毛磊，弓小平，2，薛迎喜，劉艷賓

(1．新疆大學(xué)新疆烏魯木齊830046;2．新疆大學(xué)地理學(xué)科博士后科研流動(dòng)站，新疆烏魯木齊830046; 3．中國地質(zhì)調(diào)查局資源評(píng)價(jià)部，北京100037)

新疆東昆侖西段鐵礦預(yù)測區(qū)的圈定及資源量估算－基于ArcGIS平臺(tái)

毛磊1，弓小平1，2，薛迎喜3，劉艷賓1

(1．新疆大學(xué)新疆烏魯木齊830046;2．新疆大學(xué)地理學(xué)科博士后科研流動(dòng)站，新疆烏魯木齊830046; 3．中國地質(zhì)調(diào)查局資源評(píng)價(jià)部，北京100037)

研究區(qū)屬華北板塊的柴達(dá)木地塊的早古生代陸緣活動(dòng)帶(祁曼塔格裂陷槽)，即祁漫塔格早古生代巖漿型被動(dòng)陸緣。本文基于ArcGIS平臺(tái)，通過建立研究區(qū)鐵礦資源潛力評(píng)價(jià)模型，以沉積變質(zhì)型鐵礦為例，對(duì)新疆東昆侖西段的鐵礦資源進(jìn)行預(yù)測區(qū)的圈定，并對(duì)圈定的靶區(qū)進(jìn)行優(yōu)選。由于沉積變質(zhì)型鐵礦主要與沉積地層、巖石分布狀況有關(guān)，總結(jié)出本研究區(qū)沉積變質(zhì)型鐵礦主要控礦因素包括沉積地層、Fe元素異常、巖石組合等。本文選取(1)沉積地層、(2)Fe元素異常這兩個(gè)方面的證據(jù)圖層對(duì)研究區(qū)鐵礦資源進(jìn)行預(yù)測，共圈定了3個(gè)沉積變質(zhì)型預(yù)測區(qū)，其中A類1處，C類2處。在成礦區(qū)帶圈定的基礎(chǔ)上，估計(jì)區(qū)帶內(nèi)未發(fā)現(xiàn)礦床的個(gè)數(shù);對(duì)預(yù)測區(qū)礦點(diǎn)的分布、品位、礦石量(噸位)的分布特征進(jìn)行模擬，來獲得資源量的估算，對(duì)研究區(qū)鐵礦資源潛力做出快速、準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)。此次研究表明新疆東昆侖西段具有一定的鐵礦資源潛力。

東昆侖西段ArcGIS平臺(tái)預(yù)測區(qū)品位－噸位模型

Mao Lei，Gong Xiao－ping，Xue Ying－xi，Liu Yan－bin．Delineation of the predicted iron ore areas and resource estimation for the western section of the East Kunlun in Xinjiang－Based on ArcGIS platform［J］．Geology and Exploration，2012，48(5):1049－1057．

在我國GIS被用于礦產(chǎn)資源的研究工作始于20世紀(jì)80年代中后期，但是隨著GIS在多元信息成礦預(yù)測方面的探索和研究，利用GIS在礦產(chǎn)資源預(yù)測已經(jīng)得到了應(yīng)用和推廣(池順都，1998;肖克炎，1999;陳建平，2005;劉巖峰，2008)。研究區(qū)位于東昆侖西段、柴達(dá)木盆地西南緣，新疆東昆侖西段鐵礦資源潛力評(píng)價(jià)就是對(duì)新疆東昆侖西段鐵礦可能蘊(yùn)藏的資源數(shù)量進(jìn)行估計(jì)并對(duì)其近、中、長期供應(yīng)保證程度做出評(píng)價(jià)的工作。在利用基于ArcGIS平臺(tái)的礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)以被評(píng)價(jià)區(qū)的地質(zhì)、地球物理、地球化學(xué)、遙感地質(zhì)和礦產(chǎn)資料為依據(jù)。對(duì)東昆侖西段資源潛力的評(píng)價(jià)研究，預(yù)測區(qū)的圈定以及靶區(qū)優(yōu)選可以為研究區(qū)的鐵礦勘查部署工作提供有效的指導(dǎo)作用。

1 研究區(qū)地質(zhì)概況

研究區(qū)以阿爾金南緣斷裂為界，以北劃分為阿爾金地層分區(qū);以南劃分為東昆侖地層分區(qū)，包括祁漫塔格地層小區(qū)和烏魯克蘇河地層小區(qū)。研究區(qū)是多個(gè)構(gòu)造單元(柴達(dá)木、塔里木、秦嶺－大別褶皺帶、可可西里－巴顏喀拉構(gòu)造帶等)的交接地帶，各構(gòu)造旋回在本區(qū)的不同區(qū)段表現(xiàn)出的造山運(yùn)動(dòng)和造陸運(yùn)動(dòng)，是極不均衡的，其結(jié)果就造成了研究區(qū)現(xiàn)今復(fù)雜的斷裂系統(tǒng)和褶皺系統(tǒng)的外貌。

研究區(qū)內(nèi)最重要鐵礦類型是沉積變質(zhì)型和矽卡巖型。其中沉積變質(zhì)型礦床主要形成于大陸邊緣活動(dòng)帶。成礦時(shí)代主要為古生代。矽卡巖型鐵礦主要位于東昆侖弧盆系之祁曼塔格蛇綠混雜巖帶中。另外有奧陶－志留紀(jì)、早石炭世、晚石炭世、中二疊世蛇綠巖及混雜巖塊。本文僅以沉積變質(zhì)型為例研究基于ArcGIS平臺(tái)的新疆東昆侖西段礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)。

2 使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

本次研究采用基于ArcGIS平臺(tái)的鐵礦資源潛力評(píng)價(jià)方法。以區(qū)域成礦理論為指導(dǎo)，以現(xiàn)代空間信息技術(shù)及方法為手段，以研究區(qū)沉積變質(zhì)型鐵礦資源潛力評(píng)價(jià)為目標(biāo)，以規(guī)范而有效的資源評(píng)價(jià)方法、技術(shù)和各類基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為支撐，充分利用多元地質(zhì)資料，從成礦帶整體層面進(jìn)行研究區(qū)鐵礦成礦地質(zhì)條件和成礦規(guī)律研究，全面、快速、準(zhǔn)確、客觀地評(píng)價(jià)研究區(qū)主要鐵礦類型的資源潛力以及空間布局，建立研究區(qū)的基礎(chǔ)地質(zhì)數(shù)據(jù)庫?；A(chǔ)數(shù)據(jù)包括:(1)研究區(qū)所涉及1∶25萬區(qū)域地質(zhì)圖及報(bào)告共6套:瓦石峽幅(J45C002003)1∶25萬區(qū)域地質(zhì)礦產(chǎn)報(bào)告①、蘇吾什杰幅(J45C002004)1∶25萬區(qū)域地質(zhì)礦產(chǎn)報(bào)告②、且末縣一級(jí)電站幅(J45C003002)1∶25萬區(qū)域地質(zhì)礦產(chǎn)報(bào)告③、古爾嘎幅(J45C003003)1∶25萬區(qū)域地質(zhì)礦產(chǎn)報(bào)告④、阿牙克庫木湖幅(J45C003004)1∶25萬區(qū)域地質(zhì)礦產(chǎn)報(bào)告⑤、庫郎米其提幅(J46C003001)1∶25萬區(qū)域地質(zhì)礦產(chǎn)報(bào)告⑥。(2)J46C002001(茫崖鎮(zhèn)幅)所涉及范圍內(nèi)1∶50萬區(qū)域地質(zhì)圖。(3)已知礦床(點(diǎn))數(shù)據(jù)，必須滿足以下兩個(gè)原則:①2km以內(nèi)的所有礦化點(diǎn)和蝕變帶均合并為1個(gè)礦床(點(diǎn));②礦床(點(diǎn))必須要有準(zhǔn)確的品位－噸位數(shù)據(jù)，為建立準(zhǔn)確的品位－噸位模型提供良好可靠的原始數(shù)據(jù)。據(jù)統(tǒng)計(jì)研究區(qū)已知礦床(點(diǎn))累計(jì)20個(gè)，分布于且末縣、若羌縣等地。(4)品位－噸位模型。(5)ETM遙感影像。(6)地球化學(xué)數(shù)據(jù)。(7)航磁數(shù)據(jù)。

3 預(yù)測區(qū)的提取

3．1 典型礦床預(yù)測模型建模

此次研究涉及的鐵礦礦產(chǎn)預(yù)測類型為沉積變質(zhì)型鐵礦，典型礦床選取迪木那里克沉積變質(zhì)型鐵礦。

3．2 成礦有利信息提取模型的建立

根據(jù)研究區(qū)成礦地質(zhì)背景、ArcGIS空間數(shù)據(jù)庫和典型礦床成礦模式，確定成礦預(yù)測類型和找礦標(biāo)志，建立區(qū)域成礦要素表，明確兩大類型鐵礦的控礦構(gòu)造和找礦標(biāo)志。通過地質(zhì)、礦化、物探(主要是磁法)等綜合信息提取，建立典型鐵礦床定性和資源量定量評(píng)價(jià)的預(yù)測模型，并確立各個(gè)預(yù)測要素與數(shù)據(jù)庫中屬性字段的對(duì)應(yīng)關(guān)系，建立以ArcGIS空間數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)的預(yù)測區(qū)提取模型，為快速、準(zhǔn)確、高效地進(jìn)行成礦有利因素的提取奠定基礎(chǔ)。表1為東昆侖西段ArcGIS空間數(shù)據(jù)庫沉積變質(zhì)型鐵礦預(yù)測區(qū)提取模型表。

表1 東昆侖西段ArcGIS空間數(shù)據(jù)庫沉積變質(zhì)型鐵礦預(yù)測區(qū)提取模型表Table1 Extracted elements of forecast area about iron ores of sedimentary and metamorphic type in ArcGIS spatial database for the western section of the East Kunlun

3．3 證據(jù)圖層的確定

根據(jù)預(yù)測區(qū)提取模型表所列數(shù)據(jù)庫字段提取成礦因子，通過泛化分析將包含相同地層字段的有利沉積(火山)地層、侵入巖地層進(jìn)行合并;由密度分析工具生成礦點(diǎn)密度圖和斷層密度圖;對(duì)礦點(diǎn)、侵入體進(jìn)行緩沖區(qū)分析，然后再進(jìn)行雙要素類組合分析。包括:斷層證據(jù)圖層(通過三種方式對(duì)斷層數(shù)據(jù)進(jìn)行處理:密度分析(圖略)、距離分析(圖略)和方向分析(圖略))、侵入巖證據(jù)圖層(圖略)和沉積地層證據(jù)圖層(圖1)、自然巖石組合證據(jù)圖層(圖略)、化探數(shù)據(jù)圖層(選取與鐵礦密切相關(guān)的Fe(圖2)、Mn、Cr元素化探數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行柵格化處理，經(jīng)重分類后，得到化探證據(jù)圖層)(其它圖略)、物探數(shù)據(jù)圖層(選取與鐵礦成礦密切的物探數(shù)據(jù)，進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)處理，經(jīng)柵格化、重分類后，得到航磁異常、化激異常、原平面等重要證據(jù)圖層)(圖略)。

本此研究涉及的單因素分析主要包括:斷層因素、沉積地層因素、自然巖石組合因素、化探數(shù)據(jù)因素、物探數(shù)據(jù)因素等。數(shù)據(jù)像元大小為100m，采用分析單元面積為4km2，通過單因素分析，判斷斷層的密度、距離、方向、侵入巖、沉積地層、自然巖石組合、化探異常Fe元素異常、Mn元素異常、Cr元素異常、物探航磁異常、原平面、化激異常等與鐵礦床(包括礦(化)點(diǎn))的空間關(guān)系。涉及的單因素分析主要包括:斷層因素(從斷層密度、斷層距離、斷層方向3個(gè)方面與鐵礦床(包括礦(化)點(diǎn))間的關(guān)系進(jìn)行分析)、沉積地層因素(表2，圖3)、自然巖石組合因素(圖表略)、化探數(shù)據(jù)因素(Fe，表2，圖4)、物探數(shù)據(jù)因素等(圖表略)。

圖1 東昆侖西段沉積地層分布圖Fig．1 Map showing distribution of sedimentary strata in the western section of the East Kunlun

圖2 東昆侖西段Fe元素異常分級(jí)圖Fig．2 Grading graph of Fe anomalies in the western section of the East Kunlun

表2 東昆侖西段沉積變質(zhì)型鐵礦與Fe元素異常組合空間關(guān)系定量評(píng)價(jià)表Table2 Quantitative evaluation about the spatial relation between iron ores of sedimentary metamorphic type and Fe anomalies in the western section of the East Kunlun

分析表2可知，沉積地層對(duì)沉積變質(zhì)型鐵礦控制作用，主要表現(xiàn)為長沙溝蛇綠混雜巖和茫崖蛇綠混雜巖，落入前者147個(gè)單元內(nèi)的礦床或礦(化)點(diǎn)數(shù)有4個(gè)，占所有礦床或礦(化)點(diǎn)數(shù)的57．1%，其學(xué)生化反差為5．2383，綜合權(quán)值達(dá)到3．21，落入后者74個(gè)單元內(nèi)的礦床或礦(化)點(diǎn)數(shù)有1個(gè)，說明沉積地層對(duì)成礦作用影響極大。而其它區(qū)間綜合權(quán)值均為負(fù)值。因此，沉積地層應(yīng)作為沉積變質(zhì)型鐵礦成礦有利度定量評(píng)價(jià)的主要影響因素之一。

分析表2可知，F(xiàn)e元素異常對(duì)沉積變質(zhì)型鐵礦控制作用，主要表現(xiàn)在6．0～7．0區(qū)間內(nèi)，落入該區(qū)373個(gè)單元內(nèi)的礦床或礦(化)點(diǎn)數(shù)有4個(gè)，占所有礦床或礦(化)點(diǎn)數(shù)的57．1%，其學(xué)生化反差最高達(dá)3．9126，綜合權(quán)值達(dá)到2．9737，說明Fe元素異常對(duì)成礦作用影響極大。而其它區(qū)間綜合權(quán)值均為負(fù)值。因此，F(xiàn)e元素異常應(yīng)作為沉積變質(zhì)型鐵礦成礦有利度定量評(píng)價(jià)的主要影響因素之一。

在證據(jù)權(quán)模型中，假設(shè)參與模型的各證據(jù)層對(duì)于成礦影響必須是條件獨(dú)立的。由于證據(jù)權(quán)模型的條件獨(dú)立假設(shè)在地學(xué)中往往難以完全成立，由此提出了在證據(jù)權(quán)模型基礎(chǔ)上加入加權(quán)Logistic回歸方法，用回歸方法替代貝葉斯法則計(jì)算后概率，解除貝葉斯法則中的條件獨(dú)立假設(shè)對(duì)地學(xué)應(yīng)用的種種限制，避免條件獨(dú)立假設(shè)在預(yù)測結(jié)果中所造成的偏差。

3．4 預(yù)測區(qū)的圈定

基于單因素分析，選擇與成礦關(guān)系密切的因素，用前概率和權(quán)值計(jì)算按證據(jù)權(quán)模型或加權(quán)Logistic回歸模型綜合，得到沉積變質(zhì)型鐵礦成礦有利度綜合定量評(píng)價(jià)。

在ArcGIS平臺(tái)下，圈出成礦有利區(qū)，結(jié)合區(qū)域地質(zhì)背景及典型礦床的研究成果，綜合地質(zhì)、物化探等信息，核實(shí)各個(gè)成礦有利區(qū)的成礦條件，最終確定成礦預(yù)測區(qū)。本次研究共圈出3個(gè)沉積變質(zhì)型鐵礦預(yù)測區(qū)(見圖5)。

主要采用加權(quán)證據(jù)權(quán)法計(jì)算各成礦有利因子權(quán)值，確定各預(yù)測區(qū)權(quán)重，進(jìn)行預(yù)測區(qū)排序。

4 預(yù)測區(qū)優(yōu)選和級(jí)別劃分

采用成礦有利性分類方案，即根據(jù)后驗(yàn)概率，結(jié)合具體的地質(zhì)情況對(duì)預(yù)測區(qū)按三類劃分:Ⅰ類:成礦條件十分有利，可建議優(yōu)先安排勘查工作的地區(qū);Ⅱ類:成礦條件有利，有預(yù)測依據(jù)，找礦標(biāo)志明顯可供參考，地球化學(xué)異常評(píng)序分類屬乙1、乙2類;Ⅲ類:具成礦條件，找礦標(biāo)志不明顯或尚未發(fā)現(xiàn)找礦線索，但地球化學(xué)異常評(píng)序?qū)僖?、乙2、乙3類，可作為探索的地區(qū)或現(xiàn)有礦區(qū)外圍和深部有預(yù)測依據(jù)，據(jù)目前資料認(rèn)為資源潛力較小的地區(qū)。

劃分原則:①成礦地質(zhì)條件具備情況;②找礦標(biāo)志及輔助標(biāo)志明顯程度;③礦床勘查程度及遠(yuǎn)景情況;④礦床成因類型及礦物組合;⑤各類異常的可信程度。

根據(jù)上述預(yù)測區(qū)級(jí)別劃分原則，結(jié)合3個(gè)預(yù)測區(qū)的地質(zhì)礦產(chǎn)特征及物化探異常信息，將其分別劃分為A、B、C三等，見下表3。

5 預(yù)測資源量估算

5．1 品位模型和噸位模型的建立

總結(jié)全球或全國現(xiàn)有類型礦床的品位－噸位分布特征建立模型，將其應(yīng)用到預(yù)測評(píng)價(jià)的成礦區(qū)帶中;其次在成礦區(qū)帶圈定基礎(chǔ)上，估計(jì)區(qū)帶內(nèi)未發(fā)現(xiàn)礦床的個(gè)數(shù);對(duì)預(yù)測區(qū)礦點(diǎn)的分布、品位、礦石量(噸位)的分布特征進(jìn)行蒙特卡羅模擬，來獲得不同概率(不同置信度)下的對(duì)資源量的估算。取估算值的數(shù)學(xué)期望作為預(yù)測區(qū)估算資源量。

圖5 新疆東昆侖西段沉積變質(zhì)巖型鐵礦帶預(yù)測區(qū)分布圖Fig．5 Distribution of forecasting area about iron－ore belt of sedimentary metamorphic type in the west of the East Kunlun in Xinjiang

表3 新疆東昆侖西段沉積變質(zhì)型鐵礦預(yù)測區(qū)級(jí)別劃分Table3 Distinction of forecasted metasediment iron ore areas in the western section of the East Kunlun in Xinjiang

根據(jù)研究區(qū)以及相似成礦條件區(qū)域主攻礦床類型的規(guī)模和品位的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，根據(jù)已知礦床(點(diǎn))品位－噸位模型，評(píng)估、修正各個(gè)未見礦區(qū)的品位和噸位數(shù)值;為研究區(qū)資源潛力評(píng)價(jià)提供可靠評(píng)價(jià)參數(shù)。圖6為沉積變質(zhì)型品位模型和噸位模型。

5．2 資源量估算結(jié)果

建立研究區(qū)沉積變質(zhì)型鐵礦的品位噸位模型，為資源潛力評(píng)價(jià)提供可靠的評(píng)價(jià)參數(shù)。

建立礦床描述模型并收集控制區(qū)(開發(fā)程度高的地區(qū))資料，根據(jù)“密度=個(gè)數(shù)/面積”得到礦床的密度。一般使用單位面積(100，000km2)的礦床個(gè)數(shù)。

礦床數(shù)估計(jì)作為資源量評(píng)估的一大核心內(nèi)容，其數(shù)量預(yù)測方法為:擬合回歸曲線法。即獲得散點(diǎn)圖(X軸為有利區(qū)面積area，Y軸為單位面積(100，000km2)的礦床數(shù)量n)，然后擬合回歸曲線，得線性回歸方程:

R50=alog(area)+b=log(density);R50為置信度為50%時(shí)的礦床數(shù)系數(shù)，area為有利區(qū)面積，density為礦床的密度，b為線性回歸方程常數(shù)項(xiàng)。

根據(jù)公式分別求得L90、U10時(shí)的log(density):

L90，U10=(R50±t×s×y/x/(1+1/n)+［log10分別為置信度為90%、10%時(shí)的礦床數(shù)系數(shù)，R50為置信度為50%時(shí)的礦床數(shù)系數(shù)，t為噸位平均值，s為標(biāo)準(zhǔn)差，y為鐵礦床累計(jì)頻率(0～1)，x為品位平均值，area為預(yù)測有利區(qū)面積，n為礦床數(shù)量。

根據(jù)數(shù)量=10R50，L90，U10分別求出50%、90%和10%置信度時(shí)的預(yù)測數(shù)量。

圖6 沉積變質(zhì)型品位模型和噸位模型(其中橫軸分別為鐵礦石的品位(單位:%)和噸位(單位:萬噸)，縱軸為鐵礦床累計(jì)頻率(0～1))Fig．6 Grade and tonnage model of sedimentary－metamorphic type iron ores(horizontal axis shows the grade (%)and tonnage(tons)of iron ores，and the longitudinal axis shows the cumulative frequency of iron deposits (0～1))

研究區(qū)進(jìn)行資源量估算的鐵礦類型主要是沉積變質(zhì)型，資源量級(jí)別為(334－2)即內(nèi)蘊(yùn)經(jīng)濟(jì)含量并經(jīng)過概略研究的預(yù)測資源量?；贏rcGIS平臺(tái)的資源潛力評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫，采用單要素組合和雙要素組合等空間分析方法，圈定的預(yù)測區(qū)面積雖然較大，但不排除該區(qū)域內(nèi)可能發(fā)現(xiàn)鐵礦的潛力，且綜合多源信息數(shù)據(jù)處理后，航磁、化探異常較明顯，故在資源潛力評(píng)價(jià)過程中仍可看作成礦有利區(qū)域。

研究區(qū)內(nèi)3個(gè)預(yù)測區(qū)的預(yù)測資源量結(jié)果顯示，沉積變質(zhì)型鐵礦估計(jì)礦床數(shù)為8個(gè)之多，分布于3個(gè)預(yù)測區(qū)內(nèi)。由于涉及數(shù)據(jù)的保密性，文章只給出部分?jǐn)?shù)據(jù)。3個(gè)預(yù)測區(qū)平均品位高達(dá)31．374%，合計(jì)達(dá)此品位礦石量多達(dá)幾億噸，預(yù)測資源量共計(jì)更多。由此可見新疆東昆侖西段擁有強(qiáng)大的鐵礦資源潛力。

6 結(jié)論

本次研究以中國地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)調(diào)查技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)《數(shù)字地質(zhì)圖空間數(shù)據(jù)庫》(DD2006－06)技術(shù)要求為依據(jù)，以資源潛力評(píng)價(jià)為目標(biāo)，建立研究區(qū)面向?qū)ο罂臻g數(shù)據(jù)庫。建立數(shù)字地質(zhì)圖數(shù)據(jù)庫，目的在于最有效地保存和交流使用數(shù)據(jù)，按規(guī)范對(duì)掃描地質(zhì)圖進(jìn)行數(shù)字化;設(shè)計(jì)和建立東昆侖地區(qū)數(shù)字地質(zhì)圖數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)地質(zhì)圖原始資料客觀描述的、統(tǒng)一分類的、圖文一體化的矢量入庫，為東昆侖地區(qū)鐵礦的GIS空間分析奠定了統(tǒng)一的基礎(chǔ)和完整的數(shù)據(jù)平臺(tái)。根據(jù)已知礦床建立品位－噸位數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，擬合研究區(qū)未知區(qū)域主攻礦床類型的品位噸位模型，進(jìn)行資源量的估算，總體工作質(zhì)量較好，預(yù)測的鐵礦石資源量較為可靠，顯示研究區(qū)具備一定的鐵礦資源潛力。

［注釋］

①廣西地質(zhì)調(diào)查院．2000－2002．J45C002003(瓦石峽幅)1∶25萬區(qū)域地質(zhì)調(diào)查［R］．

②西安地質(zhì)研究所．2001－2003．J45C003002(蘇吾什杰幅)1∶25萬區(qū)域地質(zhì)調(diào)查［R］．

③湖南省地質(zhì)調(diào)查院．2000－2002．J45C003002(且末縣一級(jí)電站幅)1∶25萬區(qū)域地質(zhì)調(diào)查［R］．

④廣西地質(zhì)調(diào)查院．2000－2002．J45C003003(阿爾金山幅(古爾嘎幅)1∶25萬區(qū)域地質(zhì)調(diào)查［R］．

⑤陜西省地質(zhì)調(diào)查院．2000－2002．J45C003004(阿牙克庫木湖幅)1∶25萬區(qū)域地質(zhì)調(diào)查［R］．

⑥青海省地質(zhì)調(diào)查院．2001－2003．J46C003001(庫郎米其提幅) 1∶25萬區(qū)域地質(zhì)調(diào)查［R］．

⑦青海省地質(zhì)調(diào)查院．2001－2003．J46C004001(布喀達(dá)坂峰幅) 1∶25萬區(qū)域地質(zhì)調(diào)查項(xiàng)目［R］．

Boyan B，Jordan H．2002．An Object Model for Geologic Map Information［C］．Proceedings of the Spatial Data Handling 2002 Sympo－sium: 5－43

Chen Chuan，Gong Xiao－ping．2010．Mineral resource assessment methodology study:Based on spatial information［J］．Journal of Northwest University，86(40):399－404(in Chinese with English abstract)

Chen Yu－chuan．1999．Mineral resources assessment of major metallogenic provinces［M］．Beijing:Geological Publishing House:384－392(in Chinese with English abstract)

Cheng Yu－qi．1994．An introduction to the regional geology of China［M］．Beijing:Geological Publishing House:16－17(in Chinese with English abstract)

Gao Wan－li，Zhang Xu－jiao，Wang Zhi－gang．2010．ASTER remote sensing image－based lithologic information extraction of the east Kunlun orogenic belt［J］．Journal of Geomechanics，16(1):59－69 (in Chinese with English abstract)

Geng Xin－xia，Yang Jian－min，Yao Fo－jun，Yang Fu－quan，Liu Feng，Cai Feng－mei．2010．Ore－search information extraction from remote sensing data and integrated analysis of multiple geochemical information for the Abagong lead－zinc deposit in the Altay region，Xinjiang，China［J］．Geology and Exploration，46(5):0942－0952(in Chinese with English abstract)

Guo Na，Chen Jian－ping，Tang Ju－xing．2008．Remote sensing information extraction of mineralizing anomaly in the Dongdashan area of Eastern Tibet［J］．Geology and Prospecting，44(4):69－73(in Chinese with English abstract)

Hammerbeck E，Veselinovic－Williams M．2000．Status of Metallogenic Mapping in the World Today［C］．Briskey J A，Schulz K J．Proceedings of a Workshop(Deposit Modeling，Mineral Resource Assessment，and Their Role in Sustainable Development)that followed 31st IGC．USGS Circular 1294．Rio de Janeiro:115－124

Huang Zhao－qiang，Li Xiang－qiang．2009．Extration of remote sensing geology for satellite photos and airscapes of Majiatang area in the middle part of Hunan province［J］．Geology and Prospecting，45(5): 605－610(in Chinese with English abstract)

Liu Lei，Zhang Bing，Zhou Jun，Wang Jue．2008．Synthetic analyses of remote sensing geochemical surveying and geology in the ore exploration in the Singu tin deposit，Yunnan Province［J］．Geology and Prospecting，44(5):70－75(in Chinese with English abstract)

Mccammon R B．1993．ProspectorⅡ－an expert systerm for mineral deposit models［C］．Geological Association of Canada Special Paper: 679－684

North American Geologic Map Data Model(NADM)Steering Committee Data Model Design Team．2004．NADM Conceptual Model 1．0－A Conceptual Model for Geologic Map Information［R］．USGS，2004－1334:3－16

Singer D A，Berger V I，Menzie W D．2005．Porphyry copper density［J］．Economic Geology，100(3):491－514

Singer D A，Berger V I，Moring B C．2008．Porphyry copper deposits of the world:Database and grade and tonnage［R］．USGS，2008－1155:3－42

Singer D A，Kouda R．1997．Use of a neural network to integrate geoscience information in the classification of mineral deposits and occurrences［C］．GUBINS A G．Proc Exploration 97．Fourth Decennial Intern．Conf．Mineral Exploration:127－134

Singer D A，Menzie W D．2008．Mineral deposit models［R］．USGS，2008－1253:3－59

Singer D A．1993．Basic concepts in three－part quantitative assessments of undiscovered mineral resources［J］．Nonrenewable Resources，2 (2):69－81

Wang Shi－cheng，Chen Yong－niang，Xia Li－xian．2000．The theory and methods of Comprehensive information mineral prediction［M］．Beijing:Science Press:2－30(in Chinese with English abstract)

Wittinger G．Tapponnier P．Poupinet G．Jiang M，Shi T N，Herquel G，Masson F．1998．Tomographic evidence for localized lithospheric shear along the Altyn fault［J］．Science，282:74－76

Xi’an Institute of Geology and Mineral Resources．2006．Mineral resources prospecting potential of Northwestern，China［M］．Beijing: Geological Publishing House:384－392(in Chinese with English abstract)

Xu Dong，Yin Guang－h(huán)ou．2010．A prospecting model and prediction for iron－ore deposits of the Huimin－type in the western Yunnan Provice［J］．Geology and Exploration，46(5):0765－0778(in Chinese with English abstract)

［附中文參考文獻(xiàn)］

陳川，弓小平．2010．基于信息科學(xué)思想的資源潛力評(píng)價(jià)體系研究［J］．西北大學(xué)學(xué)報(bào)，186(40):399－404

陳毓川．1999．中國主要成礦區(qū)帶礦產(chǎn)資源遠(yuǎn)景評(píng)價(jià)［M］．北京:地質(zhì)出版社:384－392

程裕淇．1994．中國區(qū)域地質(zhì)概論［M］．北京:地質(zhì)出版社:16－17

高萬里，張續(xù)教，王志剛．2010．基于ASTER遙感圖像的東昆侖造山帶巖性信息提取研究［J］．地質(zhì)力學(xué)學(xué)報(bào)，16(1):59－69

耿新霞，楊建民，姚佛軍，楊富全，劉峰，柴鳳梅．2010．新疆阿巴宮鉛鋅遙感找礦信息提取及地化多元信息綜合分析［J］．地質(zhì)與勘探，46(5):0942－0952

郭娜，陳建平，唐菊興．2008．藏東東達(dá)山地區(qū)遙感找礦地質(zhì)異常提取方法研究［J］．地質(zhì)與勘探，44(4):69－73

黃照強(qiáng)，李祥強(qiáng)．2009．基于ASTER和ETM+數(shù)據(jù)的蝕變信息提取比較研究－以西藏澤當(dāng)?shù)V田為例［J］．地質(zhì)與勘探，45(5):605－610

劉磊，張兵，周軍，王玨．2008．云南思姑錫礦區(qū)地質(zhì)、化探、遙感、多元信息綜合找礦研究［J］．地質(zhì)與勘探，44(5):70－75

王世稱，陳永良，夏立顯．2000．綜合信息礦產(chǎn)預(yù)測理論與方法［M］．北京:科學(xué)出版社:2－30

西安地質(zhì)礦產(chǎn)研究所．2006．西北地區(qū)礦產(chǎn)資源找礦潛力［M］．北京:地質(zhì)出版社:384－392

許東，尹光侯．2010．滇西惠民式鐵礦找礦模型及預(yù)測［J］．地質(zhì)與勘探，46(5):0765－0778

Delineation of the Predicted Iron Ore Areas and Resource Estimation
for the Western Section of the East Kunlun in Xinjiang－Based on ArcGIS Platform

MAO Lei1，GONG Xiao－ping1，2，XUE Ying－xi3，LIU Yan－bin1
(1．Xinjiang University，Urumqi，Xinjiang830046;2．College of Geology and Mineral Exploration engineering，Xinjiang University，Urumqi，Xinjiang830046;3．Department of Mineral Resources Assessment of China Geological Survey，Beijing100037)

The research area lies in the early Palaeozoic epicontinental active belt(Qimantage rift trough)of the Qaidam block in the north China plate，which was the early Palaeozoic magma type passive epicontinental in Qimantage．Based on the ArcGIS platform，taking the sedimentary－metamorphic type iron ores as an example，this paper constructs an evaluation model for iron resource potential，delineates the forecasted iron ore areas in the western section of the East Kunlun，and optimizes the target areas．As the sedimentary－metamorphic type iron ores are related with sedimentary formation and rock association，we infer that the major ore－controlling factors for iron mineralization include sedimentary formation，F(xiàn)e geochemical anomalies and rock association in the region．We use sedimentary formation and Fe geochemical anomalies as the evidence to predict iron ore resources．There are three prospecting areas，i．e．one A type and two C－type places，which are all of the sedimentary metamorphic type．After delineating the forecast areas of iron ores，we estimate the quantity of undiscovered ore deposits in these areas and simulate the distribution features，grade and tonnage about the ores in these areas．Then we estimate the resource with different probability and make the evaluation of resource potential fast and accurately．The result indicates some resource potential of iron ores in the area．This study can serve the exploration and deployment work of iron ores in the western section of the East Kunlun．

western section of East Kunlun，ArcGIS platform，forecast area，grade－tonnage model

book=9,ebook=548

P612

A

0495－5331(2012)05－1049－9

2011－05－05;

2011－11－06;［責(zé)任編輯］郝情情。

中國地質(zhì)調(diào)查局“新疆西天山阿吾拉勒東段銅鐵礦調(diào)查評(píng)價(jià)”(1212010880202)。

毛磊(1987年－)，女，新疆大學(xué)09級(jí)碩士研究生，從事綜合信息成礦預(yù)測研究。E－mail:maolei19870130@163．com。

弓小平(1963年－)，男，河南中牟人，教授級(jí)高工，博士后，從事綜合信息成礦預(yù)測研究。E－mail:gxiaoping01@163．com。