从大量的数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模型或规律等知识,这是数据挖掘的基本思想。在这个思想的指导下,在理解深穿透地球化学铜元素数据的地学意义与内在规律基础上,对铜元素数据进行必要的预处理、分析其空间的特征、并应用多种空间插值进行了地球化学图的制作。接着针对研究区多个空间插值模型的结果进行了有效性及最佳性判断,进而在野外检验了插值模型的可行性与有效性,最终以2.5维效果图的形式表达出来。 地球化学数据分析与处理离不开它所处的环境与元素自身的地球化学行为。论文从区域成矿的角度,分析了东天山哈密—镜儿泉地区的区域构造骨架、地质历史的演化、岩石建造以及区内的铜镍矿床特征等铜元素的区域成矿背景。从元素自身的地球化学行为的角度,分析了铜元素的物理、化学及晶体化学性质、铜元素的自然分布与分配、铜元素的迁移形式与赋存状态、铜元素的地质演化与循环历史、元素的富集途径及铜元素的主要矿床类型特征等。笔者着重从以上两个角度对深穿透地球化学铜元素数据的地学意义与内在规律进行了探讨。 在前人的研究的基础上,本文着重总结了地球化学数据的预处理过程中的多个环节,并应用了多个方法对地球化学数据进行了必要的预处理。如遗漏数据处理、冗余数据处理、数据转换、数据坐标系统一等主要环节。 针对前人的研究不足,本文着重阐述了地球化学数据的空间统计特征分析和空间插值应用与择优两个重要的数据处理环节。 地球化学数据的空间统计数据特征分析过程包括地球化学数据空间统计量特征分析和数据空间关系检测。文中应用直方图、QQ概率图分析了数据的分布特征以及均数、中位数、方差、标准差、偏度、峰度等铜深穿透地球化学数据统计量特征。在此基础上应用了Voronoi图、趋势分析图以及半变异函数/协方差函数云图等对研究区的铜深穿透地球化学数据的空间奇异情况、空间趋势以及空间结构等空间关系进行了详细的分析与研究,为下一步的空间插值过程中邻域的确定问题奠定了坚实基础。 文中在确定插值邻域的基础上,应用多种空间插值方法对研究区的深穿透地球化学数据制作了多个地球化学图,如反距离加权插值法、全局多项式插值法、局部多项式插值法、径向基函数法、简单克里金法、泛克里金法等。为了确定哪个插值模型更适合我们的工作区内的深穿透地球化学数据,对多个地球化学图进行了插值模型的比较,本文最终依据空间插值模型的有效性和模型的最佳性对比了多个插值模型,得出标准克里金模型对研究区的深穿透