【摘 要】
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数据分析处理是区域化探测量工作的重要环节，也是异常信息与矿化信息提取的关键。本研究以浅覆盖区1﹕5万土壤地球化学测量为基础，在综合研究区地质、地球化学背景的基础上，利用分区标准化方法进行数据预处理，并基于多元统计分析进行异常及矿化信息提取。结果显示，与传统区域化探数据处理方法相比较，分区标准化数据处理后圈定的异常分带和浓集中心更为明显，该方法能够强化低背景区的弱缓异常并且突出高背景面状异常的浓集地
【机 构】
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贵州省有色金属和核工业地质勘查局地质矿产勘查院
【基金项目】
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内蒙古地勘基金项目（NMKD2010-3-3）； 国家自然科学基金项目（批准号：U1812402）；
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数据分析处理是区域化探测量工作的重要环节，也是异常信息与矿化信息提取的关键。本研究以浅覆盖区1﹕5万土壤地球化学测量为基础，在综合研究区地质、地球化学背景的基础上，利用分区标准化方法进行数据预处理，并基于多元统计分析进行异常及矿化信息提取。结果显示，与传统区域化探数据处理方法相比较，分区标准化数据处理后圈定的异常分带和浓集中心更为明显，该方法能够强化低背景区的弱缓异常并且突出高背景面状异常的浓集地带。通过多元统计分析，综合区内地质背景与矿化特征，将研究区内元素划分为三个组合，Ⅰ类：主要元素为Au、As、Sb、Hg、Sn、（Pb），可能代表与酸性岩浆活动有关的中低温热液成矿元素组合，为区内具有成矿指示意义的主要因子；Ⅱ类：主要元素为Cu、Zn，可能反应了区内中酸性火山活动所形成的高背景异常；Ⅲ类：主要元素为W、Mo、Bi、（Pb），代表区内高温热液成矿元素组合。在上述研究基础上，在调查区划分出3处（A、B、C）找矿目标区，优选A区开展异常查证，在查证区发现金矿（化）体7条，矿（化）体平均品位Au 0.12 ～3.745 g/t，单样最高品位达19.20 g/t，找矿效果显著，为下一步勘查工作提供了重要依据，表明分区标准化与多元统计分析相结合在浅覆盖区地球化学勘查中是有效的数据分析处理方法。
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