综合信息矿产预测理论及方法特征
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发布时间：2022-04-21 09:56
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时间：2023-10-15 07:29
一、理论基础
综合信息成矿预测理论是在系统论思想和地质调查工作面临的现实矛盾中逐步发展成长起来的。系统思维方法是进行分析和综合的辩证思维工具，它是把被研究的对象当作一个系统，从系统的整体出发来研究系统的组成部分，各组成部分之间的关系和系统与环境之间的关系。系统思想要求从不同角度把系统的概念贯通、综合，使系统的局部目标服从总体目标。这是系统思维方法的一条原则。在此原则下，系统思想的另一特点是从各部分的联系中探讨系统的总体特征，从而正确地认识整体。系统论以信息论为其基础理论之一，因此它在处理系统问题时特别重视信息的主导作用，并认为具有信息流才能使系统维持正常的有目的的运动。系统论强调信息流对系统的支配、调节和控制作用。用系统科学方法处理问题，总是尽量采用各种逻辑语言和数学工具使系统得到较精确的定量描述，以反映出系统发展变化的规律，认识事物运动的本质。最优化是系统定量化的一种常用方法，它可根据需要为系统定量地确定出最优目标，从而达到最大效益，它是系统科学方*中方法的核心。
从系统思维方法观点看，地质矿产勘查，包括综合信息成矿预测，将会遇到以下几个方面的问题：
1.地质观察研究的不统一性
矿产普查勘探最基本的工作方法是地质调查研究，所产生的地质解释和推断的成果，用于指导矿产普查勘探实践活动。但在地质调查研究过程中，由于专家们所使用的观测手段和观察方法不同，所持的地质理论、观点和地质经验等各个方面的差异，对同一地质现象可能有截然不同的看法，由此带来学术观点的争论。这是地质科学研究中的一个比较普遍的现象，是由地质科学本身的探索性特点决定的，这种争论客观上促进了地质科学的发展。地质观察研究的不统一性，不但是地质科学发展历史上必然现象，而且今后也将长期存在下去。
应当指出，地质观察研究的这种不统一性，为客观的进行矿产预测带来了困难。为了克服这种不统一性，只有通过综合信息解释途径，把各种资料和推断成果有机关联，彼此综合，融为一体，用相对客观的信息更正主观的信息，才能全面、整体地揭示矿产资源的生成和分布规律。这是综合信息成矿预测的基本思路之一。
2.矿产普查勘探工作和研究程度的不平衡性
矿产普查勘探的工作部署受制于经济法则，在任何时期，都要用有限的投资去获取最大的社会效益和经济效益。因此，从全国到各个地区矿产普查勘探投入的工作量和地质研究程度永远是不平衡的。我国总体上有东部、东南部研究程度高，西部、西北部研究程度低的特点。山东省也有东部研究程度高，西部研究程度低的特点。对全国来说，随着国民经济的发展，西部矿产资源大调查已经提上日程，用从东部地区总结的矿产资源分布规律指导西部矿产资源的勘查，把研究程度高的地区建立的不同矿种、不同类型、不同等级的矿产资源体综合信息找矿模型和综合信息预测模型应用到研究程度相对较低的地区，可以有效地提高西部矿产资源的勘查效益。
3.地质体、矿产资源体的复杂性和地球物理、地球化学、遥感信息的多解性
不同等级地质体和不同等级矿产资源体之间存在着物理性质和化学性质的差异，这种差异通常是以地球物理异常、地球化学异常等形式表现出来。但是自然界的地质体和矿产资源体是复杂的、多变的、不均一的，地质史上对一个地质现象研究探索几十年、上百年是屡见不鲜的。到现在为止我们对地球、地壳的认识还是远远不够的，皮毛的东西比较多。如果说地质体的复杂性还不足以困扰人类的话，地质科学研究中更令人困惑的是地球物理、地球化学、遥感等信息的多解性。在地质手段不足时我们常借助于地球物理、地球化学和遥感等方法去认识地质体和矿产资源体。但是这些方法都有其自己的特殊性和局限性，有时相同的、相似的地质体形成不同的地球物理和地球化学异常，更多的情况是相同或相似的地球物理异常和地球化学异常经常对应着截然不同的地质体和矿产资源体。
4.地质体、矿产资源体的特殊性与共性
任何地质体都具有区别于其他地质体的个性，这是我们能够将地质体加以区分的原因所在。矿产资源体是矿产资源的地质载体，同地质体一样，它也具有区别于其他矿产资源体和地质体的个性。从统计观点分析，地质体集合和矿产资源体集合具有本质相似的共性，这些共性特征是对地质体、矿产资源体类型划分和等级划分的基础，也是建立综合信息找矿模型和综合信息预测模型的基础。而地质体和矿产资源体的个性主要应用于对它们的评价。
5.地质数据的特殊性
在地质数据的定量化过程中碰到的一个显著特征是地质信息多属于定性变量，这些定性变量需要特殊的提取和赋值，需要特殊的数学工具和统计单元筛选办法。
二、系统方法
综合信息成矿预测理论体系是在理论研究和找矿实践中不断地完善和丰富的。概括地说，它是在地质理论为先验前提的条件下，以地质体和矿产资源体为单元，从地质演化的角度，研究地质、地球物理、地球化学、遥感等多元信息，进行综合解释，进而建立综合信息找矿模型和综合信息预测模型(信息转换模型)，用综合信息预测模型为工具对工作研究区进行系统的评估。从而使成矿预测、矿产统计预测和矿产资源量预测成为有机关联的一个整体。综合信息成矿预测流程见图6-1。
图6-1 综合信息矿产预测流程图
1.以地质理论为先验前提
综合信息成矿预测理论认为，各种地质理论和科研成果都是对地质体集合和矿产资源体集合的母体进行统计、观察、抽样和度量的结果。这些成果对成矿规律的刻画是相对的和不均衡的，随着观察深度的改变是有变化的，而不是绝对的，即带有统计的特点。因此，所观察、总结的地质理论是在一定研究程度上的认识，对地质成矿规律只能起到一种导向的作用，我们称之为地质先验前提。
另一方面，地质观察研究是通过地质测量直接观察的结果，它具有实际、客观的一面。测量的成果中，必然蕴含着许多表征被测量母体某些成矿特性的有益信息。这些有益信息是对物探、化探、遥感等测量成果进行地质解释的重要依据。特别是从地质演化的角度进行物、化探和遥感信息解释时，这一点就显得尤为重要。
应当指出，各种成矿控制因素的信息，总是以不同的“信噪比”存在于各种测量成果中，只有以地质理论为先验前提，采用合理的分析方法，才能将有用信息从资料中提取出来。所以，综合信息解释工作应当建立在地质理论为先验前提的基础上。
2.以地质体、矿产资源体为研究、统计单元
综合信息矿产预测以地质体和矿产资源体为研究、统计单元。从统计观点分析，地质图系是不同性质地质体的组合。各种地质体都是有等级的：如地层可划分为层、组、群和统、系、界等系列单元；构造可划分为不同规模的岩石地层单元组合；侵入岩可划分为岩体、构造侵入岩带等。矿产资源体是矿产资源的地质载体，可分为矿体、矿床、矿田、矿床密集区和成矿带等。
矿产资源体及其集合为成矿预测的对象。地质体集合是矿产资源体的控矿因素，各种地质、地球物理、地球化学、遥感信息是不同等级地质体和不同等级矿产资源体不同侧面的反映。各种地球物理场、地球化学场的类型、强度、形态、分布都是与地质体、矿产资源体的物质成分、产状及埋深相联系的。由于地质体和矿产资源体的复杂性，相同的地质体可以有不同的地球物理、地球化学场；同样的地球物理、地球化学场也可以反映不同的地质体。这种场和地质体对应的不唯一性，带来地球物理、地球化学和遥感信息的多解性。这种多解性一直困扰着地球物理、地球化学和遥感信息的充分应用。
是什么原因造成地球物理、地球化学和遥感信息的多解性呢？如果从这些资料的获取过程来考察我们是会有所启迪的。在观测这些资料时，我们并没有和它们的来源联系起来，实际是对某一地区所有地质单元作为一个整体来观测的，是所有个体的总反应，所以说这种多解性是必然的。
通过多年来的实际工作，逐步认识到只有在地质理论先验前提下，以地质体和矿产资源体为单元，进行各种信息的相互关联、转换和解释，才能有效地克服地质观察的不统一性和物化探的多解性，较全面地反映地质体和矿产资源体的客观面貌。如山东省著名的玲珑花岗岩体，长期在花岗岩地区进行科研工作的专家们认为是混合岩，长期在变质岩地区工作的专家们认为是花岗岩。通过地质、地球物理、地球化学及遥感信息的综合解释，发现玲珑花岗岩体同围岩的磁场特征有明显的继承性，它们是相对的低重力场，通过重力方法可以有效地推断岩体的规模、形态、产状，以及和金矿床、老基底之间的空间分布关系。通过以岩体为单元的多元信息关联，可以看出岩体从整体上对老基底的继承关系，在此基础上我们建立了继承性岩体的地质地球物理解释模型，实践证明这种方法在很多老变质岩区都是行之有效的。
3.遵循各学科基本原理，综合利用各种信息
各种地质研究资料和信息都有其自己的理论系统和基本工作方法，我们利用这些资料一定要在其基本理论的指导下挖掘其有用的信息。综合信息解释不是各种信息的杂烩，而是一种有序的、理性的提取、转换和关联，并通过信息的转换和关联实现信息的增值。信息的理性综合利用，给我们提供了认识地质成矿规律的有用工具。如变质岩系层理展布趋势的确定，各种地质体的延深推断，如果没有地质信息和物化探信息的综合利用和信息转换，是不可能实现的。
4.以综合信息找矿模型和综合信息预测模型为工具
在成矿模型理论先验前提下，从找矿(矿产资源体)的角度出发，总结客观存在的找矿标志、找矿前提及其综合信息特征，形成一种统计性的找矿模式，即综合信息找矿模型。在建立综合信息找矿模型的基础上，通过直接找矿信息和间接找矿信息的关联和合理的信息转换，建立以间接找矿信息为主体的，适合研究区研究程度的综合信息预测模型。综合信息预测模型的特征，基本上代表了研究区的工作程度和成矿预测的评价准则。
矿产资源体是有不同等级的，有矿体、矿床、矿田、矿带和矿床密集区之分，它们和相应比例尺的成矿预工作相对应，故综合信息找矿模型也是有不同等级的。通常大比例尺综合信息矿产预测建立以矿体、矿床为单元的综合信息找矿模型，中小比例尺则建立矿田、矿带和矿床密集区综合信息找矿模型。在实际操作中，一般先以矿体为单元，建立矿体集合的矿床级综合信息找矿模型，并在此基础上，逐步扩展建立更高等级的矿产资源体综合信息找矿模型。
综合信息找矿模型和矿产预测模型是我们对研究区进行评价的主要工具，它们的建立是紧扣研究区地质成矿发展规律的，这种成矿规律不是单纯的地质现象的总结，而是各种找矿信息的综合表现。为了表达找矿模型的客观真实性和区域成矿预测的资料特点，我们通常首先分别建立地质、地球物理、地球化学等信息模型。这些模型虽然被冠以信息类型，但实际上它们已经是综合信息条件下的单信息模型了，我们可以从下述的地球化学信息模型研究中窥其一斑。
矿体的矿石矿物、围岩蚀变和围岩的地球化学特征的差异性是地球化学综合信息找矿模型的基础，但是这些信息在预测区并不是容易得到的，因此需要有一个信息转化过程。首先从地质演化和找矿的角度出发，确定主矿化阶段的矿物标志组合，研究主矿化阶段的矿物组合和标型矿物特征；其次，研究主矿化阶段矿物组合的元素组合特征，确定主矿化阶段标型元素组合特征，以及不同矿化阶段的矿物组合和元素组合特征。研究主矿化阶段在不同等级矿产资源体矿床、矿田、矿带和矿床密集区的变化规律。研究不同景观地球化学条件下原生晕、水系沉积物和矿床地球化学特征之间的关系。研究形成不同等级地球化学异常的控制因素，是提高成矿预测可信度的重要方面。
综合信息找矿模型是已知的矿体、矿床、矿田等的共性规律的总结，一般的规律是研究程度高的地区易建立找矿模型，但资源潜力小；研究程度低的地区，资源潜力大。综合信息找矿模型要应用于研究程度低的地区，必须考虑研究程度不平衡所带来的信息不平衡问题。因此，建立合理的简化信息模型是必要的。简化的原则是能反映矿产资源评价所必备的基本信息，能达到预测的目的。这种简化找矿模型的信息提取依赖于直接找矿信息和间接找矿信息之间转换，通常把它们称之为信息转换模型和综合信息预测模型。
三、综合信息成矿预测的主要特点
综合信息矿产预测理论及方法有以下几个显著特点：
1.强调宏观分析和地质实际观察相结合
综合信息成矿预测是对全国、全省范围的地质、地球物理、地球化学和遥感信息进行综合解释，属于宏观分析。必须同靶区具体的地质观察和验证工作相结合，才能提高矿产资源预测工作的实效，要十几年甚至几十年才能作出正确有效的判断。因此，综合信息成矿预测工作需要跟踪验证工作，只有在找矿实践中反复地检验、修改，才能对地质成矿规律作出正确的认识，对矿产资源存在状态作出客观真实的评价。
2.强调综合信息地质背景分析和综合信息异常分析相结合
地质成矿规律的研究总结，多侧重于背景而缺少地质异常分析。地球物理、地球化学研究，多偏重于异常的分析和评价，缺少宏观的地质背景分析。综合信息矿产预测强调应用地质、地球物理、地球化学和遥感信息研究成矿地质背景和综合信息异常，在综合信息的背景中研究综合信息异常，在综合信息的背景中筛选异常。重点是研究矿异常和非矿异常的判别，矿异常的综合信息表现规律。综合信息矿异常是有等级性的，它们和矿产资源体的等级性相对应。
3.强调多元信息的关联和转换
以地质体和矿产资源体为单元进行各种信息的关联和转换规律的研究。把地质、地球物理、地球化学和遥感信息有机地融合在一起，根据我们研究工作的具体需要加工、整合、突出目标信息。我们在工作中利用重力、航磁资料数据处理信息推断隐伏基底、隐伏岩体和其他隐伏地质体就是信息关联和转换非常成功的实践。
4.强调不同规模矿床的分布规律研究
超大型、大型和中、小型矿床集合的空间分布是有规律可循的，超大型、大型矿床与中小型矿床在空间上具有“鹤立鸡群”的分布形式。这里的“鹤”是指大型、超大型矿床，“鸡群”指中小型矿床。意思是说超大型、大型矿床的产出不是完全随机的，而是非常有规律的，它总是产在中小型矿床的密集区中。因此在成矿预测工作中，很有必要先找“鸡群”，在鸡群中找“鹤”。不同等级矿床之间的这种配置关系，是和老基底及岩浆作用的成矿专属性分不开的。在捐赠作用理论指导下，注意基底矿源层的成矿专属性，衍生矿源层和热源的继承性，这一般是“鸡群”产生的重要物质基础。从地质演化的角度看，大型、超大型矿床往往是在这些有利条件下长期演化、继承的结果。老基底的成矿专属性是最基本的控制因素。
5.强调系列预测和系统预测
根据不同的成矿地质条件建立成矿系列综合信息找矿模型，进行多矿种、多类型矿床系列预测。在定性预测的基础上，开展定量预测，使成矿预测、矿产统计预测和矿产资源量预测成为一个有机整体。
6.强调GIS的应用
在地理信息平台上，以地、物、化、遥等原始数据为基础，建立综合信息矿产预测知识数据库。以预测目标图层(表达矿产资源体分布状态图层)为因变量图层，以控矿因素图层为自变量图层，以地质体或矿产资源体为研究单元建立因变量图层和自变量图层的因果控制关系，编制各单元的属性表。借助现代计算机技术进行空间拓扑分析，向成矿预测工作的立体化、系统化和思维可视化方向发展。
