基于GIS的證據權重法在鈾成礦遠景預測中的應用
——以內蒙古巴音戈壁盆地為例

張 琪 ， 王建國， 李必紅， 李 珂

（1.中國地質大學（北京），北京 100083；2.核工業北京地質研究院，中核集團鈾資源勘查與評價技術重點實驗室，北京100029）

基于GIS的證據權重法在鈾成礦遠景預測中的應用
——以內蒙古巴音戈壁盆地為例

張 琪1，2， 王建國1， 李必紅2， 李 珂1

（1.中國地質大學（北京），北京 100083；2.核工業北京地質研究院，中核集團鈾資源勘查與評價技術重點實驗室，北京100029）

基于GIS平臺，通過對巴音戈壁盆地地質、物探、化探、遙感等多源信息進行綜合處理分析，選取了化探鈾、航放鈾、遙感羥基等15個信息圖層，采用證據權重法對研究區進行了鈾成礦預測與評價，對預測結果進行分級，圈定了11個鈾成礦遠景區，取得了較好的效果，提高了研究區成礦預測的精確度與可靠性。

證據權重法；鈾成礦；成礦預測；巴音戈壁盆地；GIS

成礦預測是應用地質成礦理論，綜合地質、物探、化探和遙感等基礎資料得到地質找礦信息，總結成礦條件和礦床賦存規律，建立礦床模型，從而圈定不同等級的成礦遠景區［1］。隨著科學技術的發展以及社會對礦產資源需求的日益俱增，成礦預測評價也由定性逐漸向定量方向發展。地理信息系統（GIS）技術可根據數據的空間關系對其進行直接調用和操作，應用GIS技術，可以提高礦產資源的預測效率和縮短資源的評價周期，并能定量圈定各級有利成礦區段［2］。基于GIS的證據權重模型［3］是一種立足于數據的空間位置關系，對各種有利成礦因素進行有效綜合的數學預測評價模型。

MRAS是基于MapGIS平臺開發的礦產資源評價系統，它包含各類地學數據處理與信息提取及礦產綜合預測專用空間分析，并提供了基于類比思想的有監督分類和無監督分類統計數學模型，從而實現了特征分析法、證據權重法、BP神經網絡法、聚類分析、數量化理論Ⅲ、數量化理論Ⅳ和ART1神經網絡模型等多種算法，為綜合信息定量圈定成礦預測遠景區提供了科學和自動化手段。

巴音戈壁盆地區域地質背景復雜，具有較好的砂巖型鈾礦成礦潛力，前人在該地區已經開展了大量的基礎地質工作，但未對區域地、物、航、遙資料作集成分析。在總結前人研究成果的基礎上，基于MRAS，采用證據權重法對盆地區域的地質、物化探、遙感等多元信息進行分析、定量預測與評價，為該地區的進一步找礦工作提供參考。

1 證據權重法的基本原理

證據權重法是加拿大數學地質學家Agterberg提出的一種地學統計方法［4］，它基于二值圖像數學地質模型，是采用一種統計分析模式，通過對一些與礦產形成相關的地學信息的疊加分析來進行礦產遠景區的預測。其中的每一種地學信息都被視為成礦遠景區預測的一個證據因子，而每一個證據因子對成礦預測的貢獻是由這個因子的權重值來確定的。

假設研究區被劃分成面積相等的T個像元單位，其中有D個有礦單元，則隨機選取一個像元單位為礦點的概率是：

對于任一個證據因子二值圖像，其存在區的像元數為B，不存在區的像元數為B＝TB。則已知礦點圖與證據因子圖的重疊部分有B∩D，B∩D，B∩D，B∩D，其條件概率分別為： P（D/B）＝（B∩D）/B，P（D/B）＝（B∩D）/B， P（D/B）＝（B∩D）/B， P（D/B）＝（B∩D）/B對任一個證據因子二值圖像權重定義為：

式中：W＋、W－分別為證據因子存在區和不存在區的權重值，對于原始數據缺失區域權重值為0。

一般用正權重與負權重的差值大小來表示證據因子對找礦指示的好壞性，即C＝W＋-W－［5］。

證據權重法要求各證據因子之間相對于礦點分布滿足條件獨立。對于n個證據因子，若它們關于礦點條件都能獨立，則后驗幾率的對數為：

式中：WjK為第j個因子的權重；O為后驗幾率；D為研究區中有礦單元的個數。

根據公式 （3），后驗概率為：

式中：P表示后驗概率，代表了各個單元內找礦的有利度，可以根據后驗概率來進行找礦遠景區預測。

2 證據權重法的實現

（1）收集研究區地質、物探、化探、遙感、礦產等相關地學資料，對其進行篩選、歸納、總結，選出與鈾成礦有關的信息，作為預測的證據因子。

（2）將各證據因子的專題圖層與已知礦點進行相交分析，提取與鈾成礦有利的控礦因素，生成新的圖層，即證據層。

（3）對各證據層進行二值化處理，將處理后的證據層與含礦網格圖層疊加，計算每個證據因子的先驗概率、權重值（W＋、W－）及相關系數（C）。

（4）根據先驗概率、權重及相關系數篩選最合理的證據層，在研究區內各單元進行后驗概率計算。

（5）根據后驗概率計算的結果確定礦產資源預測遠景區。

3 應用分析

3.1 研究區地質背景

巴音戈壁盆地位于塔里木、哈薩克斯坦、西伯利亞、華北等四大板塊的結合部位，地跨4個性質不同的大地構造單元，區域構造背景復雜。盆地呈近EW向展布，以宗乃山—沙拉扎山隆起為界分為北部坳陷和南部坳陷。

盆地基底地層主要由上太古界、元古界、古生界組成。盆地沉積蓋層主要是由中、新生界陸相沉積巖系組成。白堊系是該盆地的主要蓋層，在各坳陷內均有發育，分布范圍廣、厚度大。盆地內發育大面積花崗巖體，其中燕山期與印支期酸性中粗粒黑云母花崗巖、二長花崗巖及鉀長花崗巖為區內主要富鈾巖體。

斷裂構造是巴音戈壁盆地最主要的構造活動形式之一。它在控制盆地的坳陷、凹陷、隆起、凸起的形成與分布、盆地蓋層沉積體、富鈾建造及熱液鈾成礦等方面均起著重要的作用。盆地自中生代以來，經歷了印支、燕山、喜山等多期構造活動，形成了以NEE、NE向為主干斷裂與NW、NE、NEE向次級斷裂交織的斷裂構造格架。

3.2 鈾成礦信息的提取

本文所搜集到的數據包括：巴音戈壁盆地1:50萬的地質圖、1:20萬的化探數據、1:5萬的航放數據以及遙感影像圖。

3.2.1 地質信息提取

本文主要從鈾成礦有利地層、斷裂緩沖區及斷裂的定量化分析等幾個角度來提取有利的成礦信息。經前人研究發現，本區的成礦有利地層為白堊統巴音戈壁組上段。通過將已知礦點與地層進行相交分析，統計得出賦存于白堊統巴音戈壁組（K1b）的已知礦點最多，所占總礦點數的比例為32%，其次是石炭紀花崗巖（γC）和白堊統蘇紅圖組（K1s）（圖 1）。因此，將這3組地層分別提取出來作為預測的證據因子。

圖1 礦點出露地層統計直方圖Fig.1 Histogram of strata where mineral occurrence outcrops

斷裂構造是研究區主要的構造活動形式，對控礦起著十分重要的作用。為了研究斷裂構造與礦點的關系，筆者先對已知礦點在斷裂構造不同距離范圍內出現的頻率進行統計（圖2），再對構置斷裂構造影響寬度（斷裂構造緩沖區）變量進行預測；為了進一步分析斷裂對成礦的影響，本文又對斷裂構造進行定量化分析，主要包括：斷裂等密度、斷裂平均方位、斷裂中心對稱度、斷裂優益度、斷裂交點數等。這些變量能從不同的角度反映線性構造的特征，通過將它們與已知礦點相交分析，從中提取與成礦有關的區間，作為預測的證據因子。

圖2 礦點與斷裂鄰近關系統計直方圖Fig.2 Histogram of relationship between faults and mineral occurrences

3.2.2 化探信息提取

化探信息是一種直接找礦信息，其異常本身的特征在很大程度上直接反映了礦產資源體的特征［6］，是找礦預測中一個重要變量。筆者選取了1:20萬的化探U異常等值線圖，運用均值與2倍標準差之和（μ＋2σ）作為異常下限，提取了異常，并將其作為預測的一個證據因子。

3.2.3 物探信息提取

研究中主要選取航放信息。航放信息主要反映的是地表放射性地球物理場的強弱，也是各元素地表、地球化學暈分布的具體表現。放射性信息包含K、U、Th等天然放射性核素含量和總計數率等基本信息，通過對航放基本信息的研究，選取了1:5萬的航放鉀含量等值線圖，航放鈾含量等值線圖，航放釷含量等值線圖，航放鈾、釷比值等值線圖，航放鈾、鉀比值等值線圖，航放活性鈾異常等值線圖，航放剩余鈾異常等值線圖，航放鈾富集系數等值線圖，以及航放總道計數率等值線圖，運用均值與2倍標準差之和（μ＋2σ）作為異常下限，分別提取異常，將它們作為預測的證據因子。

3.2.4 遙感蝕變信息提取

遙感信息對于識別基巖出露區或半出露區的礦化蝕變信息能在一定程度上起到輔助作用。因此，選取了從遙感影像圖中提取的羥基蝕變信息和鐵染蝕變信息作為預測的證據因子。另外，還通過對遙感線性影像特征解譯獲得遙感線性構造，據此，以礦床點在遙感線型構造不同距離范圍內出現的頻率統計，構置遙感線性構造影響寬度（遙感線性構造緩沖區）、預測變量。

3.3 基于證據權重法的多元數據綜合預測

將研究區劃分為5 km×5 km規則的網格單元，這樣就可保證一個網格中至多出現一個已知礦點［7］，研究區被劃分成4 165個單元網格。利用GIS平臺下的MRAS軟件建立該地區的證據權重法模型，將上述所提取出來的地質、化探、物探、遙感中的數據作為證據因子，分別計算各個證據因子的權重值及其與成礦的相關性，并計算出證據因子的證據權值，最終選出15個與成礦關系比較密切的證據因子，其結果見表1。

由表1可見：（1）化探鈾異常與成礦的相關度最高，這說明地球化學元素異常對找礦指示作用明顯。（2）航放異常信息（像航放總道異常，航放鈾異常，航放鈾、鉀比值異常，航放釷異常等）C值均在2以上，說明航放異常信息與成礦的關系密切。（3）成礦有利地層中，巴音戈壁組地層的C值較大，說明其對成礦很有利，其次是石炭紀花崗巖、蘇紅圖組地層。（4）從斷裂證據層來看，斷裂4 km緩沖區的C值較大，與成礦關系較密切；而斷裂優益度的C值在1.0以下，說明對成礦有一定的指示意義，但作用不大。（5）從遙感異常信息來看，遙感羥基異常的C值較大，對成礦的指示性較好；遙感鐵染異常的C值較小，對成礦的指示性一般。

表1 各證據因子的權重值Table 1 Weights of evidence factors

在運用證據權重法進行多元信息綜合預測的過程中，要求各證據因子之間相對于礦點分布需滿足條件獨立。因此，條件獨立性的檢驗異常重要，如果地質找礦標志不能滿足條件獨立性就會引起后驗概率估計上的偏差［8］。表1中的15個證據因子均在顯著性水平為0.05的條件下，滿足了條件獨立性的要求。

3.4 預測結果及評價

根據證據權重法模型在內蒙古巴音戈壁盆地的應用，在MRAS軟件中對研究區內各個單元進行成礦后驗概率的計算，并將結果按照后驗概率值劃分為4個等級，不同等級賦予不同顏色，得到了包括已知礦床（點）在內的后驗概率等值線圖（圖3），經統計分析，研究區78.5%的已知礦點落在后驗概率值大于0.1的區域，其中有56.5%的已知礦點落在后驗概率值大于0.9的高值區，取得了良好的預測效果。

結合后驗概率圖，在研究區圈定了11個成礦遠景區（圖4）。將圈定遠景區與研究區的地層、構造、巖體、化探異常、航放異常等成礦影響因素分別進行疊加分析，以尋找這些因素與圈定遠景區之間存在的聯系：

（1）成礦遠景區Ⅱ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅶ、Ⅷ、Ⅹ地層以白堊統巴音戈壁組（K1b）為主，此組地層是研究區最有利于成礦的地層；成礦遠景區Ⅲ、Ⅳ發育大量石炭紀花崗巖；成礦遠景區Ⅶ化探U元素異常明顯；成礦遠景區Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ、Ⅸ、Ⅺ航放總道異常明顯。

（2）成礦遠景區Ⅳ、Ⅵ、Ⅶ含已知礦點較多，這幾個區域的后驗概率高值區面積較大，驗證了預測結果的合理性。

（3）成礦遠景區Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ、Ⅺ目前發現的已知礦點很少，而本文算出的后驗概率較高，因此，這幾個區域可作為下一步找礦勘探的重點區域。

4 結 論

圖3 巴音戈壁盆地成礦預測后驗概率圖Fig.3 Posterior probability of metallogenic prognosis in Bayingebi Basin

圖4 巴音戈壁盆地鈾成礦預測遠景區Fig.4 Prospect region of uranium mineralization in Bayingebi Basin

（1）基于GIS的證據權重法進行成礦遠景區的預測簡單易行，圖示直觀。 GIS系統可以對地層、斷裂等信息進行深一步多角度的分析統計，對物探、化探、遙感資料進行異常信息提取、蝕變信息的解譯，進而進行成礦信息空間疊加分析，以實現成礦遠景區的快速圈定。

（2）通過采用證據權重法對內蒙古巴音戈壁盆地進行多元信息的成礦預測，從各證據因子的權重值來看，影響研究區鈾礦成礦作用最大因素是化探鈾異常，其次是航放總道異常。由此可以看出，物化探異常在成礦遠景區的圈定中指示作用明顯。

（3）基于MRAS軟件的證據權重模塊計算出的研究區后驗概率結果與已知礦點疊加分析得出，研究區78.5%的已知礦點落在后驗概率值大于0.1的高值區域。

（4）根據后驗概率等值線圖，并結合已有地質資料，圈定了11個成礦遠景區，預測結果對該區進一步找礦工作具有重要的指導意義。

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Application of GIS based on evidence weighting method to the evaluation of uranium metallogenic target areas—A case study of Bayingebi Basin in Inner Mongolia

ZHANG Qi1，2， WANG Jian-guo1，LI Bi-hong2，LI Ke1
（1.China University of Geosciences （Beijing）， Beijing 100083， China；2.CNNC key Laboratory of Uranium Resources Exploration and Evaluation Technology，Beijing Research Institute of Uranium Geology， Beijing 100029， China）

Former data and information in geology， geophysics， geochemistry and remote sensing of Bayingobi Basin are processed and analyzed.Fifteen information layers such as uranium of geochemical survey，uranium of airborne radioactive survey and hydroxy anomaly of remote sensing are selected to assess and evaluate the uranium mineralization potential by the method of evidence weighting based on GIS.The potential areas are classified and 11 prospecting targets are delineated.

weights of evidence； uranium deposits； prediction of ore deposit； Bayingobi Basin；geographical information system

P612；P628

A

1672-0636（2012）01-0041-06

10.3969/j.issn.1672-0636.2012.01.007

2011-10-12；

2011-11-24

張 琪（1986—），女，山東煙臺人，在讀碩士，礦產普查與勘探專業，主要從事礦產資源評價與3S技術應用研究。

E-mail:cassie.zhangqi@gmail.com