Using Multivariate Statistical and Geostatistical Methods to Identify Spatial Variability of Trace Elements in Agricultural Soils in Dongguan City,Guangdong,China

Dongguan (东莞) City, located in the Pearl River Delta, South China, is famous for its rapid industrialization in the past 30 years. A total of 90 topsoil samples have been collected from agricultural fields, including vegetable and orchard soils in the city, and eight heavy metals (As, Cu, Cd,Cr, Hg, Ni, Pb, and Zn) and other items (pH values and organic matter) have been analyzed, to evaluate the influence of anthropie activities on the environmental quality of agricultural soils and to identify the spatial distribution of trace elements and possible sources of trace elements. The elements Hg, Pb, and Cd have accumulated remarkably here, incomparison with the soil background content of elements in Guangdong (广东) Province. Pollution is more serious in the western plain and the central region, which are heavily distributed with industries and rivers. Multivariate and geostatistical methods have been applied to differentiate the influences of natural processes and human activities on the pollution of heavy metals in topsoils in the study area. The results of cluster analysis (CA) and factor analysis (FA) show that Ni, Cr, Cu, Zn, and As are grouped in factor F1,Pb in F2, and Cd and Hg in F3, respectively. The spatial pattern of the three factors may be well demonstrated by geostatistical analysis. It is shown that the first factor could be considered as a natural source controlled by parent rocks. The second factor could be referred to as "industrial and traffic pollution sources". The source of the third factor is mainly controlled by long-term anthropic activities ,ad a consequence of agricultural fossil fuel consumption and atmospheric deposition.     

Platinum and Palladium in Coal Rock and Geochemical Anomaly in Eastern Yunnan Province,Southwest China

A series of geochemical anomalies of Pt and Pd were found in 1 358 recombined samples from a geochemical stream sediment survey in eastern Yunnan (云南) Province, China. Chemical optical emission spectroscopy, X-ray fluorescence analysis, and inductively coupled plasmas atomic emission spectrometry analyses of 22 elements and chemical compositions of 21 samples from coal-bearing strata from the Late Paleozoic, Mesozoic, and Cenozoic show Pt and Pd concentrated to some extent in coal rocks, with Pd/Pt相似文献   

模糊证据权方法在镇沅(老王寨)地区金矿资源评价中的应用

采用模糊证据权方法和GeoDASGIS技术开展了镇沅(老王寨)及其邻区的金矿资源潜力评价.分别采用GeoDASGIS软件提供的局部奇异性分析技术、S-A异常分解技术、主成分分析技术、证据权、模糊证据权等技术对相关地球化学元素进行了系统的处理和分析.应用主成分分析方法确定了可能的2种不同成矿类型,并采用主成分得分确定了组合异常点,在此基础上分别采用普通证据权和模糊证据权方法编制了成矿后验概率图,圈定了有利成矿地段.对比普通证据权方法与模糊证据权方法所得结果表明,模糊证据权方法可减小图层离散化造成的有用信息损失,提高预测结果精度.     

多维分形理论和地球化学元素分布规律

多维分形模型不仅采用常规的低阶矩统计, 而且采用高阶矩统计对多维分形分布进行度量, 从而能较细致地刻划正常值以及异常值.地球化学元素的正常值往往服从统计学中的大数定量, 即满足正态分布或对数正态分布, 然而异常值会服从分形分布(Preato).介绍了多维分形领域中的最新发展以及在地球化学研究中特别是研究超常元素空间分布和富集规律中的应用.结果表明, 通常的统计方法只对应于多维分形围绕均值周围的局部特征.为了有效地研究异常值的分布和富集规律, 建议采用高阶矩统计方法和多维分形方法, 并给出了两种分析地球化学元素, 并突出异常值贡献的方法.这些方法不仅可应用于研究微量元素的空间分布和富集规律, 而且可以区分地球化学背景与矿化有关的异常值.还介绍了该方法在对加拿大B.C.省西北部Mitchell-Sulphurets地区金铜矿化蚀变带研究中的应用.      

基于栅格数据的局部奇异性分析迭代方法及其软件实现

近些年,弱缓化探异常识别已成为成矿预测和勘查评价中十分关键的问题。多重分形理论的局部奇异性分析因其崭新的思路、简便的方法、优良的效果而在弱缓异常识别中受到广泛关注。在深入剖析局部奇异性分析基本思想及计算方法的基础上,引入正规化尺度参数L,提出了迭代方法来改进局部奇异性指数的估值。给出了奇异性迭代算法并用C＋＋编程实现,软件功能强劲,操作灵活,不仅适用于各向同性情形,还适用于各向异性尺度的奇异性计算和方向性奇异性计算。软件的动态链接库版本已在Geo DAS矿产资源定量预测专业软件中应用。     

覆盖区矿产综合预测思路与方法

围绕覆盖区矿产综合预测的基本思路和关键方法问题,讨论了非线性矿产预测理论和方法如何在覆盖区矿产综合预测中发挥作用,重点介绍了成矿奇异性理论与非线性矿产预测方法在覆盖区矿产预测“弱信息”提取、“复合叠加信息”分解、“缺失和不完整信息”融合等关键问题中的应用.结合正在实施的中国地质调查局“覆盖区矿产综合预测”计划项目,介绍了三方面的研究进展:(1)覆盖层中地球化学元素迁移机理与覆盖层对地表地球化学异常的屏蔽和衰减作用;(2)如何识别由于覆盖层影响而造成的“弱”且“复杂”的地球化学异常;(3)如何综合具有缺失或不完整的多元勘查信息以达到提高覆盖区矿产综合预测精度、降低预测不确定性的目的.以东天山戈壁沙漠覆盖区海相火山岩型铁矿、大兴安岭南部草原覆盖区铁多金属矿、武夷山层控矽卡岩型铁矿等矿床预测为例,介绍了综合预测方法的应用过程和应用效果.研究结果表明,奇异性理论和分析方法可以有效地用于提取水系沉积物地球化学和地球物理(重、磁)弱异常,合理分解复合叠加异常,在此基础上,采用地球化学和地球物理异常的数据融合技术,分别建立了推断铁镁质火山岩、中酸性侵入岩、矽卡岩和热液蚀变等成矿或控矿地质要素的综合信息模型,以及基于综合预测要素建立的覆盖区矿产预测后验概率证据权模型和模糊逻辑模型.应用结果显示,介绍的预测方法不仅可以在出露区圈定成矿远景区,而且在戈壁沙漠覆盖区及第三、第四系松散沉积物覆盖区等均可圈出具有重要资源潜力的远景区,这些远景区往往会被传统的预测方法所遗漏.      

GIS中的空间建模器技术及其在全国矿产资源潜力预测中的应用

在GIS技术环境下开展资源定量评价, 实现资源评价工作的自动化、数字化、智能化是矿产资源勘查与预测的重要发展趋势.为了给地质勘查与预测人员、定量建模人员、GIS分析与操作人员提供共同研究和技术讨论平台, 提出了在矿产资源预测全过程使用的建模技术.介绍了建模技术的基本概念、空间模型建立、图形建模技术以及建模技术在矿产资源定量预测中的应用, 介绍了GeoDAS GIS中的建模技术基本功能以及建模技术在空间对象相关分析、证据(信息) 图层提取、不规则地质单元划分、预测后验概率绘制等矿产资源预测工作中的应用实例.应用结果表明, 建模技术为地质预测人员、定量建模人员、GIS操作人员开展综合研究和空间决策提供了公共的平台, 有助于实现模型的共享和操作过程的自动化.      

利用样本排序方法比较化探异常识别模型的效果

地球化学异常的有效识别是化探找矿成败的关键环节.利用样本排序方法对各种化探异常识别模型的处理效果和优劣性进行了比较.以云南个旧及其周边地区铜元素水系沉积物为例, 应用元素含量、异常衬度、局部奇异性分析三大类方法对数据进行了处理, 对化探异常指示变量的排序值进行了3个方面的对比: (1) 在高背景区和低背景区样品的排序特征; (2) 有矿出现位置处样品的样本排序特征; (3) 累积面积(等效于上侧样本排序值) 不同分组所圈定的异常范围和矿床(点) 之间的空间相关性.结果表明, 局部奇异性分析方法较按含量高低的全局性方法对弱缓异常识别更为有效, 也相对优于滑动衬值.按奇异性指数基于证据权法圈定的异常远景区更具预测意义, 显著优于用元素含量值所圈定的异常范围.局部奇异性方法原理清晰、方法简便、可操作性强, 在地球化学异常识别中可以用其替代滑动衬值方法.      

基于Petri网的地质灾害事件空间复杂结构模拟与分析系统

地球系统中各种空间对象在时空及功能上的直接或间接的依赖关系是研究各种复杂问题的出发点, 模拟和分析这些对象之间的直接和间接制约关系往往是认识复杂系统和进行空间决策的基础, 如在地震、洪水、火灾等突发性事件发生过程中各种应急设施和部门的相互影响和制约往往是复杂的、不协调的关系.由此产生的级联效应往往会造成意想不到的严重后果.如何提高对灾害效应的认识, 预警预报灾害的级联效应是提高灾害预防和应急反应能力的重要基础.在研究灾害事件中相关对象之间的空间复杂结构的基础上, 通过建立定量关系来表示对象之间的相互关系, 采用模糊Petri网技术模拟对象之间的级联效应.以四川汶川大地震后堰塞湖的空间复杂结构为例, 动态模拟堰塞湖的潜在级联效应, 推测出易受影响的堰塞湖, 从而为有效防治地震后的次生灾害提供一种理论与技术思路.该方法和技术同样可以用于其他地学复杂系统结构的模拟和分析.      

MVT型矿床中闪锌矿结晶的Liesegang环带模拟

在六方晶系方解石被闪锌矿所交代的假设基础上, 用反应扩散方程建立了六方晶系CNN动力学模拟系统, 模拟了闪锌矿的Liesegang环带结构和矿物晶体中结晶颗粒半径分布.结果表明随着交代作用自外向内的减弱, 闪锌矿矿化强度逐渐减弱, 闪锌矿Fe/Zn比呈振荡变化形成Liesegang环带结构, 并且闪锌矿结晶颗粒半径逐渐减小, 最大结晶颗粒半径与边界的距离服从幂律分布(分形).