地球化學響應敏感指標優選方法：以安徽貴池地區為例

梁勝躍， 羅傳根， 徐明鉆， 劉建東， 祁 超， 陳 峰， 方彥奇， 金志鵬

(1. 江蘇省地質勘查技術院，江蘇南京210049； 2. 江蘇省地質礦產勘查局航空對地探測技術研究中心，江蘇南京210049)

0 引 言

隨著實驗測試技術的進步，研究的元素類型由Cu、Fe等傳統成礦元素逐步向其他成礦元素、成礦共生元素、成礦環境元素等拓展，例如區域地球化學探測涵蓋了39種成分(謝學錦等，2009)。近年來開始關注生態、農業、環境等領域的相關化學成分，最具代表性的是我國多目標地球化學調查工作，涵蓋了54種化學成分(施俊法，1999；楊忠芳等，2004；張勤，2005；楊少平等，2011)，部分地區達76種甚至更多(程志中等，2007；王學求等，2010)，為開展礦產資源、生態環境、農業種植、人類活動等方面的研究提供了豐富信息。然而，并非所有成分對特定的研究對象均有指示意義，有些屬于正常的自然現象，有些是地質礦產、人類活動等引起的地球化學響應，后者的應用價值更大。

如何從化學成分中優選出具有指示意義的敏感地球化學指標，是開展地球化學研究工作必須解決的問題。以往工作主要是基于傳統的數理統計制作各成分的地球化學圖、元素異常圖等系列圖件，結合地質情況逐一分析，最終優選出關鍵指標加以重點研究，但在處理地球化學數據環節，對敏感指標優選的研究工作極少，一般是利用特定的化學成分對不同地區、礦種或環境等開展針對性較強的地球化學指標研究(劉崇民，2006；劉崇民等，2010；岳軍等，2011；梁勝躍等，2012，2017；馬生明等，2015)。新時代地球化學工作日益注重綜合性、整體性、系統性調查(奚小環，2019)，以往的指標優選模式和特定指標研究方向耗時費力，不利于地球化學數據的信息挖掘。

為提升地球化學數據處理效率和信息挖掘能力，以安徽貴池地區環境地質調查中開展的生態地球化學調查專題資料為基礎，進行有關地球化學指標優選方法的試驗工作，為鎖定關鍵指標、服務資源保障和生態環境保護提供借鑒。

1 研究區概況

研究區地處安徽池州西南，長江中下游東岸，是暖溫帶與亞熱帶的過渡地帶，屬亞熱季風性濕潤氣候區。地球化學景觀區總體屬濕潤—半濕潤中低山丘陵區，部分屬沖積平原區，基本覆蓋了華東地區典型的地球化學景觀(郭志娟等，2015)。

構造位置處于揚子陸塊北緣，屬揚子陸塊下揚子前陸帶與江南隆起帶之間的過渡區，巖漿活動、大型礦集區的形成主要受長江斷裂帶控制(常印佛等，1991)。區內發育NE和NW向次級斷裂，受吳田—洞里章背斜和涓橋向斜控制，地層多呈NE向展布(楊曉勇等，2016)，地質單元主要有沉積碎屑巖類、泥質巖類、碳酸鹽巖類、硅質巖類、侵入巖類、第四系松散堆積物6種(圖1)，其中第四系地層單元劃分為上更新統下蜀組(Qx)、全新統蕪湖組(Qwal)。屬于池州銅金鐵鉬鉛鋅銀銻成礦區(簡稱池州成礦區)，礦化類型有矽卡巖型、斑巖型、熱液型、風化淋濾型4種，附近50 km范圍內有銅山銅金礦、小河王金礦、唐田金礦、拋刀嶺金硫礦、烏石銅金礦等10余座礦山分布(翟裕生等，1992；杜建國等，2003；姚孝德等，2013)。區內分布有采石場、礦業加工廠、化工廠等企業。

圖1 研究區地質概況及土壤樣品點位分布圖1-第四系粉砂、黏土；2-白堊系宣南組砂礫巖；3-三疊系殷坑組泥灰巖、頁巖；4-二疊系含燧石結核灰巖、瀝青質灰巖、硅質灰巖；5-石炭系純質灰巖；6-泥盆系五通組石英砂巖、泥巖；7-志留系砂巖、粉砂巖、泥巖；8-中細粒花崗巖體；9-斷層；10-水系；11-沖洪積土壤采樣點；12-沖積土壤采樣點；13-殘坡積土壤采樣點Fig. 1 Geological survey and distribution of soil samples in the study area

東部丘陵地區以基巖出露和薄層殘坡積物為主；洼地以沖積物為主，一般覆蓋厚度<10 m；西部平原區主要為沖洪積物，一般覆蓋厚度為20～40 m。研究區土壤類型復雜，土壤巖性主要為水稻土、石灰巖土、紅壤、潮土4種，其中水稻土占耕種土壤的73%。作物種類多樣, 主要有水稻、油菜、棉花、大豆、蔬菜等，多為一年兩熟。區內農業施肥主要以氮、磷、鉀等化肥為主，農家肥為輔，施肥周期及使用量不同農戶和作物不一，存在一定程度的施肥不科學情況(張玲霞，2013)。

2 試驗方法

2.1 樣品與分析

采用格子采樣法進行布點采樣，方法參考DZ/T 0258—2014：表層土壤樣品1 個/km2，深層土壤樣品0.25 個/km2；表層樣品采樣深度為地表以下0～20 cm，深層樣品采樣深度根據地球化學景觀區的不同稍有調整，平原區為地表以下1.5～2.0 m，丘陵區為地表以下1.2～1.5 m。所有樣品自然風干后過0.830 mm(20目)尼龍篩，取篩下土壤。共采集土壤樣品208件，其中表層土壤樣品166件，深層土壤樣品42件，點位分布見圖1。

測試成分54種，方法分別為：X射線熒光粉末壓片法(Al、Ba、Br、Cl、Cr、Cu、Fe、Ga、Mn、Nb、Ni、P、Pb、Rb、S、Si、Sr、Th、Ti、Y、Zn、Zr)、電感耦合等離子體原子發射光譜法(Be、Ca、Ce、Co、K、La、Li、Na、Mg、Sc、V)、原子熒光光譜法(As、Bi、Ge、Hg、Sb、Se)、催化極譜法(W、Mo)、離子選擇電極法(F)、石墨爐原子吸收光譜法(Cd、Tl)、原子發射光譜法(Ag、Sn、B)、重鉻酸鉀-硫酸消化蒸餾容量法(N)、激光誘導熒光法(U)、催化比色法(I)、電位法(pH值)、管式爐燃燒-非水滴定法(總碳TC)、化學-光譜法(Au)、硫酸亞鐵銨容量法(有機碳Corg)等配套方法，質量控制滿足規范要求，測試結果合格。

2.2 參數及定義

選擇背景對照系數(KK)、變異系數(CV)、表生富集系數(γ)、土壤類型變化系數(τ)作為敏感指標優選的4個關鍵參數，相關參數統計結果見表1，定義和計算方法如下。

表1 研究區土壤地球化學相關參數統計結果Table 1 Statistics of soil geochemical parameters in the study area

表1(續)

(3) 表生富集系數(γ)。將表層土壤的算術平均值與深層土壤的算術平均值相比，得到各成分的表生富集系數。

3 地球化學響應數據融合

3.1 關鍵參數組成及量化

圖2 研究區各成分子參數及地球化學響應系數分布圖Fig. 2 Distribution of sub-parameters and geochemical response coefficients of components in the study area

3.1.2 變異系數 以往研究表明人類活動的影響主要集中在表層土壤，深層土壤受人類活動影響較小(廖啟林等，2013)，深層土壤的變異系數更多地代表了自然地質作用引起的地球化學響應。根據上述定義分別計算雙層土壤的原始變異系數CV0n(表層土壤變異系數CV01、深層土壤變異系數CV02)(表1)，數值越大表明對應的成分在研究區分布越不均勻，研究區2層土壤各成分的變異系數分布情況見圖2。該參數沒有雙向性，可直接作為量化參數，于是得到2個量化子參數。

3.1.3 表生富集系數 根據上述定義計算得出研究區各成分原始表生富集系數γ01(表1)。某成分的γ01越接近1說明其在2層土壤間的含量差異越小，距離1越遠說明其在2層土壤間的含量差異越大。γ01>1表明其在區內表現為表生富集，反之為表生貧化，研究區表生富集系數總體分布情況見圖2。γ01具有雙向性，γ01>1或<1均有地球化學指示意義，需將其轉換成單向性參數，得到1個具有單向性的量化子參數，即|γ01-1|=γ1。

3.1.4 土壤類型變化系數 研究區土壤利用類型大致可分為3類：① 西部平原地區，以沖洪積物土壤為主，主要大規模種植農田，以水田為主；② 東部丘陵之間的洼地及河流兩側，主要為沖積物土壤，此類土地以小規模地塊為主，大部分為水田，少部分為旱田；③ 東部海拔較高的丘陵地區，土壤為原地風化的殘坡積物，該類地區土地少部分為旱田，大部分為林地。3種土地利用各有特點，土壤成因也不同，它們之間化學成分的含量變化能夠反映生態環境和農業活動的有關信息，故選擇殘坡積物含量作為參照，分別將沖積物、沖洪積物的平均含量與其相比，計算原始變化系數τ0nn。

鑒于有2層土壤，按照上述思路分別計算2層土壤的原始土壤類型變化系數(表層土壤的沖積土壤變化系數τ011、沖洪積土壤變化系數τ012；深層土壤的沖積土壤變化系數τ021、沖洪積土壤變化系數τ022)(表1、圖2)。該參數具有雙向性，需將其轉換成單向性參數，分別將原始土壤類型變化系數與數值1相減取絕對值，得出4個具單向性的量化子參數，即|τ0-1|=τ11、τ12、τ21、τ22。

3.2 地球化學響應參數融合

研究區4個關鍵地球化學響應參數涵蓋9個量化子參數，如何將其融合成反映重要地球化學信息的綜合響應系數ξ是敏感指標優選的關鍵。9個量化子參數的數值量級相當，數據分布大部分接近1，極個別>5(表1)，采用基本的求和法作為融合條件，得到一個綜合地球化學響應系數。

假設4個關鍵參數與綜合地球化學響應系數存在線性關系，方程式為：

ξ=aKK+bCV+cτ+dγ

(1)

各關鍵參數與其對應子參數的關系也存在線性關系，其方程式分別為：

KK=eKK1+fKK2

CV=gCV1+hCV2

γ=mγ1

τ=iτ11+jτ12+kτ21+lτ22

(2)

式(2)中，KK1、KK2、CV1、CV2、γ1、τ11、τ12、τ21、τ229個參數的值已經確定，a—m為各參數的權重系數，采用算術平均值法和標度法探討權重系數。

3.2.1 標度法 使用層次分析法確定各參數的權重。首先建立相應的層次結構，對9個子參數構建兩兩比較的判斷矩陣，然后采用1—9標度法打分(付可欣等，2016)，計算9個子參數分值的幾何平均值，求出各矩陣的特征向量作為相對權重，指標層和準則層的相對權重對應相乘，最終求得指標層各項子參數的權重值(表2)。為保證層次分析法的合理性，對權重值進行一致性檢驗，一致性比例為0.042 9，符合條件，表明各分項參數的權重設置合理。據此，該方法計算的綜合地球化學響應系數的方程式為：

表2 各項子參數權重分布Table 2 Weight distribution of sub-parameters of the four key parameters

ξ1= 0.256 6KK1+0.128 3KK2+0.256 6CV1+

0.128 3CV2+0.024 1τ11+0.034 1τ12+0.012 1τ21+

0.017 1τ22+0.142 8γ1

(3)

研究區各成分的綜合地球化學響應系數ξ1見表1。

3.2.2 平均值法 默認4個關鍵參數在研究區對綜合響應系數的貢獻度相同，則權重系數a、b、c、d均為1。為避免各關鍵參數的貢獻度不平衡，以各關鍵參數涵蓋的子參數個數為基數，對各關鍵參數進行平均化處理，方程為：

(4)

可得綜合響應系數方程式：

(5)

研究區各成分的綜合地球化學響應系數(ξ2)見表1。

分析表1中2種方案對應的綜合響應系數可見，雖然54項成分對應的2套綜合地球化學響應系數的數值存在一定的差異，但在2套方案中的排序結果非常接近，僅個別成分的順序略有變化。可見，基于4個關鍵參數以及對應的9個子參數這2套方案計算的綜合地球化學響應系數效果高度一致，由于平均值方法更簡便，選擇ξ2作為研究區的綜合地球化學響應系數，進一步討論其應用方法和指示意義。

4 綜合地球化學響應系數應用

4.1 綜合地球化學響應系數分類

按照綜合地球化學響應系數(ξ2)由高到低對研究區54項成分排序(表1)發現，ξ2集中在1～10之間，大多位于1.5～4之間，有29項成分的ξ2<2。其中，N、Au、Na、Ag、S、Ba、Mg、I、F、Zn、Br、As、Sb、P、U、Sr、Pb 17項成分的ξ2位于2～3之間，Cd、Hg、Mo、Ca、Se、TC、Corg、Bi 8項成分的ξ2>3。響應系數越高說明研究區內該成分對自然或人類活動的響應越敏感，資源環境等方面的指示意義越大。以2和3為界，將54項成分總體劃分為3類，即第一類不敏感指標(ξ2≤2)、第二類中等敏感指標(2<ξ2≤3)、第三類高敏感指標(ξ2>3)。

4.2 敏感地球化學指標分布特征及指示意義

為便于討論分布特征，將54項成分的9項子參數原始數值與綜合地球化學響應系數一并成圖(圖2)。根據上述分類原則，選擇ξ2>2的中等敏感指標和高敏感指標作為敏感地球化學指標(25項)，其含量在研究區大部分地區高于江淮地區，僅Ca、Na、Sr低于江淮地區，表生作用明顯，多為表生富集，如TC、Cd、Corg、N、S、Hg等，部分為表生貧化，如Cd、Mo、I、F、As等。

4.2.1 地質背景及礦產資源 從區域上看，研究區Au、Ag、Pb、Hg、Zn、Mo、S、Mg、F、I等與金屬礦床有關的指標的數值明顯高于江淮地區，資料顯示研究區周圍存在10余座金屬礦山(董勝，2006；程乃福，2014；席明杰等，2016)，是貴池地區作為銅金鐵鉬鉛鋅銀銻成礦區總體地球化學背景的響應。

1953—2008年在研究區開展了系列找礦工作，資料顯示區內分布有136個礦產類鉆孔，各類鉆孔分為2類：實心為見礦或見礦化鉆孔，空心為無礦鉆孔(圖3)。大部分為20世紀70年代以前的煤炭鉆孔，少量為金屬礦和其他非金屬礦勘查鉆孔，其中煤炭主要分布在洪村—曹沖一帶，鉆探信息顯示該區深部有一定的煤炭資源；70年代末期開展了零星的金屬(銅鐵)礦鉆探工作，這些鉆孔主要分布在肖灘村西南部秋浦河以西地段，此次調查有化探異常顯示，鉆探信息顯示深部有矽卡巖型銅鐵礦化現象；90年代以后有少量以非金屬礦產為主的鉆孔，分散于東部山區灰巖出露區，有個別鉆孔見金屬礦化跡象，此次在東部花崗巖邊緣圈定的地球化學異常區未收集到鉆孔信息。研究區見零星非金屬礦產(灰巖)的開采活動，但未見金屬和煤炭礦山開采。

根據分析結果，優選的敏感指標Au、Ag、Pb、Hg、Zn、Mo等是傳統成礦指示元素，S、F、Br等是常見礦化劑元素，在研究區東部存在多處異常(圖3)，主要分布在東部花崗巖的外圍以及灰巖、石英砂巖、泥巖中的構造發育區，有的元素異常規模和強度高于以往進行過鉆探工作的肖灘村南側地區。U、Bi異常主要分布于東部花崗巖地區，表明是受花崗巖引起的地球化學響應；Cu和W在標度法計算的綜合地球化學響應系數中屬于敏感指標，兩者在東部地區也存在異常，其中Cu在以往開展過銅鐵礦鉆探的肖灘村附近和東部地區花崗巖體南側有異常(圖3)。

圖3 研究區敏感地球化學元素異常分布及地質礦產分析圖1-第四系，粉砂、黏土；2-白堊系宣南組，砂礫巖；3-三疊系殷坑組，泥灰巖、頁巖；4-二疊系，含燧石結核灰巖、瀝青質灰巖、硅質灰巖；5-石炭系，純質灰巖；6-泥盆系五通組，石英砂巖、泥巖；7-志留系，砂巖、粉砂巖、泥巖；8-中細粒花崗巖體；9-斷層；10-水系；11-金屬礦產勘查鉆孔；12-煤炭勘查鉆孔；13-其他非金屬礦產勘查鉆孔Fig. 3 Distribution of sensitive geochemical element anomalies and geological and mineral analysis in the study area

以往在研究區東部找礦的重點是非金屬礦，西部開展過少量金屬礦產勘查工作，發現了金屬礦化信息。優選的敏感地球化學指標的有關異常顯示，研究區東部花崗巖與其他巖性接觸地帶以及構造發育地區仍有金屬礦產勘查潛力。

4.2.2 土壤環境質量 結合有關標準DZ/T 0295—2016和研究成果(戚長謀，1991；趙振華，1992；陳駿等，2004)，從環境質量角度將優選出的25項指標分為3大類：土壤環境指標8項(Cd、Hg、As、Zn、Pb、Sb、Ba、U)，土壤營養指標12項(I、F、S、Se、Mg、Ca、N、P、Corg、Mo、TC、Na)，其他指標5項(Bi、Br、Au、Ag、Sr)。

(1) 土壤環境指標。一般而言，該類指標在土壤中含量越高，危害性越大。考慮到8項環境指標中有3項指標在國內規范中沒有明確其環境限值，按照“國內規范優先，以國際規范和國內研究成果為補充”的原則，選擇對應的環境限值。根據國家標準GB 15618—2018(生態環境部等，2018)的篩選值確定了5項指標(Cd、Hg、As、Zn、Pb)，其余3項指標(Ba、Sb、U)的限值分別為荷蘭行動干預值625 mg/kg(Ministerie van Volkshuisvesting, Ruimtelijke Ordening en Milieubeheer (VROM)，2000)，德國最大允許含量3.5 mg/kg(Umweltbundesamt,2015)、3.4 mg/kg(成杭新等，2014)，土壤中超出上述對應限值即為超標。

據此，發現區內的8項環境指標均有不同程度的超標現象，在表層土壤中的超標率分別為Cd(63.0%)、Hg(0.6%)、As(3.0%)、Zn(0)、Pb(0)、Sb(1.8%)、Ba(29.5%)、U(42.0%)，在深層土壤中的超標率分別為Cd(21.4%)、Hg(0)、As(7.1%)、Zn(4.7%)、Pb(4.7%)、Sb(2.3%)、Ba(26.4%)、U(67.0%)。值得注意的是，深層土壤中個別點位樣品的Cd含量甚至超過管制值，有證據顯示區內農作物有檢出Cd含量超標的現象(吳愛美，2016)；2層土壤中Ba的平均含量接近限制值，不僅明顯高于江淮地區的背景和全國其他省份的平均值(中國環境監測總站，1990)，而且高于污染嚴重的長江三角洲地區平均值的2倍以上(國土資源部中國地質調查局，2016)；結合放射性有關標準HJ 53—2000(國家環境保護總局，2000)，計算出我國U天然豁免值為39.6 mg/kg，對照發現區內并無樣品超過該天然豁免值。

(2) 土壤營養指標。12項營養指標與土壤質量密切相關(鄒邦基，1980；戎秋濤等，1990；楊軍芳等，2008；井大煒等，2012)，是土壤中不可或缺的指標，但少數指標數值過高會造成土壤養分過剩，甚至會導致地方病(王五一等，2002；李靜等，2006)。① 研究這12項養分指標在表層土壤中的分布，參照評價規范(DZ/T 0295—2016)(中華人民共和國國土資源部，2016)制定的貧乏值和過剩值進行分析，發現I、Mo、N、S、P、Corg 6個指標總體良好，但有少量點位的養分存在貧化和過剩現象，養分指標貧化率分別為I(18.0%)、Mo(2.8%)、N(5.0%)、S(6.8%)、P(23.0%)、Corg(20.0%)，點位養分指標過剩率分別為P(2.5%)、Mo(1.9%)。Mg、Ca在研究區表層土壤中的養分水平總體較差，其土壤點位貧化率分別高達99.3%和88.8%；F在研究區表層土壤中的含量分布極不均勻，既有營養貧化(占45.6%)也有營養過剩(占31.8%)；Se無貧化或過剩現象，該地區土壤樣品中Se含量全部位于合理區間，與富硒土壤標準對此發現，該地區土壤點位富硒率為74%，具有開發富硒土壤、打造高質量特色農業的潛力(廖啟林等，2019；周國華，2020)；Na、TC未找到有關養分限值標準，與江淮地區相比，Na明顯貧化、TC大致相當。② 研究這12項養分指標在表層與深層土壤間的分布，分析其表生富集系數(圖2)發現，Mo、I、F、Mg明顯表生貧化，鑒于其在研究區均有營養貧化現象，需關注是否為農作物吸收所致，并考慮農業地區營養補充措施；Ca、P、Se、S、N、Corg、TC表生富集；有些指標在區內既有營養過剩亦有營養貧化現象，需研究是自然因素還是人為因素所致，自然因素為營養指標的有效態成分，人為因素為施肥過度或不均衡問題。

(3) 其他指標。Au、Ag在研究區土壤中的含量明顯高于江淮地區，但其地球化學性質非常穩定，亦非人體必需元素，對生態環境影響可以忽略，綜合地球化學響應系數高應是礦產資源方面的信息反映；Bi、Br在研究區含量顯著高于江淮地區，且發生了明顯的表生富集作用，其中Br在東部殘坡積土壤中的含量明顯高于其他2類土壤，判斷為自然地質作用引起，Bi在西部沖洪積土壤中的含量明顯高于其他2類土壤，判斷與秋浦河流域礦業活動有關；Sr在研究區土壤中的含量顯著低于江淮地區，在3類土壤中含量差別不大，鑒于其與Ca的地球化學性質相近，含量過低可能與Ca類似，均與地質背景有關。有關土壤中的Bi、Br、Sr的生態環境和農業方面的研究較少，相關指示意義尚不清楚。

綜上所述，通過綜合地球化學響應系數優選出的25項地球化學指標，既有傳統的地質找礦指示元素，亦有當前環境保護控制類指標，大部分具明顯的指示意義，可為研究區礦產勘查、環境修復、農業活動等提供參考。

4.3 方法應用

基于綜合地球化學響應系數優選敏感指標，關鍵是參數的選擇和各參數的量化融合，地球化學響應參數或關注點的選擇直接影響著敏感指標的選擇質量。地球化學調查目的、樣品類型、工作區自然地質等因素的不同，其他可選參數也會隨之而變，但一些基本規律不因目的、地點等的不同而改變。例如：① 一個地區局部的地質活動異常會導致大量元素發生遷移和再分配，最常見的表現是部分元素在一定范圍內明顯富集或貧化(異常)，在面上表現為部分化學成分分布不均勻，這種變化一般在表層土壤、深層土壤甚至其他介質中均有反映(Hawkes et al.，1962；謝學錦，2003；謝學錦等，2004)，變異系數是反映面上成分含量變化情況的重要參數(梁勝躍等，2012)；② 受風化、淋濾、吸附等因素的影響，有的化學成分在垂向上會呈現某種規律性分布(Levinson，1980；劉英俊等，1984)，表生富集系數能夠很好地反映這一規律(馬生明等，2002)；③ 在研究地球化學數據時，通常會根據找礦等目的選擇參照背景值，對已有化學成分進行總體評價，進而指導該區地質找礦或其他工作，能反映這一特征的是背景對照系數。

同樣，人類活動也會影響土壤等的化學成分分布(張秀芝等，2006；廖啟林等，2013；于元赫等，2018)。與地質作用不同的是，人類活動一般會導致面上化學成分含量的突變或者非連續性異常，對應化學成分的變異系數高于其他不受影響的成分。在垂向上影響的深度一般不大，如化學成分在表層和深層土壤之間含量差異明顯，可以從表生富集系數或者垂向剖面數據規律等方面進行研究。

綜上，無論是自然規律、地質作用或是人類活動等原因，上述3個關鍵參數均能有所反映，這也是其地球化學響應之一，因此建議在基于綜合地球化學響應系數優選敏感指標時，將這3個參數作為必要的關鍵參數。

此外，根據調查工作重點的不同，還有一些參數或關注點可能會對敏感指標優選有參考價值。例如：研究不同土壤類型的化學成分變化，對了解元素遷移、聚集特征，進而指導農業種植、土壤改良或環境保護等有所幫助；研究不同地質單元內化學成分的變化，對準確圈定異常，指導地質找礦和地區環境評價等有幫助；研究不同采樣介質間、不同水系甚至不同土地用途等之間的化學成分變化，對發現元素遷移演化、聚集、分散等方面的規律，指導農業科學種植、污染源追索、土地規劃等均有幫助。這些參數可作為輔助參數，鑒于研究區屬濕潤—半濕潤中低山丘陵區與沖積平原區共存的地球化學景觀區，殘坡積、沖積土壤、沖洪積土壤分別反映了土壤的遷移距離，3類土壤各自的土地利用特征也較為鮮明，故選擇土壤類型變化系數作為敏感指標優選的輔助參數。在條件允許時，參數選擇越得當、越全面，對優選敏感指標越有利。

關于各指標的權重系數，對4大關鍵參數采用2套綜合響應系數計算方案，總體結果大致相近，尤其是綜合響應系數排名靠前的化學成分幾乎不受影響，不僅可以將傳統的地質找礦、環境污染相關的重要指標作為敏感指標篩選出來，發現找礦指示信息和環境污染現象，還成功篩選出Ba、Sb、U、Bi、Br、Sr等傳統工作中非重點關注的敏感指標，有的指標反映了較為突出的環境問題。

不足之處是，隨著綜合響應系數的降低，個別元素的先后順序發生了變化(表1)，例如：平均值法計算的Cu和W的響應系數低于標度法，可能會降低對Cu和W的關注度，從而減少這方面的礦產勘查信息。平均值法提升了P、Sr的順序，增強了對研究區P農業活動的影響關注度等。

隨著計算機和大數據挖掘技術的發展，如果采用更多智能手段建立系列參數庫輔助數據處理，可提升地球化學工作的效率，提高地球化學信息的挖掘能力。

5 結 論

(1) 以變異系數、背景對照系數、表生富集系數為基礎參數，以土壤類型變化系數等參數為輔助參數，通過參數的量化和融合得到綜合地球化學響應系數，為地球化學數據處理和信息挖掘提供了新的思路。

(2) 2套參數融合方案得出的綜合地球化學響應系數高度一致，采用平均值統計法也可以圈定關鍵地球化學指標，據此優選出的25項敏感地球化學指標的大部分在資源、環境、農業活動等方面有著重要的指示意義。

(3) 環境敏感指標顯示，研究區土壤局部存在污染現象，其中Cd污染較嚴重；營養成分敏感指標顯示，I、Mo、N、S、P、Corg等多數指標良好，Mg、Ca等少數指標貧乏，P、Mo、F等指標局部過剩。

(4) 研究區富硒率高且為合理富硒，具有良好的富硒土壤開發潛力。

(5) 研究區東部丘陵地區具有一定的金屬礦找礦潛力。

致 謝

成文過程中得到了中國地質科學院地球物理地球化學勘查研究所姚文生教授、張必敏教授、聶蘭士博士等的指點，并得到江蘇省地質調查研究院廖啟林博士、江蘇省地質礦產勘查局核工業272地質大隊林建勇專家、江蘇省地質勘查技術院吳立崗工程師等的大力幫助，在此一并感謝。