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4、马氏距离法:(在计算时已考虑野值)
针对样本,实际为建立在多元素正态分布基础之上—多重样本的正态分布,超出椭球体时—异常样(如p3点)。
相似于因子得分的计算,最后为一个剔除异常样本时的计算值,实际计算出综合异常边界线。
当令m=1时,上式化解为xa=xo±ks,这是我们较为熟悉的单元素(一维)计算异常下限常用公式。
该方法计算较为复杂:下面给出一个实例:
马氏距离(黑色虚线)圈定异常基本为两种以上元素异常的重合的部分。
上图中hy-44与hy-45综合异常中,由于as元素相连,传统方法无法分割。用该方法可分解为两个异常,后来实际查证中也证明:左边hy-44为au、cu、co的成矿,右边hy-45为au、cu的成矿。
解决手工的随意性。
5、单元素计算法:(必须剔除野值)
xa=xo±ks
xa—异常下限,xo—背景值,k—取值系数,s—标准离差)从标准正态累积频率密度函数公式:
推断出当k时,密度函数分别为95%,97.7%,99.8%一般为计算方便,通常取k=2,这就是xa=xo±2s的**。dkk
tt通常应用时,用xa=xo±3s无限循环剔除,直到无剔除数据时,对于地球化学通常几百—上千的数据,基本保证数据为正态分布。则此时xa=xo+2s定为异常下限。
为保证数据为正态分布,实际计算时先将数据转换为对数,此时由于数据离差变小,在剔除野值后,基本都能保证为正态分布。为进行下步计算处理有了理论保障。6、数据排序法:(不考虑野值)
比较简单、实用所有数据从小到大,按含量排序。
做图(含量—纵坐标,1,2……n含量顺序序列---横坐标)
异常有明显的一斜率但数据太多时不适合。
7、累积频率法:(不考虑野值,在使用时为网格化数据)
目前较为普遍。
元素含量高低分级,采用累频分级方式,分19级,分级频率:
95.5-97-98-98.8-99.5-100(%)异常85-90-95-100(%)和<15%
8、实际使用异常下限值的确定:
实际上各方法确定的异常下限都是可行的,关健是确定的这个值合不合理是值得商榷的。
在1:20万区域化探中,由于一般取水系沉积物,样品经过了充分的均一化,方差较小,数据基本为正态分布,剔除不了几个野值,此时计算下限与实际使用值变化不是很大(当然1:20万或1:
25万由于区域较大,各分区中元素背景不一,异常下限是不同的,应该适当考虑分区,分别确定异常下限)。
1:5万相对样点较密,部分可能涉及矿区,数据变化较大,此时必须考虑剔除野值,保证数据为正态分布。
1:1万等数据以土壤或岩石原生晕为主,此时主要在矿区工作,数据高的达矿体边界品位,低得很低,在剔除野值,保证数据为正态分布后,剩余数据计算的异常下限明显偏低,有时导致2/3区域都为异常,如我曾经有个工作区,1:1万岩石测量,经计算au异常下限为30ppb,最后使用值为80ppb。
矿区化探异常下限的确定需根据实际情况。
实际上述只是给出了一个计算确定异常下限的方法,实际上上面计算的异常下限值在使用时只是一种参考,使用值是根据该计算值在地球化学图面上最终的确定的,确定依据:
1、异常占总体地球化学图面的15%左右。
2、保证异常的连续性(不出现较多的星点状异常)
在异常下限确定后,后面的异常分带就简单多了,一般以异常下限有倍划分为外、中、内带,它是推断是否矿致异常的基础,一般矿致异常都有明显分带,而地层引起的异常一般只出现高背景,也即无分带现象。三、地球化学各参数意义。
均值(原始数据直接计算)—平均含量大小。
高差(原始数据直接计算)—相对平均值的离散程度(反映成矿的可能)
背景值(剔除所有野值后计算,一般此时为正态分布,符合概率统计概念)--真实背景大小。
背景离差(剔除所有野值后计算)—计算异常下限需要变异系数—离差/平均值,越大更易成矿,一般用大于1判别,如大于5肯定可成矿。
衬值—原数据/(背景值、异常下限、同类岩石…)-比较值异常强度—最大值/异常下限。
面金属量—平均值*面积,成矿规模大小nap值—衬值*面积,不同异常间相加或比较。
外、中、内带—异常下限的2n(n或其它等),平面分带性。
相关系数—相关程度,用临界相关系数判别。
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