GIS中证据权重法的应用

1、中国地质大学（武汉）GIS中证据权重法的研究与应用学院：资源学院专业：资源勘查工程（矿调）题目：GIS中证据权重法的研究与应用姓名：钟晓辉指导老师：张夏林班级：026092学号： 20091002806GIS中证据权重法的研究与应用目录 TOC o 1-5 h z 前U言1 HYPERLINK l bookmark35 o Current Document GIS为何能应用于成矿预测的原因 1GIS应用于成矿预测的优势 1GIS应用于成矿预测的理论基础 2GIS应用于成矿预测的基本方法 2空间分析3数据模型方法 3 HYPERLINK l bookmark41 o Current Docume

2、nt 证据权重法3证据权重法的由来 3证据权重法的概念 3证据权重法运用的步骤 4 HYPERLINK l bookmark44 o Current Document 证据权重模型4证据权重法的原理 5证据权重模型的建立 5数据组织5证据因子选择 5证据权重模型的应用 6预测结果及评价7 HYPERLINK l bookmark54 o Current Document GIS及证据权重法的发展趋势 7参考文献8GIS中证据权重法的研究与应用GIS中证据权重法的研究与应用钟晓辉（中国地质大学，武汉026092班）摘要在新的找矿形势下，GIS作为新技术被应用在矿产勘查中具有极大的潜力，而 GIS

3、应用于成矿预测有许多种基本方法。本文主要讨论GIS数据模型方法中证据权重法在成 矿预测中的研究应用，阐述了证据权重法应用于成矿预测的理论基础、手段、方法及步骤 等等，并就GIS及证据权重法目前的研究进展及发展趋势提出自己的看法和认识。关键词GIS证据权重法成矿预测发展趋势1前言成矿预测是在成矿预测的基本理论指导下，根据一定的成矿地质理论、成矿地质环境、 成矿条件和找矿标志对还没有发现但将来可能发现的矿床做出推断解释和评价，提出潜在 矿床发现的途径,促进矿床的提早发现和评价【I。矿产预测和矿产勘查密不可分，贯穿于矿产勘查工作的全过程。传统的成矿预测是地质 人员运用已掌握的地质理论和找矿经验在成矿

4、规律图上圈出不同的成矿远景区作为预测远 景区。目前的成矿预测是在传统预测的基础上发展起来的预测工作，它有自己的预测理论和 技术方法。可归纳为3个方面：就矿找矿；按成矿理论找矿和模式找矿；应用新技 术、新方法综合找矿。GIS技术发展迅速，已成为中国及世界矿产资源评价的理想工具和手段，定位预测和定 量评价方法是当前成矿预测研究的热点。由Agterberg等和Bonham- Carter等提出的证据权 重法是基于GIS矿产资源评价的主要方法之一，主要运用的是相似类比理论，即在一定地 质条件下产出一定类型的矿床，相似地质条件下赋存有相似的矿床，同类矿床之间可以进 行类比，将与已知矿床的地质背景相似的地

5、区（段）作为成矿远景区或圈定为找矿靶区。证 据权重法正是利用这一点，与找矿信息结合，区分矿化有利地段和不利地段，从而达到定量 圈定和评价找矿靶区的目的。这种方法从数据出发研究成矿预测中的各种关系，以现代地质 成矿理论为指导，以地质、矿产、物探、化探、遥感等基础数据为基础应用现代信息技术, 提取与矿产有关的信息，通过统计途径计算各种地质因素、找矿标志所提供的权重定量地 评价地质因素和找矿标志对指示找矿的作用的大小，并计算成矿后验概率的相对大小，从而 确定有利的成矿部位。该方法与信息量法类似，只是所建模型更加精细，由于简单、实用, 受到一些矿产资源评价专家的重视。2 GIS为何能应用于成矿预测的原

6、因GIS应用于成矿预测的优势成矿预测的基本目的是预测未发现矿床的空间位置，并大体知道这些矿床的基本类型、 规模及矿石的品位。传统的方法是以地质、物探、化探的资料为基础，依据一定的理论 和经验以达到预测的目的。而面对如今大量的地学信息，传统方法难以适应从定性到定量预测的要求，地学信息又是多源且量纲不一的，传统的计算机数据库难以实现对这些多源 数据的集成管理和分析。而GIS具有高水平的数据管理、强大的空间分析及高质量高效率 的成图技术等优点，为信息找矿提供了强有力的工具。因此，GIS应用于成矿预测不仅优势 明显，而且是今后发展将趋于成熟。GIS作为成矿预测新技术方法，主要有以下优势：（1）先进的数

7、据库和图库管理使得 对于各种地学图件和数据的长期保存和修改变得容易。（2）能提供集成管理多源地学数据 （包括以文字、数字为主的属性信息和以图形图像为主的空间信息），具有方便建立模型及 进行空间模拟分析的能力，使数据的分析更有效和定量化。（3）与传统的方法相比，GIS可 以更加迅速地对大量数据进行对比和分析，大大节约了时间，缩短了研究周期。（4）能够 弥补一些人工方法的缺陷（如对于断裂控矿影响宽度带的确定，GIS可以很容易得到，而人 工方法很困难）。（5） GIS吸取专家的经验及知识较容易，并且进行成矿预测具有空间直观 性，避免了预测中的人为因素。（6） GIS能够提供高质量的预测成果图件，直观

8、清晰、一目 了然。GIS应用于成矿预测的理论基础GIS技术应用于成矿预测，是以人对地质现象和规律认识为前提的，是以现代成矿预 测理论为基础的1。在现代成矿预测理论中，相似类比理论是最重要、最基本的成矿预测 理论，是我国矿产勘查人员长期沿用的预测方法之一。该理论认为在相似地质环境下，应有 相似的矿床产出,在相同的地质范围内，应有等同或相近的资源量。地质异常致矿理论是近 年赵鹏大院士提出的成矿预测新理论。该理论认为，在物质组成、结构、构造或成因次序上 与周围环境具有显著差异的地质体或地质体组合部位是矿床产出的最有利地段。综合信息 矿产预测理论，是王世称教授领导的科研集体在多年矿产资源预测科研实践中

9、,基于地、物、 化、遥等综合信息解译、有机关联的基础上，通过综合信息找矿模型的建立,圈定最佳找矿 有利地段。相似类比理论是成矿预测的基础;地质异常致矿理论是成矿预测的核心；综合信 息矿产预测理论是成矿预测的归宿，这3种理论相互依存、相互补充、相互深化。GIS在成矿预测中的应用其基本思想源于赵鹏大院士提出的地质异常致矿理论和“5P” 找矿地段的圈定，即:地质异常矿体定位预测就是在地质异常致矿新思路的指导下运用多学 科信息，以非线性科学和高新信息处理技术为手段，以研究和圈定不同尺度和不同类型的 地质异常为基本途径，逐渐逼近工业矿体的一种新的定量成矿预测方法。并且，将地质异常矿体定位预测归纳为“5P

10、”地段的圈定。预测方法流程图1。】（图1）如下:图1地质异常矿体定位方法流程图（赵鹏大，1999）在地质异常理论中，地质异常是成矿的基础，查明地质异常是成矿预测的基础。地质 异常分析，从本质上讲是个空间分析和综合分析的问题，而GIS正是处理空间数据、多重 数据的强有力工具。所以，对于地质异常的定量研究，GIS显然是一种理想的工具。也正是 现代成矿预测理论的建立促进了 GIS与成矿预测的结合。GIS应用于成矿预测的基本方法目前,GIS用于成矿预测主要有两类方法口口： 一是利用GIS的空间分析功能研究地质矿 产实体的空间关系(基于实体关系)，对未知地段找矿远景进行直观评价；二是与数字模型相 结合(

11、基于数字模型)，进行成矿预测。2.3.1空间分析空间分析是GIS研究领域的不可缺少的重要组成部分，也是应用GIS进行成矿预测的 重要手段。所谓空间分析，就是在现代GIS领域中，利用计算机分析地图及各种专题图，从中 获取和传输空间信息的方法。GIS中实现空间分析的基本功能包括空间查询、叠加分析、 缓冲区分析、网络分析、统计分类分析等。2.3.2数据模型方法数据模型方法是通过定量化的综合分析若干个专题关系以达到预测的目的。目前几种 综合分析方法有：布尔逻辑法、代数法、模糊逻辑法、证据权重法和神经网络法口4这里不对上述各种方法一一介绍。但其中的“证据权重法”我们将在接下来的文章中 着重介绍。3证据权

12、重法3.1证据权重法的由来近年来，矿产资源勘查评价中的GIS技术应用的通常做法是采用所谓证据权重法。证 据权法是定量分析和综合多源专题地学数据层的方法，生成量化的含矿潜力图。在采用传 统方法的矿产勘查工作中，常常需要对比分析地质、地球物理和地球化学等专题图件，圈 出值得进一步工作的靶区，证据权法实际上就是传统勘查方法的数字化“版本”。证据权重法最早应用是在上世纪60年代的医学领域。80年代末，加拿大地调局Bonham 一 Carter等人首次采用证据权法，对加拿大新斯科舍省多源地学空间数据进行综合叠加分 析，并编制了石英脉型金矿的含矿潜力图(BonhamCarter等，1988)。十几年来，这

13、种方法 被分别用于不同测区条件和不同矿床类型资源潜力定量综合评价和编图工作。这类工作包 括:加拿大马尼托巴省绿岩带块状硫化物矿床含矿潜力综合评价与编图(Wright等，1996)、 美国内华达州卡林型金矿床预测、美国西部大盆地浅成热液金矿床预测(RaineS，1999)、美 国华盛顿州东北部浅成热液金矿床含矿潜力综合编图及可能的勘查选区预测(Boleneus， 2001)、伊朗Kerman省Shahr 一 e 一 Babak地区北部斑岩铜矿含矿潜力填图及优选勘查区圈 定(ManaRahimi， 2000， Majid HashemiTangestani Farid Morre 2000)、印度

14、 Singhbhurn 铜矿 带含矿潜力编图(Basab Mukhopadhyay等，2000)等。其中，多数成果得到了野外实地工作的 验证，充分证明了这一技术的应用潜力。3.2证据权重法的概念证据权重法中的“证据”由一系列勘查数据集(即地学专题图件)组成，“权重值”是根 据已知矿床或特定勘查区勘查模型估算出来的(Basab Mukhopadhyay等，2000)。其基本思路 是将分别赋以不同权值的专题图数据（证据）在GIS环境下进行空间叠加和综合分析，生成具 有不同含矿概率值的网格专题图，这种定量分析结果反映了不同的含矿潜力分区在空间上 的分布，从而为进一步的详细勘查工作提供区域上的超前评价

15、结果。3.3证据权重法运用的步骤其具体步骤是:第一步，根据勘查区已有的工作成果，收集或建立勘查模型，包括矿化 与岩性、构造、物化探异常特征等之间的关系;第二步，依据勘查模型，收集与矿化有关的 专题地学数据（证据）;第三步，对拟处理的专题图件进行数字化输入;第四步，按照与矿化关 系的密切程度，对各专题数据层分别赋以不同的权值;第五步，将各专题数据层加权叠加， 生成定量化含矿潜力空间分布图，并将其划分为不同优先级的含矿潜力分区。其基本操作 流程如（图2）所示。采用证据权法生成的含矿潜力图，为矿产资源区域评价和进一步选区 提供了依据，并得到了大量实际工作的验证。印度Singhbhurn铜矿带的工作结

16、果表明，该 矿带上72%的已知铜矿床位于证据权法生成的含矿潜力图的高优先区内（Basab Mukhopadhyay等，2000）;伊朗Kerman省Shahr 一 e 一 Babak地区北部的野外采样分析结果， 完全证实了利用证据权法所选高优先区的含铜矿潜力。图2基于GIS的矿产资源预测评价流程Fig.2 GIS-based simulation workflow illustrating the proposed method of theevaluation of mineral resource4证据权重模型4.1证据权重法的原理“证据权重”法运行起来需要3类基础数据:评价预测区的总面积

17、A;含矿网格总面 积D;第i个图层(矿产图层或与成矿有关的地物化遥图层)的总面积Bi。由基础数据可以 派生出4类中间数据:D与Bi同时存在的单元网格面积D-Bi;有D而无Bi的单元网格 面积D-Bi;有Bi而无D的单元网格面积D-Bi ;无D无Bi的单元网格面积D-Bi。基本公式如下：矿点(床)出现的奇比，即为一个单元是否有矿的先验概率。O(D) = P(D)/1-P(D) = D/(A-D)式中,P(D) = D/A为矿点(床)出现的概率;O为先验奇比;P为矿点发育的先验概率。证据权第i图层与矿点同时存在定义为正权。W+i=lnP(Bi| D)/P(Bi| D)有矿点而无第i图层存在定义为负

18、权。W-i=lnP(Bi| D)/P(Bi| D)(3 )后验奇比lnO(D | Bk1I Bk2八 I Bkn) =Z i=1Wki+lnO(D)式中,Bi表示第i个图层所占网格的总面积。k=0,1,当k=0时,表示该图层不出现时的情况，即Wki= W-i;当k=1时,表示该图层出现时的情况，即Wki=W+i。(4 )后验概率P(D | Bk1I Bk2八 I Bkn) = O(D | Bk1I Bk2八 IBkn)/1+ O(D | Bk1I Bk2八 I Bkn)(5 )相关系数Ci= Wki- W-iCi是各证据权层是否有利的标准。若其为负数将视为无用信息，需要将其剔除。4.2证据权重

19、模型的建立证据权重法预测模型是根据已知矿床(点)与各种控矿成矿条件之间的条件概率来确定 每种条件的权重值,然后对全区进行预测。除了证据图层对证据权重法的直接影响之外，计 算单元网格的大小也是影响该方法最终效果的一个重要因素。一般设置单元网格的原则是 一个单元含有且只能含有一个矿床(点)。所实现证据权重法的软件为Arc-view3. x下的 空间数据分析扩展模块Arc-WofEE】。在Arc-WofE系统扩展平台的“设置分析参数”选项 中，系统自动给出了供参考的单元面积值。通常情况下，单元面积值的设定需要综合考虑 研究区内各种控矿因素和地质事实，在不影响模拟精度的前提下自行设定。为方便起见，笔者

20、在这里利用张启明、陈建平和齐先茂三位同志(沉积与特提斯地质， 2007 )在三江北段利用GIS中的证据权重法对其铜多金属进行成矿预测的研究来对证据权 重模型的建立进行说明。4.2.1数据组织：18：利用已经建立的三江北段空间数据库作为研究区成矿预测的数据基础。数据库包括重 力数据库、航磁数据库、遥感构造解译数据库、化探数据库、地质图空间数据库、矿产地 数据库、地理底图数据库。对上述各个数据库的建立都转换为1 ： 50万的比例尺存储在 MapGIS地图库中，并通过投影变换统一使用高斯坐标系。4.2.2证据因子选择通过对三江北段各控矿因素的分析认为:Cu、Pb、Zn、Au、Ag矿的主要控矿因素取决

21、于 以下几个:有利地层岩性组合发育、中基一中酸性岩浆岩脉群发育、线性构造带发育、有利 地球化学异常、有利地球物理异常。根据该区主要控矿因素分析，同时结合地质异常分析，提取了地层、岩体、控矿构造及 化学元素异常等22种异常因子作为成矿有利信息,分别从数据库中提取相应的证据层。用 设置缓冲区的方法，将线状控矿标志转化为面状标志，北西向控矿构造的缓冲半径为1.5km。4.3证据权重模型的应用k在进行证据权计算前，先对研究区进行规则单元网格单元划分，这里按2km X 2km单元网 格将研究区划分为167X149=24883个单元网格。证据权法的预测评价结果是一个成矿后验 概率图，其值在01之间,后验概

22、率值的大小对应着成矿概率的大小is。在确定整个预测评价 范围内的临界值之后，图中后验概率大于临界值的地区即为预测的找矿远景区。证据权法应 用的一个前提就是具备一定量的基础图件，并能够在成熟的成矿地质模型的指导下，从这些 基础图件中优选编制可应用于预测的各种辅助性图件。如前所述，三江北段地区各种地质、 矿产、物探、化探及遥感数据库的建立为证据权法的应用提供了必备的数据基础，对各种有 利证据层的分析为证据权法的应用提供了各种辅助性的数据。在此基础上，根据前面所建立 的有利证据层的专题图件，分别计算各证据层与成矿的相关程度和预测评价证据权值(表1)， 并以此对研究区内各个单元进行成矿概率有利度的计算

23、。根据(表1)分析结果显示，各致矿证据层变量对矿化指示作用的大小依次为:L7、L11、L8、L6、L9、L10、L21、L16、L2、L17、L22、L1、L20、 L3、L18、 L14、 L12、L19、L15、L13、 L5、L4。序证据因子阡ff-c-方无IF-方差L11： :叠统0. 678566(X 542345I.22O9N0. 0527650. 07698L21、.叠统1.3254240. 252577L 5780010. 1116490. 043521L3F砖统0. 8452750. 230592I. 0758670. 1002990. 045501L4基一中酸性岩体0. 0

24、74741CL 0074220.0821630. 3337950. 034526L5北四、北东向断裂0. 2451340,3471560. 592290. Q476970. 090991L6l：u异常1.4211390, 463729L 8848680.0718090. 0556L7It异常1.5128640. 5235382. 0364020. 0670560. 058868L8为异常1. 528830. 4757152. (XM5450.0718520. 0556L9Ag异常1.4332110. 376294i. 8095050. 0837830. 050044LIO膈异常1.360699

25、0. 328917L 6896160.0913650. (M7663L11机，异常1.4581480. 5694722. 027620. 0628450. 062545LI2*异常0. 7542380. 138280. 8925180. 143248O.OWM4L13腿0异常0= 5864920. 1379410, 7244330. 1252890.041713L14SO异常0. 8133070. 197049L 0103560. 1114330. (M3524L15Th异常0. 6634530. 127320, 790773(1 1432140. O4OM5L16航磁异常L 006139CL

26、 596428L 6025670.0557510. 071479L17重力异常CL 6397770. 882846L 5226230.Q4I7680. 125066LI8地层组合炳0. 203770. 8287491.032519(X 03577O.O25OI4LI9断裂等密度0. 3486420.1459350. 7945770. Q477O50. 090984L20断裂频数0.3115580. 8942711.2058290. 0371020.200105L21断裂优益度0. 404597I. 2027571.6073540. 0357830. 250096L22地质构造复杂度0. 429

27、8260. 9218631.3516890. 0385370. 166752表1三江北段各证据因子权值参数表Table 1 Weight parameters of evidence factors for the northern part of the Nujiang-Lancangjiang-Jinshajiang area, Qinghai进一步对计算结果进行分析可以得出以下几个基本认识：下石炭统、下二叠统、上三叠统与成矿关系密切，其相关值分别为1.075867、 1.578001、1.220911。岩浆岩在该区虽然所占面积大，其与成矿的关系一般，但作为反映岩体蚀变的Na2O 异常与成

28、矿关系密切,也就是说岩体接触带与成矿关系密切，相关值为0.724433;反映中基 性侵入体的K2O异常与成矿关系密切，亦即中基性侵入体与成矿关系密切。断裂构造缓冲相关值较低，为0.59229，但断裂构造的统计变量的相关值较高,除断 裂密度外均大于1,说明断裂构造与成矿关系密切。Cu、Pb、Zn、Au、Ag、Mo、Sn、Th地球化学异常证据层中,Zn、Pb和Mo异常与成 矿的关系最为密切，其相关值分别为2.036402、2.004545和2.02762,其次是Cu、Ag和Au 异常,相关值分别为1.884868、1.809505和1.689616;Sn和Th异常相对较小，相关值分别 为 0.892518、0.790773。航磁异常、重力异常与成矿关系密切，相关值分别为1.602567及1.522623。对于 22个证据层进行条件独立性检验，在显著性水平为0.05下,上述22个因素基本上满足条件 独立性。4.4预测结果及评价在建立了研究区的证据权重模型后，就可以计算各个预测单元的成矿有利度(以成矿的 后验概率值来代替)。为了圈定成矿远景区，首先需要确定整个预测评价范围内的临界值，后验 概率值大于临界值的地区，