0 引言

 

  東天山中段位于塔里木板塊北部邊緣，地質構造復雜，包括有色金屬在內的礦產資源豐富，屬我國新一輪礦產勘查重點攻關地區( 崔彬等， 2008) 。多年來眾多科研、地勘單位在該區投入大量勘查工作，取得顯著成效，先后發現了土屋－ 延東和赤湖斑巖型銅礦、維權矽卡巖型銀銅礦、黑尖山和路白山火山巖型銅礦等一系列重要礦床( 潘成澤等， 2005) 。區域化探在該區礦產勘查中起到十分極積的作用，覆蓋全區的1 /20 萬水系沉積物/土壤測量數據為找礦提供了豐富信息。為改善區域化探找礦效果，有效識別礦致異常，已在該區進行了不少勘查地球化學研究。代表性工作如新疆地質調查研究院用襯度方法圈定了Au、Cu、Pb、Zn 等主要成礦元素地球化學異常，編制了12 種元素地球化學塊體分布圖和成礦遠景圖; 中國冶金地質西北勘查局張年生等利用特定粒級( 2 ～ 10mm) 、多點采樣法在康古爾地區進行1∶ 5 萬巖屑地球化學普查，相繼發現了銅、金銀等地表礦( 化) 體( 莊道澤等，2005; 王虹等，2007) 。這些工作豐富了該區化探異常識別技術，提高了化探異常示礦規律性的認識。

 

  勘查地球化學數據所反映的成礦相關元素分布，既受一定地區成礦地質條件控制，也經歷了各種后生和表生過程的長期影響( 阮天健等， 1985) ?；綌祿膹碗s性使得一些傳統的較簡單的數據處理方法效果受到限制，化探異常作為找礦標志往往表現出不確定性。本區也不例外，有異常而無礦或無異常而有礦的情況常見。因此，探討更好地適合于不同地區具體情況的化探數據處理方法一直是深受重視的研究課題( 王桂琴等， 2002) 。綜觀前人研究，本區該領域中尚存在一些重要問題需進一步探討。

 

  一是目前圈定化探異常多采用單個元素豐度或襯度，通過不同元素的空間疊加來圈定綜合異常。這雖已考慮了不同元素之間的相關性，但對相關性的描述缺乏定量，對不同元素在綜合異常中的重要性一視同仁，指示元素組合的選擇缺乏客觀性; 二是在對各種元素及元素組合相關性的研究方面，偏重豐度相關關系，而空間相關多被忽略。研究空間相關性，這里指研究元素組合的空間變化尺度、幅度和方向性，這將比單個元素的空間分布更有利于反映化探異常與地質因素之間的關系，從而可能更好地圈定示礦異常。

 

  鑒于以上情況，本文以東天山中段地區銅礦找礦為目標，將因子分析與泛克立格法相結合，針對銅礦床的不同成因類型建立指示元素組合，通過分析元素組合的空間分布規律及其與地質因素的關系圈定異常。結果表明該方法可明顯提高化探異常示礦的有效性，較好地反映化探元素空間分布的規律性，為該區地質成礦研究提供新信息。

 

  1 研究區地質概況

 

  研究區內地質情況十分復雜，出露地層有中元古界、晚古生界、中生界和新生界，其中晚古生界最為發育。褶皺構造在太古界、古元古界屬緊閉型，中上元古界為長條帶疏緩型，古生界為短軸開闊型。

 

  區內主干斷裂從北到南依次為大草灘斷裂、康古爾塔格斷裂、阿齊克庫都克斷裂和卡瓦布拉克斷裂，以東西向為主，北東東向為次，控制了本區巖漿活動－成礦作用。大草灘斷裂以北主要為泥盆系大草灘組火山巖和火山沉積巖; 阿齊克庫都克斷裂以北和康古爾斷裂以南地區主要出露石炭紀濱－ 淺海相火山－ 沉積巖系; 卡瓦布拉克斷裂帶附近為石炭紀低綠片巖相－ 埋藏變質的碎屑－ 富鎂碳酸鹽沉積建造。區內巖漿活動頻繁，晚古生代侵入巖廣泛分布，從深成巖到淺成巖，從超基性巖到酸性巖均有出露，其中以華力西中晚期花崗巖最為發育。基性－ 超基性巖體主要分布于黃山、土屋和延東地區，花崗巖類主要分布于康古爾、黃山和南北大溝附近( Chen WM et al．， 2002; 韓春明， 2003; 高珍權等， 2006) 。

 

  研究區內已發現多處多種類型的銅或含銅礦產地，主要包括( 1) 斑巖型銅礦，主要沿康古爾斷裂以北分布，以土屋、延東大型銅礦、赤湖銅( 鉬) 礦等為代表，礦化以細脈浸染狀－ 浸染狀為主; ( 2) 熱液型( 含矽卡巖型) 礦床，主要沿康古爾斷裂以南分布，以維權中型銀銅礦和阿拉塔格銅礦為代表，有關侵入巖主要為鈣堿性系列巖石，包括花崗巖－ 斜長花崗巖－ 花崗閃長巖－ 閃長巖，巖石成因多為同熔型;( 3) 火山巖型銅礦，以黑尖山、路白山銅礦為代表，銅礦體多與磁鐵礦體共生，顯示上鐵下銅的規律;( 4) 巖漿型銅鎳硫化物礦床，有紅嶺、企鵝山銅鎳礦等，礦化以巖漿熔離成礦為主，形成稀疏浸染狀、稠密浸染狀、海綿隕鐵狀礦化，局部見受構造控制的貫入式富礦體( 韓春明等， 2002; 秦克章等， 2003; SongLin － Shan et al．， 2008) 。

 

  2 主要類型銅礦床指示元素組合因子分析

 

  因子分析是識別和定量評價區域地球化學異常的一種有力工具。因子分析從數據矩陣中獲取多個主因子。主因子是多變量( 元素) 協方差矩陣的正交( 獨立) 的特征向量，是多元素的線性組合，每個主因子都可能反映一定的成因意義，這些成因意義的具體內可以結合成礦地球化學知識，通過分析元素組合情況而加以判斷，便于地質研究( 趙鵬大，2004) 。因此，通過因子分析可以獲得代表不同成因意義的元素組合，即獲得對不同成因類型具有針對性的指示元素組合。

 

  2． 1 訓練樣品點選取

 

  為了查明對不同類型銅礦具有針對性的指示元素組合，需要從覆蓋全區的化探測量點中選出一批與礦床空間關系密切的樣品( 化探測量點) 作為訓練樣品，來建立元素組合模型。我們從研究區內16個典型的銅礦床( 點) 處及其周圍選取共331 個數據點作為訓練樣品點。這些礦床( 點) 包含了斑巖型、熱液型( 含矽卡巖型) 、火山巖型和巖漿銅鎳硫化物型4 種類型。

 

  2． 2 因子分析

 

  根據該區成礦地質特征，我們從原始數據中選擇Cu、Co、Mn、Ni、Pb、Zn、Fe、Cr、Hg、As、Ag、V、Mo等13 種元素進行因子分析。為了統一各變量( 元素) 量綱，首先將原始數據進行標準化處理( 即對各元素所有數據，每個數據減去該元素的平均值并除以該元素的標準差) ，結果使所有數據接近于服從標準正態分布( 紀宏金等，2001) 。由13 個變量、331 個樣品的標準化數據矩陣算出13 個變量的協方差矩陣，然后用雅可比法求出該矩陣的13 個特征值和特征向量。該13 個特征向量構成了因子載荷矩陣。為了易于解釋將因子載荷矩陣進行正交旋轉。各因子( 即旋轉后的特征向量) 所對應特征值的相對大小反映了該因子的方差貢獻大小。由于因子分析是一種人們熟知的方法，這里未列出其各步計算公式。選擇方差貢獻最大的前4 個因子( 特征值＞ 1) 作為最后得到的指示元素組合，按重要性( 方差貢獻) 大小分別用F1，F2，F3，F4表示。由于在進行因子分析時，訓練樣本是圍繞典型礦床選擇的，故可認為這些因子所代表的元素組合與不同類型礦化的元素組合有一定對應關系，同時也與礦化所處的地質背景關系密切。各因子載荷見表2，其中F1，F2，F3，F4各因子( 列) 分別代表一種多元素定量組合; 根據載荷相對大小，結合成礦地球化學知識，可以解釋判斷各因子的成因意義。解釋判斷結果見表3。

 

  第一主因子( F1) 實際上反映了巖漿型和斑巖型兩類礦化。這兩類的空間分布比較接近( 特別在大草灘斷裂一帶) ，物質成分上有某種相似性( 表現為含銅礦斑巖體為I 型花崗斑巖，斑巖巖漿和成礦溶液是同源巖漿分異產物，來源于地殼深部或上地幔( 王福同等，2001) ; 同時這兩類礦化都是巖體含礦，相關的礦化元素組合在空間上分布較廣，故因子分析未能區分這兩類礦化。在這種情況下，F1因子組合異常所指示的礦化類型需要結合具體地質條件才能確定。同時應注意，該組合中Fe、Mn 及V 載荷較高，反映了與區內鐵礦關系密切的銅礦化( 以路白山銅鐵礦為代表) 。

 

  第二主因子( F2) 為中低溫元素組合，主要反映該地區碳酸鹽巖－ 細碎屑巖建造等地質背景以及與其有關的后期熱液作用及可能的鉛鋅多金屬礦床( 莊道澤，2005) 。由于該組合中銅不占有重要位置，因此在后面圈定組合異常時將不再考慮。

 

  第三主因子( F3) 反映該地區與中基性火山巖、火山碎屑巖及正常沉積碎屑巖建造等有關的火山巖型銅礦，其中Ni、Cr 的相對富集可能反映偏基性火山巖存在。

 

  第四主因子( F4) 主要反映與熱液作用有關的

 

  熱液型及矽卡巖型銅－ 多金屬礦化，從Mo、Cu、As到Hg，可能反映了較大的成礦溫度變化。其中，Mo相對富集反映出斑巖型銅( 鉬) 礦床特征( 木合塔爾·扎日等， 2004) 。

 

  3 指示元素組合空間相關性分析

 

  3． 1 指示元素組合的空間分布

 

  上述因子分析得到3 個與銅礦化關系密切的指示元素組合。為了了解每個取樣點上這些元素組合的出現情況，可計算每個樣點對于每個因子的因子得分。因子得分是樣點上各元素標準化含量的一種加權和，其中權系數是對應于各元素的因子載荷，并考慮了各元素之間的相關系數。算出每個取樣點上每種指示元素組合的因子得分，可做出區內各指示元素組合的等值線圖，以反映這些組合的空間分布情況。

 

  從3 張因子得分等值線圖可以看出: 不同的元素組合有不同的空間分布特點: 3 個因子的得分高值區在空間位置上有明顯的差異。因子F1的高值區主要有兩處，一處在土屋、延東和靈龍地區，是基性－ 超基性雜巖體和I － 型花崗斑巖體出露區，主要分布著斑巖型銅( 鉬) 礦床及巖漿型銅－ 鎳礦床;圖4 F4因子得分圖Fig． 4 Contour map showing factor scores of F4另一處沿阿其克庫都克斷裂分布，可能主要反映與中基－ 中酸性火山巖建造有關的鐵礦、銅鐵礦或鐵銅礦( 王福同等， 2001; 莊道澤， 2005) 。F3因子的高值區主要位于阿其克庫都克斷裂與康古爾斷裂之間破碎帶( 或韌性剪切帶) ，與中基性火山巖分布比較一致; F4因子高值區主要沿康古爾斷裂南側分布，是中酸性侵入巖比較發育地區。不同元素組合空間分布既有一定程度的重疊，也各自有一定的獨立性，都受地質構造－ 建造控制，并與主要礦化類型的分布比較吻合。這說明由主因子所代表的元素組合比單個元素能更好地反映地質成礦規律。

 

  對于各個因子得分值，給定其異常下限，可以圈定各個因子組合元素異常。但是，這種圈定組合異常的方法雖然考慮了各元素之間的相關性及與礦化的關系，但仍存在一些問題。一是異常下限取為常數，忽略了元素組合空間分布的區域非平穩性( 即元素的分布有某種變化趨勢) ，二是忽略了元素分布在區內可能存在的各向異性( 即不同方向上元素豐度的變化幅度和尺度可能不同) 。這些問題都有可能造成異常圈定的不客觀，影響其找礦效果，也不利于結合地質背景進行解釋。為了克服這些問題，我們對因子得分進行泛克立格分析。

 

  3． 2 指示元素組合空間相關性的泛克立格分析對任一元素組合，泛克立格法首先對覆蓋全區的因子得分進行結構分析，建立其變差函數模型，查明其空間變化的各向異性; 然后考慮可能存在的趨勢變化，通過最優無偏插值算出每個樣品點上因子得分的趨勢性( 稱為漂移) 和局部性( 稱為剩余) 兩種克立格估值。其中漂移可看作背景值，剩余估值可看作異常值，用于圈定地球化學異常。這樣的異常圈定方法其下限隨空間位置而變，取決于漂移( 燕長海，1991; 張先容等，1993; 黃競先等，1994) 。

 

  限于篇幅這里略去詳細計算過程，僅列出計算結果并進行分析討論。

 

  結構分析結果以第一主因子( F1) 為例加以說明。利用實驗變差函數分析地球化學元素空間變化特點，即方向性、幅度、連續性及影響范圍。采用取樣間距4km 為步長，角度容差22． 5°，帶寬2km，用球狀模型擬合變差函數。圖5 是F1因子得分在0°( 南北向) 、45°( 北東－ 南西向) 、90°( 東西向) 、135°( 北西－ 南東向) 四個方向上的實驗變差圖。

 

  由圖5 可見，F1在不同方向上有不同的基臺值( 即曲線趨于平緩部分的變差值) ，反映不同方向上元素豐度的變化幅度不一樣( 基臺值越大，元素的變化幅度越大) 。南北向( 0°) 變化幅度最大，東西向( 90°) 最小。這表明銅礦化在南北方向上變化較劇烈，連續性較差，而在近東西向則相反。這符合礦化受特定地質因素控制、具有東西向帶狀分布的特征，與該區內近東西向斷裂構造帶為主要導礦、貯礦構造的成礦規律一致。在結構分析基礎上，采用2次漂移，對F1、F3、F4因子得分計算泛克立格剩余估值，得到該3 種元素組合異常圖，如圖6、7、8。

 

  F1組合異常主要受近東西向斷裂構造控制，異常分布較集中，濃集程度高，反映了康古爾大斷裂和大草灘斷裂控制銅礦床( 點) 分布、阿其克庫都克斷裂控制( 含銅) 鐵礦床( 點) 分布的規律性。

 

  另外，卡瓦布拉克斷裂帶附近呈帶狀分布的一些弱異常得到加強。

 

  F3組合異常( 圖7) 呈串珠狀分布在中基性火山巖、火山碎屑巖及正常沉積碎屑巖區域，與火山巖型礦床的空間分布比較一致。

 

  F4組合異常( 圖8) 主要沿康古爾大斷裂呈近東西向帶狀分布，與巖漿熱液型、矽卡巖型銅礦床分布比較一致。在土屋、延東和靈龍礦床附近出現一些弱異常，可能說明這些斑巖型礦床也有熱液型特征，是斑巖型礦床中有疊加成礦作用的反映( 芮宗瑤等， 2001) 。

 

  三類異常空間分布基本不重疊，反映不同局部地區主要控礦因素及礦床類型的差異。

 

  4 與傳統數據處理方法的比較

 

  為進一步說明上述方法的優勢，下面列出一個用傳統簡單方法圈定化探異常的例子，以便比較。

 

  過去較為常用的一類方法，是作出成礦相關元素豐度等值線圖，并選定一個閥值( 如平均值+ 2 倍標準差) 作為異常下限直接圈定異常。在這種框架下，對于找銅礦來說，銅元素異常當然被認為是主要的異常。圖9 是用這種簡單方法圈定的銅異常圖。比較圖9 與圖6、7、8，可看出本文所述方法與傳統簡單方法的結果有以下一些明顯的不同之處。一是能夠使強異常處更加突出顯示，從而反映控礦地質因素，如圖6 中大草灘斷裂處大面積異常極其突出，反映了康古爾大斷裂和大草灘斷裂控制銅礦床( 點)分布，而圖9 中異常只呈現串珠狀分布; 二是局部出現一些“新類型”礦化異常區，如圖8 中維權、小尖山附近出現一些與巖漿熱液型、矽卡巖型有關的礦化異常，而圖9 中卻沒顯示出來; 三是能夠使弱緩異常得到加強，如圖6 中在阿其克庫都克斷裂東部路白山附近出現一些弱異常。這有力說明本文所述方法在反映控礦地質因素、尋找“新類型”礦化異常及提取弱緩異常方面有明顯優勢。

 

  ( 異常下限為50 × 10 － 6 )

 

  Fig． 9 Copper abundance contours with anomaliesdemarcated ( anomaly threshold is 50 × 10 － 6 )5 結論本次研究將因子分析與泛克立格法相結合，利用東天山中段部分區域化探數據，查明了對不同類型銅礦有指示意義的元素定量組合，用剩余克立格估值來圈定化探異常，得到一些有意義的認識。東天山中段地區不同類型的銅( 或含銅) 礦床有明顯不同的指示元素組合。這些組合在空間變異性方面南北向大于東西向，異常主要呈近東西向帶狀或串珠狀展布，反映了區域性構造－ 建造因素對異常和礦化的總體控制規律; 各類型礦床相關的異常在空間分布上基本不重疊，反映不同局部地質成礦環境。

 

  對已知礦床而言，Cu － Co － Ni － Mn － V － Fe － Cr 組合指示斑巖型和巖漿銅鎳硫化物銅礦床，主要受深源巖漿侵入活動控制，并在康古爾斷裂帶附近發育;Pb － Mo － Ni － Cr 組合反映火山巖型銅多金屬礦化，受中基性火山活動控制，主要分布于康古爾斷裂帶西端及阿其克庫都克斷裂一帶; Cu － Mo － Hg － As組合反映熱液型或矽卡巖型銅礦化，主要受中酸性侵入活動控制，分布于康古爾斷裂一帶和卡瓦布拉克斷裂交匯處附近。所用方法能較好地揭示該區區域化探組合異常、礦化類型及控礦地質因素三者密切相關的規律性。各類組合異常在這些“已知區”

 

  之外還可以出現，提示我們進一步加強基礎地質和成礦地質研究、拓寬找礦思路，探討區內不同局部發現“新類型”礦床的可能性。本文對所圈定異常區的找礦潛力尚未做出深入具體的研究和評價; 這將是進一步工作的主要內容。

 

  致謝研究工作得到“十一五”國家科技支撐計劃重點項目( 編號2007BAB25B00) 資助; 得到新疆“三零五”項目辦公室、新疆第一區調大隊及新疆地礦局物探隊等單位的大力支持，在此深表感謝!