，從巖體分類庫中以各預測礦種為庫類，分別集成各時代的酸性、中性、基性、超基性巖體空間成（控）礦信息，建立巖體控礦的空間信息庫和圖庫。巖體成礦庫中與本次預測有關的成（控）礦巖性見表2。

表2 內蒙古大興安嶺南段巖體成（控）礦庫Table 2 Rock mass metallogenic（ore－controlling）database of Daxinganling in the south of Inner Mongolia

由表2統計可知：Cu與各期的巖漿活動都有關，與各類巖性也都有關，Zn次之；Pb、Ag、Au主要與中酸性巖關系密切。

4 找礦模型的地質空間信息提取

礦產資源體由大、中、小型礦床組成，成為一個有機的整體。綜合信息找礦模型是以礦產資源體為單元，應用它們的集合建立統計性模型［1］。

利用已建立的礦產地數據庫（礦產圖）結合數字化地質圖，研究典型礦床的成礦規律、控礦因素和找礦標志，建立以礦產資源體為單元的模型單元；在上述地質解譯的地質成礦空間信息庫和圖庫的基礎上，進行礦床客觀存在的地質找礦標志提取，建立找礦標志組合的地質找礦模型，即為綜合信息找礦模型的地質找礦模型空間信息庫。

4.1 以模型單元建立地質找礦模型

在已建立的地質成礦空間信息庫和圖庫基礎上，分別建立金、銀、銅、鉛、鋅各預測礦種的地質找礦模型，建立以礦產資源體為模型單元的礦床（點）密集區的空間信息庫和圖庫。

本文基于GIS建立地質找礦模型，就是以地質成礦空間信息庫和圖庫疊加模型單元的空間成礦分析，然后與物探、化探、遙感等解譯圖系關聯，分析出露及半隱伏礦的物化探異常分布特征，通過相似類比確定半隱伏－隱伏礦的地質找礦標志，進一步歸納總結典型礦床的地質體特征，確定礦產資源體的地質找礦標志組合，建立基于模型單元的礦田級綜合信息地質找礦模型。

4.2 找礦模型的地質空間信息提取

不同礦種建立地質找礦模型空間信息庫的建模過程、解譯方法和空間信息集成技術基本類似。本文以建立銀地質找礦模型空間信息庫為例來敘述地質解譯的找礦模型建立過程。

4.2.1 基于典型礦床圈定模型單元

從傳統意義上講，找礦模型的建立是在已知典型礦床的研究分析基礎之上。GIS的引入與應用為建立地質找礦模型提供了極為便利的手段，它可利用己建立的礦產地數據庫（礦產圖）結合數字化地質圖，進行成礦地質空間信息的分析集成，建立地質找礦模型。本文在基于GIS的礦產預測應用研究中，以一個或數個典型礦床組成的礦田作為模型單元圈定的成礦必要條件，依據礦產地數據庫中的礦床屬性庫的成礦地質標志（圖3），結合地質成礦空間信息庫和圖庫、以及地球物理、地球化學的找礦標志，決定模型單元的定義域及其邊界條件，建立模型單元（圖4）。

通過礦產圖銀礦床（點）屬性庫（圖3）的空間集成，分析典型礦床及礦化點的成（控）礦因素，列出有關銀典型礦床成礦特征（表3）；并以地質成礦空間信息庫和圖庫為地質先驗底圖，用礦產圖銀多金屬礦床（點）空間定位模型單元，結合物化探異常確定模型單元的定義域及其邊界條件。

在本測區內分布銀多金屬礦床4處，其中與銀密集區有關的大型礦床2處，小型礦床2處，此外，與銀有關的礦（化）點7處（圖4）。根據多金屬礦床與銀有關的伴（共）生關系（表3）以及銀礦化點等綜合信息，圈定模型單元與擴展模型單元9個，分別是26、31、46、47、60、76、83、84、86（圖4）。

4.2.2 地質信息找礦模型的建立

基于GIS的地質找礦模型是在礦產地數據庫的基礎上，根據研究區礦產圖庫的已知典型礦床（體）的地質成礦特征（圖3），以及物化探、重砂等信息顯示的特征［13］，建立模型單元；利用模型單元對地質成礦空間信息庫和圖庫進行空間信息的提取和集成，建立成（控）礦地層、巖體的地質模型找礦標志。如集成的銀找礦地質模型的主要地質找礦標志：

1）元古宇錫林郭勒雜巖（Pt1xl），

2）石炭系格根敖包組（Cpg），

3）下二疊統（哲斯組P1zs，大石寨組P1d，壽山溝組P1ss…），

4）侏羅系（新民組J2x，滿克頭鄂博組J3mk，瑪尼吐組J3mn，白音高老組J3b），

5）二疊紀侵入巖（Pηγ，Pδ），

6）侏羅紀侵入巖（Jγ，Jγπ，Jγβ，Jηπ），

7）白堊紀侵入巖（Kγβ，Kξγ，Kλ）。綜合分析銀礦化信息與地質找礦標志的空間相關分布，從元古宙、古生代到中生代與銀的產出都有聯系，但最主要的控礦地層是下二疊統的哲斯組（P1zs），上侏羅統的滿克頭鄂博組（J3mk）、瑪尼吐組（J3mn）和白音高老組（J3b）；主要控礦巖體是二疊紀二長花崗巖（Pηγ）、閃長巖（Pδ），侏羅紀酸性巖（Jγ，Jγπ，Jγβ），白堊紀黑云母花崗巖（Kγβ）及鉀長花崗巖（Kξγ）等。

表3 銀典型礦床成礦特征Table 3 Metallogenic table of typical silver deposits

圖4 銀模型單元分布Fig.4 Unite distributions of silver models

5 預測模型的地質空間信息提取

預測模型主要是指統計預測數學模型和礦產資源預測數學模型［1］。由于來自實際觀測的地質數據具有不統一的獨特性，比較有效的方法是通過地質體和礦產資源體的單元劃分，將數據規格化、標準化，然后進行數據處理［1］。筆者基于GIS實現對地質信息的提取，建立綜合信息的礦產資源預測模型，達到對找礦靶區的定位、定量預測的應用。

5.1 以地質單元建立預測模型

5.1.1 統一的地質單元——模型單元與預測單元

本文單元的劃分是強調在完整地認識地質體和礦產資源體的基礎上，以統一劃分的地質體和礦產資源體作為單元，即以含礦床（點）為模型單元，以成礦異常為預測單元，兩者在區域上的控礦特征具有廣泛可對比性的礦田級地質單元。在第4節已按內生礦床的多金屬成礦特點，用礦床（點）定位、地質結合物化探異常確定單元邊界的方法建立了測區的模型單元，應用GIS技術以人機交互的方式，以其類似條件圈定金、銀、銅、鉛、鋅各礦種的預測單元。圖5為銀礦預測圈定的82個地質單元的空間分布。

5.1.2 預測模型的地質空間信息提取

以預測單元和模型單元的合成地質單元分布圖（圖5）為預測模型空間信息集成底圖，以地質成礦空間信息庫和圖庫為找礦地質信息提取對象，采用GIS空間分析的區區疊加分析功能，集成建立以地質單元為圖元實體的地質找礦空間信息庫和圖庫，即不同礦種預測模型的地質空間信息庫（圖6）。

5.2 預測模型的地質統計變量轉換

以模型單元的礦產資源數字特征和地質變量的觀測值為基礎，分別建立礦產資源定位和定量預測的統計數學模型，用于對預測單元的成礦可能性和潛在資源量進行統計預測。

基于GIS建立的地質找礦空間信息庫最大的特點是，對地質單元內每一地質實體都能以圖文并茂的形式，詳盡地用地質符號與精確的數字表達其屬性特征，即以圖元和屬性建庫。通過地質空間信息與地質變量的轉換，它能滿足不同預測模型所要求的多種不同變量類型，還可通過進一步對地質找礦空間信息庫的數據挖掘，提供更深層次的地質統計變量。

圖5 銀模型單元與預測單元分布圖Fig.5 The distributed map of silver model and prognosis units

根據預測模型的統計條件，進行地質找礦空間信息庫中每一項屬性特征的橫向對比。如果屬性特征在模型單元中是普遍存在的，可提取作為控制礦產資源分布位置及成礦可能性的資源定位預測變量。通過地質找礦空間信息庫中每項屬性特征的縱向對比：如果屬性特征與模型單元資源量變化有顯著關聯性，可提取作為控制資源量大小變化的定量預測變量。筆者在已建立的地質找礦空間信息庫基礎上，根據不同的預測目標，分別構置用于金、銅、鉛、鋅、銀多金屬礦預測的原始變量。變量的賦值采用2種方法：一種是定性的二態賦值方法，在單元內存在為“1”，不存在或信息不清均為“0”（表4）；另一種是定量的地質體實際度量賦值，如單元包含與成（控）礦有關的出露巖體的面積度量值等。

圖6 地質單元（銀）預測模型的地質空間信息庫Fig.6 Geological spatial information database of（silver）prognosis model of geological units

表4 地質單元（銀）預測模型地質空間信息提取轉換變量Table 4 Variable table of extraction and conversion of spatial information of（silver）prognosis model of geological unit

6 應用實例

在上述預測模型的地質空間信息提取基礎上，同時利用綜合信息礦產預測系統對物探空間信息、化探空間信息、遙感空間信息進行了提取，并集成綜合信息的定位預測與定量預測模型，在內蒙古大興安嶺南段進行了1∶20萬金、銅、鉛、鋅、銀多金屬礦的綜合預測靶區評價。首次在該區圈出金靶區25個，評價出新增大中型礦床靶區銅14個、鉛12個、鋅13個、銀14個。

例如：對銀礦（圖6）82個地質統計單元的預測模型綜合信息變量（表4），利用特征分析的乘積矩陣主分量法進行定位預測，計算控礦變量權系數與模型單元及預測單元的聯系度，并根據單元聯系度大小排序，靶區預測結果被分為三級：一級靶區12個，為86、31、84、60、76、35、64、78、85、32、1、15號單元；二級靶區14個，為5、10、17、80、81、22、20、26、30、36、34、44、28、33號單元；其他56個單元被劃分為三級靶區。利用定位預測的26個一、二級靶區進行資源量預測，建立銀聚類分析的預測模型［14］，按聚類結果及譜系圖分析得出銀資源量規模預測結果：大型靶區為46（已知單元）、31（已知中型、預測為大型）、86、76（已知單元）、80、78、64、35、15、84共10個；中型為32、36、85、33、60、5、1共7個；小型為28、30、20、26、34、44、81、22、17共9個。

綜上，評價出可供進一步查證的新增大、中型銀礦靶區14個，比已知靶區增加了近5倍。

7 結語

數字化地質圖與礦產圖是地質空間信息提取的直接找礦信息，地質礦產圖結合化探及組合異常圖可反映地層、巖體的成（控）礦性，結合物探圖可提取隱伏礦的間接地質找礦信息。

在以地質體為單元的多金屬成礦預測中，以地質礦產圖空間定位與定性地質單元的空間分布，參考化探主成礦元素、組合異常以及物探異常可以確定地質單元的定義域及邊界。

以地質單元為底圖，以地質成礦空間信息庫和圖庫為地質找礦信息的集成對象，空間分析集成建立地質找礦模型和預測模型，不但為基于GIS的地質信息空間提取集成提出一條新途徑，也為開發利用我國已建立的海量空間數據庫進行了一次有益的嘗試。

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Integrate of Geological Interpretation Spatial Information of Mineral Resource Prediction Based on GIS

Ye Shui－sheng1，Qiao Jin－hai2，Ye Yu－xin3，4，Guo Li－jun5，Cai Hong－jun5
1.Institute of Mineral Resources Prognosis of Comprehensive Information，Jilin University，Changchun 130061，China 2.State Nuclear Electric Power Planning Design ＆Research Institute，Beijing 100094，China 3.Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education，Jilin University，Changchun 130012，China 4.National Engineering Research Center of Geophysics Exploration Instruments，Jilin University，Changchun 130061，China 5.Inner Mongolia Bureau of Geology and Mineral Exploration，Hohhot 010020，China

According to our massive digital geological map and mineral map in geological standardsbased database，geological information is integrated in space by GIS－based geological interpretation.It’s utilized to implement comprehensive information mineral forecast.In this paper，ageological interpretation system is applied to 1∶20 0000mineralization prediction about Daxinganling，in the southern of Inner Mongolia.In this work，the spatial geological information extraction and integration process can be illuminated.The geological spatial information is shared by establishing geologicaldictionary.First，geological ore－forming space information base and gallery space are established through making spatial analysis of classification layers of the geological model in the mineralization dense area.Then，the geological prospecting model is established through making spatial analysis about geological model unit and ore－forming spatial information database and gallery space.At last，extraction and integration of the geospatial information of prediction model are completed through the second space integration of the geological model unit to the geological ore－forming spatial information database and gallery space.The amount of new target areas which should be confirmed further is increased 5times by using this approach to evaluate target areas of comprehensive information mineral forecast of a case of Ag mineral.

mineral resource prediction；geological interpretation；spatial integration of geological information；geological prospecting spatial information database；geographic information systems

book=2012,ebook=470

P628.4

A

1671－5888（2012） 04－1214－09

2011－12－05

國家自然科學基金項目（41172294）

葉水盛（1953－），男，教授，主要從事綜合信息礦產預測與GIS開發應用研究，Tel：0431－88502410，E－mail：ye＿jl.edu＠163.com

葉育鑫（1981－），男，講師，主要從事地學信息集成技術研究，E－mail：yeyx＠jlu.edu.cn。