统计分析在土壤热磁组分测量异常解释中的应用

将因子分析和聚类分析应用在土壤热磁组分测量数据处理中,对准苏吉花试验区十四种元素的组合特征进行探讨分析。根据组合变量中元素间的相关性和因子得分来制作因子得分计量图,划分和圈定地球化学综合异常,分析每个因子对矿体的指示意义。结果显示,矿化指示元素组合可以划分为F1(Cu-Mo-Ag-W-Bi-Te)、F2(Pb-Sb-As-Mn-Fe)和F3(Zn-In-Cd),其中F1因子得分高值区与已知矿体具有很好的对应关系,F2因子组合则进一步佐证了土壤热磁组分对矿化指示元素的富集作用,为土壤热磁组分测量强化微弱矿化信息、识别有效异常提供了更深层次的依据。