基于GIS平臺的多源數據成礦預測
——以敦煌白山地區為例

李浩杰, 常曉珂

(1.蘭州大學 土木工程與力學學院,甘肅 蘭州 730000； 2.甘肅省有色地質調查院,甘肅 蘭州 730000； 3.蘭州理工大學 經濟管理學院,甘肅 蘭州 730000)

基于GIS平臺的多源數據成礦預測
——以敦煌白山地區為例

李浩杰1,2, 常曉珂3

(1.蘭州大學 土木工程與力學學院,甘肅 蘭州 730000； 2.甘肅省有色地質調查院,甘肅 蘭州 730000； 3.蘭州理工大學 經濟管理學院,甘肅 蘭州 730000)

利用GIS空間分析技術,在地質、物探、化探、遙感數據處理的基礎上,將不同來源的數據信息采用遙感圖像融合、疊加各種致礦要素,在GIS系統中綜合信息成礦預測理論,采用證據權模型進行綜合分析與解釋,從而提高成礦預測的精度,圈定成礦預測區,助力找礦突破。

GIS；多源數據；疊加分析；成礦預測

多源數據包括遙感數據、地質數據、物探數據、化探數據等,這些數據都是地質體不同物理特性、化學特性、光譜特性的直接或間接反映,是成礦預測所需要的控礦因素。遙感、物探、化探勘查技術都是一種間接找礦方法,單一數據源的多解性,使得勘查結果具有不確定性,由此所提供的信息也往往是片面的,因此需要對眾多復雜而又相互關聯的地學數據進行更深入的分析,從而達到找礦的目的[1]。對多源數據的綜合分析可借助于GIS的空間分析功能,對多源數據進行空間疊置,尋找有利于成礦的區域。

1 地質概況

研究區為1∶5萬白山幅等四幅,位于敦煌市西北。白山幅、白山南幅地層屬北疆—興安地層大區,紅柳園地層分區,印尼喀拉地層小區,位于大地構造位置南天山褶皺帶東端與塔里木板塊的東端疊加復合區內；小獨山幅、雙岔溝口幅地層屬塔里木—南疆地層大區,中天山—北山地層分區,紅柳園地層小區,位于北山陸緣活動帶古生代柳園—俞井子裂谷帶西段[2]。區內出露地層主要有侏羅系中統水西溝群(J2s)、二疊紀方山口組(Pf)和雙堡塘組(Psp)、石炭紀干泉組(Cg)和下石炭紅柳園組(Ch)、中泥盆三個井組(Dsg)、前長城系敦煌巖群(ArPtD)等。區內巖漿活動強烈,侵入巖分布廣泛,從基性到酸性巖均有出露:巖體主要為三疊紀花崗巖(γP)和閃長巖(δP)等,石炭紀黑云母花崗巖(γC)和閃長巖等(圖1)。區域構造活動的發展演化,是區域變質的主要原因,為區域變質提供了應力和熱源,巖石受溫度、壓力及熱液流體的影響而發生變質。

圖1 研究區1∶5萬地質構造簡圖Fig.1 1∶50 000 diagram of geological structure in study area1.第四系;2.侏羅系中統水西溝群;3.石炭紀干泉組;4.下石炭紅柳園組;5.中泥盆三個井組;6.前長城系敦煌巖群;7.三疊紀黑云母花崗巖;8.石炭紀黑云母花崗巖;9.三疊紀花崗巖;10.三疊紀閃長巖;11.蘆草灘鐵礦點;12.斷層。

圍巖蝕變是成礦直接的控制因素之一,圍巖主要有凝灰質砂巖、絹云千枚巖、糜棱巖和輝綠巖等。區域巖漿活動顯著,出露有大量的熱變質巖,其巖石區域變質為低綠片巖相。石英脈型鎢礦床主要沿區域性淤泥河大斷裂與鹽灘南大斷裂東部復合部位,典型礦床為小獨山石英脈型白鎢礦,賦存于南蝕變帶的三個礦化帶中；金礦點則分布于鹽灘南大斷裂東端西側,代表礦點為19號金礦點,該地段巖石蝕變(綠泥石化、絹云母化、硅化、碳酸鹽化、黃鐵礦化)強烈,石英脈、方解石脈發育；鐵礦點處于酸性花崗巖與泥盆紀碳酸鹽接觸部位,金灘子弧形構造西側附近,典型礦床為蘆草灘接觸變質型鐵礦點,產于華力西中期二長花崗巖與砂板巖之接觸帶,巖石破碎,見有硅化、角巖化、綠泥石化、綠簾石化[3]。

2 遙感蝕變信息與構造信息分析

2.1 遙感蝕變信息特征

研究區位于中國西北極干旱無人地區,植被極不發育,地表無水體,且所選圖像成像時間為冬季無降雪。進行掩膜處理后對比發現,此次異常提取,幾乎無干擾信息,提取的遙感蝕變信息較為可靠。

2.1.1 遙感異常種類

由ETMl、3、4、5四個波段進行的特征定向主成分分析獲得鐵化(鐵染)蝕變遙感異常；ETMl、4、5、7四個波段進行的特征定向主成分分析獲得泥化(羥基)蝕變遙感異常。

2.1.2 遙感異常分級

遙感異常按灰度值分為三級,即高值級,鐵染異常用紅色表示,泥化異常用粉色表示；中值級,鐵化異常用綠色表示,泥化異常用黃色表示；低值級,鐵化異常用藍色表示,泥化異常用青色表示。

2.1.3 遙感異常找礦模式

本區幾個已知礦點及其周邊均出現不同程度的“礦化型異常”,這類異常一般值級較高,分布較連續,并具有一定規模,而且鐵化和泥化遙感異常有一定的重合性。這類異常是反映礦化區的鐵化蝕變、泥化蝕變暈的富集地段,是找礦的重要指示標志。

2.2 構造信息特征

2.2.1 線性構造數據統計

以研究區1∶5萬遙感影像線性體解譯圖作為線性體統計分析的基礎資料,以正北為0°,東為90°,南為180°,角度間隔45°分組,通過對解譯出的44條線性體的長度和數量進行統計并作為基本數據,得到線性構造長度分布直方圖(圖2)。長度分布直方圖的形態接近啞鈴狀分布,說明線性構造的分布是長度<10 km的小微型構造較為發育,長度在20～25 km的中型構造相對發育,與地質資料統計結果一致,其解譯結果可信度較高。將方位進行統計,得到線性構造方位分布直方圖(圖3)。由方位分布直方圖得知,區內線性構造的優勢方位為45°～90°和90°～135°,其中27°～45°(北北東向)也比較發育,整體上近東西向和北東向為優勢方位。整體分布情況見研究區1∶5萬遙感地質構造簡圖 (圖4)。

圖2 線性構造長度分布直方圖Fig.2 Histogram of length distribution of linear structure

圖3 線性構造方位分布直方圖Fig.3 Histogram of orientation distribution of linear structure

2.2.2 線性構造密度分析

使用ARCGIS軟件密度分析模塊得到研究區線性構造密度圖(圖5),線性構造密度的高值區和頻度的高值區基本吻合。它反映了線性體在空間上密度分布的數字特征和結構特征。等密度圖上兩向延長的高密度區或具有一定延伸方向的梯度帶多為區域構造帶的反映,對比分析結果表明:在圖幅中部自西向東發育了一個線性體密集區,與目視解譯的東西向構造完全重合。

圖4 研究區1∶5萬遙感地質構造簡圖Fig.4 1∶50 000 diagram of remote sensing geological interpretation in study area1.遙感影像;2.線性構造;3.環形構造。

圖5 研究區局部線性構造密度圖Fig.5 Density diagram of local linear structure in study area1.極高密度區;2.高密度區;3.中密度區;4.低密度區;5.不發育區;6.線性構造。

為了直觀地顯示礦化蝕變信息與構造的空間關系,利用MAPGIS軟件把線性構造信息與鐵染蝕變信息疊加 (圖6)。圖像顯示鐵染蝕變信息與構造信息有著密切的空間相關性,鐵染蝕變信息主要受北東向和東西向構造的控制,且多分布于斷層東南側。將環形構造分布圖與蝕變信息疊加分析,可見環形構造的空間位置與羥基蝕變信息高度吻合(圖7)。由此可見由于火山和侵入作用形成的環形構造地區熱液蝕變現象較為發育,是羥基蝕變類型礦床形成的有利區域。

3 化探綜合異常與蝕變信息疊加

依據1979年1∶20萬區域地質調查化探資料顯示,研究區內Fe、W元素具有比較好的成礦潛力,在線環構造的復合和巖體圍巖接觸部位容易富集成礦。在本研究中,采用地球化學Fe、W元素異常等值線與蝕變信息提取圖像疊加的數據處理方式,作為找礦預測資料的互為補充與驗證,限于篇幅只將Fe元素化探異常與鐵化異常疊加(圖8)?？梢?Fe元素地球化學異常區域與蝕變信息提取異常局部地區吻合,所提取的蝕變信息可以作為找礦預測標志。

圖6 線性構造密度與鐵染蝕變信息位置關系局部圖Fig.6 Local map of position relation between linear structure density and alteration information1.線性構造極高密度區;2.線性構造高密度區;3.線性構造中密度區;4.線性構造低密度區;5.鐵染高級異常;6.鐵染中級異常;7.鐵染低級異常;8.線性構造。

圖7 環形性構造與泥化蝕變信息位置關系局部圖Fig.7 Local map of position relation between ring structure and pelitization alteration information1.泥化高級異常;2.泥化中級異常;3.泥化低級異常;4.環形構造。

圖8 Fe元素化探異常與鐵化異常疊加局部圖Fig.8 Local map of geochemical anomaly of Fe and iron abnormality1.鐵染高級異常;2.鐵染中級異常;3.鐵染低級異常;4.Fe異常等值線。

4 物探異常與蝕變信息疊加

物探數據為1∶5萬高精度磁法測量,經分析整理后可以看出,弱磁 顯。推測研究區內主要近東西向構造和以北東—南西向斷裂構造為主。對本區成礦有重要控制作用,反映深部地質作用。分解后的局部磁異常,總體反映出北東—南西向局部磁異常分布。根據異常產出部位及異常形態劃分出異常,限于篇幅選取1號一類異常為例(圖9),1號一類異常:位于測區中部,呈北西—南東向展布,異常長約5 km,北西為負磁,南東為正磁異常帶。正磁異常幅值高達540 nT,面積約3 km2。該區主要出露巖性為二疊紀黑云母花崗巖,但相對周邊相同巖性地區,異常幅值較高,是成礦預測的重要依據。

圖9 1∶5萬磁法異常與蝕變信息疊加局部圖Fig.9 Local map of superposition of 1∶50 000 magnetic method abnormality and alteration information1.泥化高級異常;2.泥化中級異常;3.泥化低級異常;4.鐵染高級異常;5.鐵染中級異常;6.鐵染低級異常;7.磁法異常等值線。

5 預測區的圈定

依據綜合信息成礦預測理論,分析礦床形成、分布規律和控礦因素的地質、地球物理、地球化學、遙感地質等一系列方法所獲得的有關信息,對礦產資源體所作的預測工作[4],使用基于GIS平臺的Morpas軟件,采用證據權模型來進行本次預測。證據權模型:以貝葉斯條件概率為基礎,通過一定的數學計算方法確定與成礦作用關系密切的證據層的權重值,進而計算空間任意位置礦產發育的概率值,以圈定預測區[5]。

主要流程:建立研究區礦床(點)和成礦作用有關的證據因子專題數據庫,對預測總工程進行網格單元劃分,確定合適的網格寬度。進行點、線、面元分析和組合熵計算等[6]。在確定整個預測區內的臨界值之后,其概率圖中后驗概率大于臨界值的地區,即為成礦預測區。結合實際情況,圈定6個預測區 (圖10),限于篇幅選取兩個預測區做情況說明(表1)。

圖10 1∶5萬成礦預測區分布圖Fig.10 Distribution map of 1∶50 000 metallogenetic prognosis area1.證據權重;2.預測區;3.已知礦點。

將已圈定的預測區信息與已知礦點位置進行疊加,發現3個已知礦點均處于預測區范圍內,由此表明此次礦產預測具有較好地找礦指導意義。經與化探綜合預測結果對比:①化探綜合預測方法圈定研究區內2個已知礦點,多源數據預測圈定3個已知的全部礦點。②化探綜合預測方法圈定預測區面積是多源數據預測圈定的2.2倍。這表明,多源數據比單一數據的預測方法更加科學合理。

表1 預測區情況

6 結語

基于GIS平臺的多源信息綜合成礦預測,是利用MAPGIS、ARCGIS等軟件強大的兼容性將地質、遙感、地球化學等多源數據,轉換到MAPGIS平臺進行快速綜合分析研究,各種控礦因素進行統計分析和疊加分析,達到預測成礦遠景區的目的。方法簡單實用,可推廣性強,易于掌握,可在礦產勘查中廣泛使用,更好地指導找礦工作。

[1] 劉治國,池順都,周順平,等．成礦預測中應用GIS的主要步驟[J]．地質找礦論叢,2002,17(2):140-144.

[2] 甘肅省地質礦產局．甘肅省巖石地層[M]．武漢:中國地質大學出版社,1997．

[3] 甘肅省有色地質調查院．甘肅省敦煌市白山―雙岔溝口地區礦產地質調查設計書[R].蘭州:甘肅省有色地質調查院,2013.

[4] 王世稱．綜合信息礦產預測理論與方法體系新進展[J]．地質通報,2010,29(10):1399-1403.

[5] 劉星,胡光道．應用MORPAS系統證據權重法進行多源信息成礦預測[J]．地質與勘探,2003,39(4):65-68.

[6] 丁永月．西藏尼木銅礦區域綜合致礦異常信息提取與成礦預測[D]．武漢:中國地質大學(武漢),2013.

(責任編輯：陳文寶)

Metallogenic Prediction of Multi-source Data Based on GIS Platform

LI Haojie1,2， CHANG Xiaoke3

(1.SchoolofCivilEngineeringandMechanics,LanzhouUniversity,Lanzhou,Gansu730000; 2.GansuNonferrousGeologicalSurveyInstitute,Lanzhou,Gansu730000; 3.SchoolofEconomicsandManagement,LanzhouUniversityofTechnology,Lanzhou,Gansu730000)

Using GIS spatial analysis technology,on the basis of geological,geophysical,geochemical and remote sensing data processing,the data from different sources of information using remote sensing image fusion,all kinds of mineral elements in the GIS system the comprehensive information metallogenic prediction theory using the weights of evidence model,comprehensive analysis and interpretation,so as to improve the mineralization prediction precision,the delineation of ore prospecting area power prospecting breakthrough.

GIS; multi-source data; overlay analysis; metallogenic prediction

2015-03-30;改回日期:2015-04-16

中國地質調查局計劃項目，甘肅省敦煌市白山—雙岔溝口地區礦產地質調查項目(12120113046800)。

李浩杰(1986-),男,助理工程師,在讀碩士,地質工程專業,從事遙感地質工作。E-mail:lihaojiehao@qq.com

P208; TP75

A

1671-1211(2015)04-0510-05

10.16536/j.cnki.issn.1671-1211.201504029

數字出版網址:http://www.cnki.net/kcms/detail/42.1736.X.20150619.1333.012.html 數字出版日期:2015-06-19 13:33