第11講_特征分析法預(yù)測(cè)

1、LOGOLOGOYOUR SITE HERE特征分析法預(yù)測(cè)特征分析法預(yù)測(cè)(Characteristic Analysis)第十一講第十一講YOUR SITE HERE第一節(jié)第一節(jié) 引言引言第二節(jié)第二節(jié) 方法步驟方法步驟第三節(jié)第三節(jié) 應(yīng)用應(yīng)用YOUR SITE HERE第一節(jié)第一節(jié) 引言引言YOUR SITE HERE特征分析，又稱決策模擬或決策分析。特征分析，又稱決策模擬或決策分析。最早由最早由J.M. Botbol等人等人(1971)提出，是作為提出，是作為解釋地質(zhì)、地球化學(xué)、地球物理等區(qū)域性多解釋地質(zhì)、地球化學(xué)、地球物理等區(qū)域性多元數(shù)據(jù)的一種方法。元數(shù)據(jù)的一種方法。自上世紀(jì)自上世紀(jì)80年年

2、代以來，在各種比例尺的礦年年代以來，在各種比例尺的礦產(chǎn)資源定量預(yù)測(cè)中，該方法已被普遍采用。產(chǎn)資源定量預(yù)測(cè)中，該方法已被普遍采用。YOUR SITE HERE總的說是屬于總的說是屬于“礦床模型法礦床模型法”。其假設(shè)前提是相似的地質(zhì)條件有相似的其假設(shè)前提是相似的地質(zhì)條件有相似的礦床分布，其實(shí)質(zhì)是成礦地質(zhì)環(huán)境的定礦床分布，其實(shí)質(zhì)是成礦地質(zhì)環(huán)境的定量類比。量類比。是傳統(tǒng)類比法的一種定量化方法。是傳統(tǒng)類比法的一種定量化方法。特征分析法基本原理特征分析法基本原理YOUR SITE HERE特征分析法通過對(duì)研究區(qū)內(nèi)模型單元控礦地質(zhì)變特征分析法通過對(duì)研究區(qū)內(nèi)模型單元控礦地質(zhì)變量的特征（包括地質(zhì)、地球化學(xué)、地球

3、物理、遙量的特征（包括地質(zhì)、地球化學(xué)、地球物理、遙感等變量提供的礦化信息）感等變量提供的礦化信息） ，查明地質(zhì)變量之間，查明地質(zhì)變量之間的內(nèi)在聯(lián)系，確定各個(gè)地質(zhì)變量的找礦意義，建的內(nèi)在聯(lián)系，確定各個(gè)地質(zhì)變量的找礦意義，建立起某種特定類型礦產(chǎn)資源體或礦床的成礦有力立起某種特定類型礦產(chǎn)資源體或礦床的成礦有力度定量類比模式。度定量類比模式。特征分析法研究思路與內(nèi)容特征分析法研究思路與內(nèi)容然后，將模型應(yīng)用到預(yù)測(cè)區(qū)，將預(yù)測(cè)單元與模型然后，將模型應(yīng)用到預(yù)測(cè)區(qū)，將預(yù)測(cè)單元與模型單元的各種地質(zhì)特征進(jìn)行類比，用它們的相似程單元的各種地質(zhì)特征進(jìn)行類比，用它們的相似程度表示預(yù)測(cè)對(duì)象的成礦可能性（用關(guān)聯(lián)度來度量度表示

4、預(yù)測(cè)對(duì)象的成礦可能性（用關(guān)聯(lián)度來度量），據(jù)此圈定出有利成礦的各級(jí)遠(yuǎn)景區(qū)。），據(jù)此圈定出有利成礦的各級(jí)遠(yuǎn)景區(qū)。YOUR SITE HERE特征分析方法要求自變量必須是二態(tài)或三態(tài)變量。特征分析方法要求自變量必須是二態(tài)或三態(tài)變量。該方法具有計(jì)算簡單、意義明確的特點(diǎn)。該方法具有計(jì)算簡單、意義明確的特點(diǎn)。特征分析是從研究已知礦床的主要特征（轉(zhuǎn)特征分析是從研究已知礦床的主要特征（轉(zhuǎn)換為二態(tài)或三態(tài)變量）出發(fā)，考查換為二態(tài)或三態(tài)變量）出發(fā)，考查地質(zhì)變量地質(zhì)變量之間的匹配關(guān)系之間的匹配關(guān)系，對(duì)不同地質(zhì)變量按其對(duì)成，對(duì)不同地質(zhì)變量按其對(duì)成礦作用的大小，統(tǒng)計(jì)計(jì)算賦予不同的權(quán)，從礦作用的大小，統(tǒng)計(jì)計(jì)算賦予不同的權(quán)，從

5、而建立起某種礦床類型的定量化模型而建立起某種礦床類型的定量化模型一組一組特征標(biāo)志（變量）的加權(quán)線性組合特征標(biāo)志（變量）的加權(quán)線性組合。然后考查預(yù)測(cè)單元的特征地質(zhì)變量和礦床模然后考查預(yù)測(cè)單元的特征地質(zhì)變量和礦床模型的特征變量之間的關(guān)聯(lián)程度，圈出遠(yuǎn)景區(qū)型的特征變量之間的關(guān)聯(lián)程度，圈出遠(yuǎn)景區(qū)。YOUR SITE HERE12111212122212(,.,).pppnnnpn pxxxxxxxxxXx xx控制區(qū)（模型區(qū)）單元控制區(qū)（模型區(qū)）單元xij為三態(tài)邏輯變量為三態(tài)邏輯變量(1、0、-1)X為模型單元的邏輯變量矩陣為模型單元的邏輯變量矩陣數(shù)學(xué)模型數(shù)學(xué)模型通過考查主要特征標(biāo)志（通過考查主要特征標(biāo)

6、志（變量）間的匹配關(guān)系，研變量）間的匹配關(guān)系，研究變量間的相關(guān)性，究變量間的相關(guān)性，從而篩選出對(duì)成礦有指示從而篩選出對(duì)成礦有指示意義的重要控礦因素和找意義的重要控礦因素和找礦標(biāo)志，礦標(biāo)志，并按其對(duì)找礦作用的大小并按其對(duì)找礦作用的大小，對(duì)變量賦予不同權(quán)。，對(duì)變量賦予不同權(quán)。YOUR SITE HERE礦床定量模型礦床定量模型選擇權(quán)大的前選擇權(quán)大的前p個(gè)變量個(gè)變量，構(gòu)成線性組合，構(gòu)成線性組合:1piiiyb x式中：式中：xi特征標(biāo)志（變量）的三元邏輯值特征標(biāo)志（變量）的三元邏輯值bi各特征標(biāo)志（變量）的權(quán)系數(shù)各特征標(biāo)志（變量）的權(quán)系數(shù)y關(guān)聯(lián)度或稱關(guān)聯(lián)指數(shù)，表示了該單元找礦的有利程度關(guān)聯(lián)度或稱關(guān)聯(lián)

7、指數(shù)，表示了該單元找礦的有利程度YOUR SITE HERE第二節(jié)第二節(jié) 方法步驟方法步驟YOUR SITE HERE方法步驟方法步驟1. 建立地質(zhì)概念模型建立地質(zhì)概念模型2. 選擇控制區(qū)選擇控制區(qū)全面收集、分析研究資料全面收集、分析研究資料建立不同尺度的地質(zhì)概念模型：建立不同尺度的地質(zhì)概念模型：區(qū)域區(qū)域的、礦田的、礦床的、礦體的不同尺度的、礦田的、礦床的、礦體的不同尺度的各種控礦地質(zhì)條件分析及找礦標(biāo)志研的各種控礦地質(zhì)條件分析及找礦標(biāo)志研究究可用少數(shù)控制單元先建立模型，將可用少數(shù)控制單元先建立模型，將y值高得分值高得分的單元與控制單元一起建立新的推廣（擴(kuò)充）的單元與控制單元一起建立新的推廣（擴(kuò)

8、充）模型，經(jīng)過篩選后的模型，經(jīng)過篩選后的“推廣模型推廣模型”用于預(yù)測(cè)。用于預(yù)測(cè)。YOUR SITE HEREGISGIS技術(shù)支持下控制區(qū)確定、變量取值與處理技術(shù)支持下控制區(qū)確定、變量取值與處理云南維西礦床地質(zhì)圖云南維西礦床地質(zhì)圖YOUR SITE HERE對(duì)各單元對(duì)各單元進(jìn)行編號(hào)進(jìn)行編號(hào)11623456789 10 11 12 13 14 151923217177各單元變量各單元變量取值與處理取值與處理控制區(qū)控制區(qū)GISGIS技術(shù)支持下控制區(qū)確定、變量取值與處理技術(shù)支持下控制區(qū)確定、變量取值與處理云南維西礦床地質(zhì)圖云南維西礦床地質(zhì)圖YOUR SITE HERE3. 變量研究變量研究特征標(biāo)志（變

9、量）原始取值（定量、定性、特征標(biāo)志（變量）原始取值（定量、定性、圖表數(shù)據(jù)）、變換和篩選圖表數(shù)據(jù)）、變換和篩選將特征標(biāo)志（變量）轉(zhuǎn)換成邏輯變量將特征標(biāo)志（變量）轉(zhuǎn)換成邏輯變量三態(tài)三態(tài)(-1,0,1)或二態(tài)或二態(tài)(-1,1)變量值變量值YOUR SITE HERE某種地質(zhì)特征在單某種地質(zhì)特征在單元中出現(xiàn)情況，若元中出現(xiàn)情況，若三態(tài)三態(tài)有利有利1不利不利1性質(zhì)不明性質(zhì)不明 0二態(tài)二態(tài)有利有利1不利及性不利及性質(zhì)不明質(zhì)不明0邏輯上互相對(duì)立轉(zhuǎn)換為二態(tài)或三態(tài)變量值的方法，視轉(zhuǎn)換為二態(tài)或三態(tài)變量值的方法，視數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)類型、性質(zhì)性質(zhì)及及研究目的研究目的而定。而定。總的賦值原則總的賦值原則是以變量對(duì)成礦的有利

10、程度為標(biāo)準(zhǔn)。是以變量對(duì)成礦的有利程度為標(biāo)準(zhǔn)。YOUR SITE HEREb. 對(duì)離散型對(duì)離散型或某些連續(xù)或某些連續(xù)性變量性變量原始取值原始取值臨界值臨界值,有利有利1臨界值臨界值,不利及性質(zhì)不利及性質(zhì)不明不明0二階方向?qū)ФA方向?qū)?shù)數(shù)0,低異常低異常1=0,無異常無異常0a. 對(duì)定性數(shù)據(jù)對(duì)定性數(shù)據(jù)一般可采用直觀判定的方法c. 對(duì)平面上對(duì)平面上分布的連續(xù)分布的連續(xù)性變量性變量YOUR SITE HERE數(shù)據(jù)變換：數(shù)據(jù)變換：Z = Sqrt(Ln(Cu)Cu元素地球化學(xué)圖（云南維西）元素地球化學(xué)圖（云南維西）2.503551.11241原始數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)y=0水平方向水平方向一階導(dǎo)數(shù)一階導(dǎo)數(shù)8.48

11、17e-005-0.000113742 水平方向水平方向二階導(dǎo)數(shù)二階導(dǎo)數(shù)2.89838e-008-3.52654e-008y”=0minXY=(2972000.00,501000.00)maxXY=(2972000.00,599000.00)Cellsize=2000.00Points = 50YOUR SITE HERE水平方向水平方向一階導(dǎo)數(shù)一階導(dǎo)數(shù)水平方向水平方向二階導(dǎo)數(shù)二階導(dǎo)數(shù)YOUR SITE HERE原始圖原始圖二態(tài)圖二態(tài)圖三態(tài)圖三態(tài)圖YOUR SITE HERE加拿大某地區(qū)沉積變質(zhì)金礦礦產(chǎn)地質(zhì)圖W-Sn-UW-Sn-U礦床與礦點(diǎn)礦床與礦點(diǎn)Au Au 礦床與礦點(diǎn)礦床與礦點(diǎn)花岡雜巖體

12、花岡雜巖體板巖板巖石英巖石英巖其它巖石其它巖石米米YOUR SITE HEREYOUR SITE HEREC=W+-W-t = C/s(C)t 距離背斜軸的距離距離背斜軸的距離 (500米米) YOUR SITE HEREYOUR SITE HEREd. 轉(zhuǎn)換變量的邏輯組合轉(zhuǎn)換變量的邏輯組合將原始數(shù)據(jù)邏輯變量三態(tài)(或二態(tài))轉(zhuǎn)換變量邏輯組合變量建立模型ABAUBABA11110101000110100001二態(tài)邏輯運(yùn)算YOUR SITE HEREd. 轉(zhuǎn)換變量的邏輯組合轉(zhuǎn)換變量的邏輯組合將原始數(shù)據(jù)邏輯變量三態(tài)(或二態(tài))轉(zhuǎn)換變量邏輯組合變量建立模型ABAUBABA1111-11010-11-11-

13、1-101100000000-10-10-111-11-100-11-1-1-1-11三態(tài)邏輯運(yùn)算YOUR SITE HERE4. 計(jì)算特征標(biāo)志（變量）的權(quán)系數(shù)計(jì)算特征標(biāo)志（變量）的權(quán)系數(shù)1piiiyb x方法一：(1)計(jì)算乘積矩陣R = (rij)pxp = XXX由三態(tài)變量表達(dá)的原始數(shù)據(jù)矩陣由三態(tài)變量表達(dá)的原始數(shù)據(jù)矩陣rij表示在表示在n個(gè)單元中，第個(gè)單元中，第i變量與第變量與第j變量間的匹配關(guān)系。變量間的匹配關(guān)系。其中，其中，YOUR SITE HEREX = 單元號(hào)單元號(hào) # # x1x1 x2x2 x3x3 x4x4 x5x5 x6x6 x7x7 x8x85353 1 1 -1-10

14、 00 00 01 10 00 00 02626 2 21 10 01 10 01 11 11 11 12424 3 31 10 01 11 10 01 11 11 11616 4 41 11 11 11 11 11 11 11 12727 5 5 -1-1 -1-10 00 01 10 0 -1-1 -1-14545 6 61 10 01 10 01 10 00 00 05454 7 71 11 11 11 11 11 11 11 13636 8 81 10 01 11 10 01 11 11 1YOUR SITE HERE21()niikikrx匹配匹配關(guān)系關(guān)系匹配匹配1不計(jì)匹配不計(jì)匹配0

15、不匹配不匹配-1正匹配正匹配負(fù)匹配負(fù)匹配1nijikkikrxx1 1-1 -11 0，-1 01 -1YOUR SITE HEREx1x1x2x2x3x3x4x4x5x5x6x6x7x7x8x8x1x18 83 36 64 42 25 56 65 5x2x23 33 32 22 21 12 23 32 2x3x36 62 26 64 44 45 55 54 4x4x44 42 24 44 42 24 44 43 3x5x52 21 14 42 26 63 32 21 1x6x65 52 25 54 43 35 55 54 4x7x76 63 35 54 42 25 56 65 5x8x85

16、52 24 43 31 14 45 56 6R = (rij)pxp = XX=（對(duì)稱方陣）（對(duì)稱方陣）ij主對(duì)角線元素主對(duì)角線元素第第i變量在變量在n個(gè)單元中取值個(gè)單元中取值為非零的個(gè)數(shù)，即出現(xiàn)為非零的個(gè)數(shù)，即出現(xiàn)“1”和和“1”的單元數(shù)的單元數(shù)。ij非對(duì)角線元素非對(duì)角線元素第第i變量和第變量和第j變量的匹配變量的匹配單元數(shù)單元數(shù)(1 1，-1 -1)與不匹配單元數(shù)之與不匹配單元數(shù)之差差(1 -1)(0不計(jì)匹配）不計(jì)匹配）YOUR SITE HERE兩變量出現(xiàn)不匹配兩變量出現(xiàn)不匹配情況較多情況較多負(fù)相關(guān)程度增加負(fù)相關(guān)程度增加兩變量出現(xiàn)匹配兩變量出現(xiàn)匹配情況較多情況較多正相關(guān)程度增加正相關(guān)程度

17、增加相關(guān)系數(shù)rij0nnYOUR SITE HERE(2)確定變量的權(quán)系數(shù)乘積矩陣乘積矩陣(rij)pxp1piijjbr21piijjbr平方和法平方和法（矢量長度法）（矢量長度法）主分量法主分量法代數(shù)和法代數(shù)和法(用于二態(tài)變量)(用于二態(tài)、三態(tài)變量)(用于二態(tài)、三態(tài)變量)用主成分分析取第一主成分1piiiibbb相對(duì)權(quán)系數(shù)（歸一化）YOUR SITE HERE方法二：(1)計(jì)算概率矩陣；（2）計(jì)算概率矩陣主分量法。4. 計(jì)算特征標(biāo)志（變量）的權(quán)系數(shù)計(jì)算特征標(biāo)志（變量）的權(quán)系數(shù)該方法是從控制單元中各變量之間的匹配概率出發(fā)，研究模型中變量與變量之間的依次關(guān)系。pij第第i變量與第變量與第j變量

18、之間的匹配概率。變量之間的匹配概率。意義：在意義：在n個(gè)控制單元中，當(dāng)變量個(gè)控制單元中，當(dāng)變量i與變量與變量j各自出各自出現(xiàn)現(xiàn)“1”、“-1”總數(shù)固定不變時(shí)，則總數(shù)固定不變時(shí)，則i與與j出現(xiàn)正匹出現(xiàn)正匹配和負(fù)匹配的觀測(cè)匹配數(shù)是個(gè)隨機(jī)變量，配和負(fù)匹配的觀測(cè)匹配數(shù)是個(gè)隨機(jī)變量，pij則為則為變量變量i和和j匹配數(shù)匹配數(shù)觀測(cè)匹配數(shù)的累積概率。觀測(cè)匹配數(shù)的累積概率。YOUR SITE HERE概率矩陣主分量法計(jì)算步驟（1）計(jì)算匹配矩陣）計(jì)算匹配矩陣T,并統(tǒng)計(jì)各變量的在并統(tǒng)計(jì)各變量的在n個(gè)個(gè)單元中取單元中取“1”的個(gè)數(shù)的個(gè)數(shù)pj和取和取“1”的個(gè)數(shù)的個(gè)數(shù)qjx1x2x3x4x5x6x7x8x1x2x3x

19、4x5x6x7x8i和和j變量變量的正匹配的正匹配數(shù)數(shù)i和和j變量變量的負(fù)匹配的負(fù)匹配數(shù)數(shù)T=（2）計(jì)算兩兩變量）計(jì)算兩兩變量的匹配概率的匹配概率pij，得，得匹配概率矩陣匹配概率矩陣p。（3）利用主分量分析方）利用主分量分析方法，求概率矩陣的最大特法，求概率矩陣的最大特征值及其所對(duì)應(yīng)的特征向征值及其所對(duì)應(yīng)的特征向量，作為變量的權(quán)系數(shù)。量，作為變量的權(quán)系數(shù)。計(jì)算要求：單元數(shù)計(jì)算要求：單元數(shù)n足夠大。足夠大。YOUR SITE HERE與乘積矩陣與乘積矩陣R一樣，概率矩陣也是某種一樣，概率矩陣也是某種意義上的一種關(guān)聯(lián)矩陣，反映了變量間意義上的一種關(guān)聯(lián)矩陣，反映了變量間的相關(guān)程度。的相關(guān)程度。例：

20、第i和第j變量在n個(gè)單元中，觀測(cè)匹配數(shù)（正匹配數(shù)負(fù)匹配數(shù)）=4，計(jì)算所得的匹配概率為79%，其含義為：i、j變量在觀測(cè)序列中觀測(cè)匹配數(shù)4的累積概率（0,1,2,3,4）概率矩陣的計(jì)算只考慮變量間的匹配關(guān)概率矩陣的計(jì)算只考慮變量間的匹配關(guān)系（正相關(guān)性）而沒有考慮變量間的不系（正相關(guān)性）而沒有考慮變量間的不匹配情況（負(fù)相關(guān)性）。匹配情況（負(fù)相關(guān)性）。YOUR SITE HERE5. 篩選標(biāo)志，建立礦床模型篩選標(biāo)志，建立礦床模型1piiiyb x（1）對(duì)相對(duì)權(quán)系數(shù)由大到小排序，確定特）對(duì)相對(duì)權(quán)系數(shù)由大到小排序，確定特征標(biāo)志（變量）的相對(duì)重要性；征標(biāo)志（變量）的相對(duì)重要性；（2）對(duì)貢獻(xiàn)小的標(biāo)志可以進(jìn)行

21、篩選，篩選）對(duì)貢獻(xiàn)小的標(biāo)志可以進(jìn)行篩選，篩選后的特征標(biāo)志要重新計(jì)算權(quán)系數(shù)；后的特征標(biāo)志要重新計(jì)算權(quán)系數(shù)；（3）對(duì)采用不同方法計(jì)算的權(quán)系數(shù)，分別）對(duì)采用不同方法計(jì)算的權(quán)系數(shù)，分別建立礦床預(yù)測(cè)模型：建立礦床預(yù)測(cè)模型：YOUR SITE HERE6. 評(píng)價(jià)研究區(qū)的含礦遠(yuǎn)景，圈定遠(yuǎn)景區(qū)評(píng)價(jià)研究區(qū)的含礦遠(yuǎn)景，圈定遠(yuǎn)景區(qū)（1）將研究區(qū)未知單元各特征標(biāo)志）將研究區(qū)未知單元各特征標(biāo)志xi代入預(yù)測(cè)代入預(yù)測(cè)模型，求得關(guān)聯(lián)度模型，求得關(guān)聯(lián)度y值。值。y值越大，說明該單元值越大，說明該單元的地質(zhì)條件越接近，因而找礦遠(yuǎn)景越好。的地質(zhì)條件越接近，因而找礦遠(yuǎn)景越好。（2）確定找礦遠(yuǎn)景單元）確定找礦遠(yuǎn)景單元y值臨界值（參照回

22、歸值臨界值（參照回歸分析中回歸估值臨界值的確定）。分析中回歸估值臨界值的確定）。YOUR SITE HEREUnitIDx1x2y291.602 0.001 1.711 300.001 0.001 1.193 340.001 0.750 1.229 441.021 0.001 1.523 482.672 34.500 3.746 491.740 0.001 1.756 511.491 22.000 2.752 3.5未知單元預(yù)測(cè)未知單元預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)臨界回歸估計(jì)值預(yù)測(cè)臨界回歸估計(jì)值 = 2.5已知單元已知單元8個(gè)個(gè)上升序列圖YOUR SITE HERE當(dāng)當(dāng)y值漸變界線不甚明顯時(shí)，可做標(biāo)值漸變界線不甚

23、明顯時(shí)，可做標(biāo)準(zhǔn)化變換準(zhǔn)化變換-1,1，然后分組統(tǒng)計(jì)作頻率，然后分組統(tǒng)計(jì)作頻率分布圖，定出分組區(qū)間臨界值。分布圖，定出分組區(qū)間臨界值。分級(jí)表示遠(yuǎn)景大小，再據(jù)評(píng)價(jià)區(qū)與分級(jí)表示遠(yuǎn)景大小，再據(jù)評(píng)價(jià)區(qū)與模型區(qū)的相似程度，將高值模型區(qū)的相似程度，將高值y單元圈定單元圈定為遠(yuǎn)景區(qū)。為遠(yuǎn)景區(qū)。YOUR SITE HEREy臨界值臨界值YOUR SITE HERE（3）有時(shí)，如模型單元的）有時(shí)，如模型單元的y值與模型單元的已值與模型單元的已知資源量值直接存在相關(guān)關(guān)系時(shí)，經(jīng)檢驗(yàn)符合知資源量值直接存在相關(guān)關(guān)系時(shí)，經(jīng)檢驗(yàn)符合預(yù)測(cè)要求，可以將預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)單元的預(yù)測(cè)要求，可以將預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)單元的y值轉(zhuǎn)換值轉(zhuǎn)換成資源量，對(duì)預(yù)

24、測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)作出資源量估計(jì)。成資源量，對(duì)預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景區(qū)作出資源量估計(jì)。建立模型單元的關(guān)聯(lián)度建立模型單元的關(guān)聯(lián)度y值與資源量值之值與資源量值之間的一元線性（或非線性）回歸模型。間的一元線性（或非線性）回歸模型。將預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景單元關(guān)聯(lián)度將預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景單元關(guān)聯(lián)度y值代入回歸方程值代入回歸方程，估計(jì)潛在資源量。，估計(jì)潛在資源量。YOUR SITE HERE7. 推廣模型單元選擇推廣模型單元選擇當(dāng)已知有礦單元很少時(shí)，建立的模型代表性較差。當(dāng)已知有礦單元很少時(shí)，建立的模型代表性較差。此時(shí)，可選擇一部分未知單元來參加建立推廣模型。此時(shí)，可選擇一部分未知單元來參加建立推廣模型。用有礦單元建立模型用有礦單元建立模型對(duì)未知單元計(jì)

25、算單元關(guān)聯(lián)度對(duì)未知單元計(jì)算單元關(guān)聯(lián)度y值值選出高選出高y值單元，即與模型單元有相似匹配度值單元，即與模型單元有相似匹配度的單元的單元研究這種相似的匹配度是偶然事件還是客觀研究這種相似的匹配度是偶然事件還是客觀存在的聯(lián)系存在的聯(lián)系若確定為后者，則那些單元可選來建立推廣若確定為后者，則那些單元可選來建立推廣模型，用概率矩陣主分量法確定權(quán)系數(shù)模型，用概率矩陣主分量法確定權(quán)系數(shù)對(duì)未知單元進(jìn)行預(yù)測(cè)對(duì)未知單元進(jìn)行預(yù)測(cè)YOUR SITE HEREYOUR SITE HERE第三節(jié)第三節(jié) 應(yīng)應(yīng) 用用( (自學(xué)自學(xué)) )YOUR SITE HERE特征分析一講結(jié)束，大家辛苦啦！YOUR SITE HERE成礦遠(yuǎn)

26、景區(qū)定量預(yù)測(cè)成礦遠(yuǎn)景區(qū)定量預(yù)測(cè)小小 結(jié)結(jié)YOUR SITE HERE成礦遠(yuǎn)景區(qū)定量預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)方法成礦遠(yuǎn)景區(qū)定量預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)方法v 秩相關(guān)分析法預(yù)測(cè)秩相關(guān)分析法預(yù)測(cè)v 找礦信息量法預(yù)測(cè)找礦信息量法預(yù)測(cè)v 回歸分析法預(yù)測(cè)回歸分析法預(yù)測(cè)(Regression Analysis)v 判別分析法預(yù)測(cè)判別分析法預(yù)測(cè)(Discriminate Analysis)v 聚類分析法預(yù)測(cè)聚類分析法預(yù)測(cè)(Cluster Analysis)v 邏輯信息法預(yù)測(cè)邏輯信息法預(yù)測(cè)v 特征分析法預(yù)測(cè)特征分析法預(yù)測(cè)(Characteristic Analysis)v 數(shù)理化理論預(yù)測(cè)數(shù)理化理論預(yù)測(cè)v 證據(jù)權(quán)法預(yù)測(cè)證據(jù)權(quán)法預(yù)測(cè)v 邏輯回

27、歸法預(yù)測(cè)邏輯回歸法預(yù)測(cè)v 模糊邏輯法預(yù)測(cè)模糊邏輯法預(yù)測(cè)v 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法預(yù)測(cè)v 等等等等目的：具體確定成礦遠(yuǎn)目的：具體確定成礦遠(yuǎn)景區(qū)的空間部位并進(jìn)行景區(qū)的空間部位并進(jìn)行礦床個(gè)數(shù)、礦產(chǎn)數(shù)量、礦床個(gè)數(shù)、礦產(chǎn)數(shù)量、及找礦概率等有關(guān)的定及找礦概率等有關(guān)的定量估計(jì)，為地區(qū)礦產(chǎn)資量估計(jì)，為地區(qū)礦產(chǎn)資源的進(jìn)一步勘查和開發(fā)源的進(jìn)一步勘查和開發(fā)提供依據(jù)。提供依據(jù)。比例尺比例尺: 1:20萬、萬、 1:5萬、萬、1:1萬。萬。YOUR SITE HERE礦床統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的主要特點(diǎn)是將概率統(tǒng)計(jì)及多元統(tǒng)計(jì)等礦床統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的主要特點(diǎn)是將概率統(tǒng)計(jì)及多元統(tǒng)計(jì)等定量方法用于礦床預(yù)測(cè)及評(píng)價(jià)。定量方法用于礦床預(yù)測(cè)及評(píng)價(jià)。將預(yù)

28、測(cè)對(duì)象或地區(qū)劃分為等面積的網(wǎng)格單元或不規(guī)則將預(yù)測(cè)對(duì)象或地區(qū)劃分為等面積的網(wǎng)格單元或不規(guī)則的地質(zhì)體單元，再根據(jù)已知有礦地區(qū)劃分出的地質(zhì)體單元，再根據(jù)已知有礦地區(qū)劃分出“模型單模型單元元”，用于與，用于與“未知單元未知單元”進(jìn)行進(jìn)行“相似類比相似類比”。預(yù)測(cè)所依據(jù)的資料及數(shù)據(jù)可以是單一的地質(zhì)變量或單預(yù)測(cè)所依據(jù)的資料及數(shù)據(jù)可以是單一的地質(zhì)變量或單一的物、化探變量一的物、化探變量(如秩相關(guān)分析法、信息量法、豐如秩相關(guān)分析法、信息量法、豐度法等度法等) ，也可以是依據(jù)地、物、化、遙等各種數(shù)據(jù)，也可以是依據(jù)地、物、化、遙等各種數(shù)據(jù)的綜合信息預(yù)測(cè)法。的綜合信息預(yù)測(cè)法。預(yù)測(cè)的類型有全國范圍內(nèi)針對(duì)某礦種的資源總

29、量預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)的類型有全國范圍內(nèi)針對(duì)某礦種的資源總量預(yù)測(cè)和在局部地區(qū)進(jìn)行的成礦遠(yuǎn)景區(qū)定量預(yù)測(cè)。和在局部地區(qū)進(jìn)行的成礦遠(yuǎn)景區(qū)定量預(yù)測(cè)。YOUR SITE HERE成礦遠(yuǎn)景區(qū)定量預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型分類；有先驗(yàn)?zāi)Ｐ停Ｐ皖A(yù)測(cè)法）無先驗(yàn)?zāi)Ｐ停o模型預(yù)測(cè)法）YOUR SITE HERE基本思想是通過對(duì)模型單元的控礦因素、找礦標(biāo)志和地質(zhì)特征等地質(zhì)變量權(quán)系數(shù)的計(jì)算，進(jìn)而建立數(shù)學(xué)模型，以表達(dá)模型單元地質(zhì)條件與礦化有利度的關(guān)系，將其外推到預(yù)測(cè)區(qū)，從而達(dá)到評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)單元礦化有利度的目的。有先驗(yàn)?zāi)Ｐ投款A(yù)測(cè)YOUR SITE HERE礦床類型的多樣性礦床成因的復(fù)雜性控礦因素的隱蔽性找礦信息的多解性在不漏失或最少漏失礦體前提下最

30、大限度縮小需在不漏失或最少漏失礦體前提下最大限度縮小需用進(jìn)行詳細(xì)工作的地區(qū)范圍，達(dá)到成果和收益最大用進(jìn)行詳細(xì)工作的地區(qū)范圍，達(dá)到成果和收益最大，損失和消耗最小。，損失和消耗最小。由于其不確定性，所以是尋求正面結(jié)果概率最大由于其不確定性，所以是尋求正面結(jié)果概率最大、負(fù)面結(jié)果概率最小的雙概率表征。、負(fù)面結(jié)果概率最小的雙概率表征。成礦定量預(yù)測(cè)結(jié)果具有不確定性并常常因人而異。成礦預(yù)測(cè)是在不確定條件下制定最優(yōu)決策的工作。成礦預(yù)測(cè)是在不確定條件下制定最優(yōu)決策的工作。趙鵬大，趙鵬大，2007，成礦定量預(yù)測(cè)與深部找礦，地學(xué)前緣，成礦定量預(yù)測(cè)與深部找礦，地學(xué)前緣，15(5).YOUR SITE HERE成礦遠(yuǎn)景區(qū)定量預(yù)測(cè)成果