基于GIS的秘鲁中南部地区矿产资源预测研究
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摘要
秘鲁,位于南美洲中部,太平洋东岸,占据着南美安第斯构造成矿带的重要区段,矿产资源——尤其是金、银、铜、铅、锌等贵金属和有色金属的富集度世所罕见,铁矿资源亦相当丰富,同时矿业是秘鲁的主要产业,矿业政策完善,投资环境稳定。是我国实施“走出去”战略的理想选择地之一。对秘鲁进行矿产资源预测与评价一方面解决我国矿产资源稀缺的问题,实现矿业可持续发展；另一方面,对秘鲁而言,能够尽快将资源优势转变为经济优势,互利双赢,意义重大。
本文以秘鲁中南部地区为例,利用证据权重法对研究区进行成矿预测。首先,搜集区内与成矿相关的地质、矿产、遥感、地球化学、航磁等数据资料,并对这些多源数据进行信息提取；利用GIS的空间分析功能对提取的多源地学信息进行综合分析,初步建立成矿有利要素专题数据库；对成矿有利要素进行优选,并最终确定成矿有利证据因子层；根据构造、地层、侵入岩等控矿条件,结合航磁、化探、遥感等多源信息建立研究区证据权重找矿模型,计算各证据因子的权重值和后验概率值,并生成后验概率等级图；最后,结合研究区的地质概况和成矿条件对研究区进行成矿远景区圈定,并对预测结果进行评价与分析。本文最后共圈定出A、B两类成矿远景区共11处。对预测结果分析表明,圈定出的远景区基本上与区内地质、矿产和各种多源信息吻合的较好,符合地质事实,对研究区进一步找矿具有很好的指示意义。
利用证据权重法进行矿产资源预测,不仅提高了区内找矿工作的效率,其预测结果更直观。总的说来,该方法在秘鲁中南部地区矿产资源预测取得的效果比较良好,达到了成矿预测的目的。
Peru, located in central South America, the Pacific East Bank, occupied the critical section of the Andean tectonic metallogenic belt in South America. Enrichment of mineral resources, especially Au、Ag、Cu、Pb、Zn and other precious metals or non-ferrous metals, rare in the world, also very rich in iron ore resources. Mining activity is a major industry in Peru, there have sound mining policy and a stable investment environment. Prediction and evaluation of mineral resources in Peru is one of the best strategic choice to implement China's "going out"strategy. Prediction and evaluation of mineral resources in Peru on the one hand to solve the problem of scarcity of mineral resources and achieve sustainable development of mining; the other hand,for Peru, as soon as possible the resource advantages into economic advantages, mutual benefit and win-win situation, of great significance.
This paper gives an example of central southern region of Peru, about which using the weight method of evidence to predict the mineralization. First, collection of data which associated with the mineralization including geology,minin,remote sensing,geochemistry and aeromagnetic, then extract information from these multi-source data; Comprehensive analysis for the information which was extracted from multi-source geographic data through GIS spatial analysis, the thematic databases was preliminary established for forming favorable factors; Optimization of forming favorable factors, and ultimately determine the evidence layer of forming favorable factors; Under the conditions of structure, stratigraphy, intrusive rocks, combination with aeromagnetic, geochemical, remote sensing and other multi-source information to establish the weight of evidence prospecting model for the study area, calculation the weight of evidence factors and posterior probabilities, and generation the class diagram of posterior probabilities; Finally, combination of geology and mineralization conditions, delineated mineralization prospect area for the study area, then evaluation and analysis for the forecast results. Finally, there are A and B two types A and B of mineralization propective areas which a total of eleven delineated. On the predicted results show that the prospective areas had a better fit with the geology, mineral resources and a variety of multi-source information of the study area, consistent with geological facts, and have a very good indication significance for further exploration of the study area.
This method improves the efficiency of exploration, moreover, makes the prediction more intuitive.Overall, Prediction of mineral resources in the central and southern Peru using this method has achieved relatively good results, reaching the purpose of forming projections.
本文以秘鲁中南部地区为例,利用证据权重法对研究区进行成矿预测。首先,搜集区内与成矿相关的地质、矿产、遥感、地球化学、航磁等数据资料,并对这些多源数据进行信息提取；利用GIS的空间分析功能对提取的多源地学信息进行综合分析,初步建立成矿有利要素专题数据库；对成矿有利要素进行优选,并最终确定成矿有利证据因子层；根据构造、地层、侵入岩等控矿条件,结合航磁、化探、遥感等多源信息建立研究区证据权重找矿模型,计算各证据因子的权重值和后验概率值,并生成后验概率等级图；最后,结合研究区的地质概况和成矿条件对研究区进行成矿远景区圈定,并对预测结果进行评价与分析。本文最后共圈定出A、B两类成矿远景区共11处。对预测结果分析表明,圈定出的远景区基本上与区内地质、矿产和各种多源信息吻合的较好,符合地质事实,对研究区进一步找矿具有很好的指示意义。
利用证据权重法进行矿产资源预测,不仅提高了区内找矿工作的效率,其预测结果更直观。总的说来,该方法在秘鲁中南部地区矿产资源预测取得的效果比较良好,达到了成矿预测的目的。
Peru, located in central South America, the Pacific East Bank, occupied the critical section of the Andean tectonic metallogenic belt in South America. Enrichment of mineral resources, especially Au、Ag、Cu、Pb、Zn and other precious metals or non-ferrous metals, rare in the world, also very rich in iron ore resources. Mining activity is a major industry in Peru, there have sound mining policy and a stable investment environment. Prediction and evaluation of mineral resources in Peru is one of the best strategic choice to implement China's "going out"strategy. Prediction and evaluation of mineral resources in Peru on the one hand to solve the problem of scarcity of mineral resources and achieve sustainable development of mining; the other hand,for Peru, as soon as possible the resource advantages into economic advantages, mutual benefit and win-win situation, of great significance.
This paper gives an example of central southern region of Peru, about which using the weight method of evidence to predict the mineralization. First, collection of data which associated with the mineralization including geology,minin,remote sensing,geochemistry and aeromagnetic, then extract information from these multi-source data; Comprehensive analysis for the information which was extracted from multi-source geographic data through GIS spatial analysis, the thematic databases was preliminary established for forming favorable factors; Optimization of forming favorable factors, and ultimately determine the evidence layer of forming favorable factors; Under the conditions of structure, stratigraphy, intrusive rocks, combination with aeromagnetic, geochemical, remote sensing and other multi-source information to establish the weight of evidence prospecting model for the study area, calculation the weight of evidence factors and posterior probabilities, and generation the class diagram of posterior probabilities; Finally, combination of geology and mineralization conditions, delineated mineralization prospect area for the study area, then evaluation and analysis for the forecast results. Finally, there are A and B two types A and B of mineralization propective areas which a total of eleven delineated. On the predicted results show that the prospective areas had a better fit with the geology, mineral resources and a variety of multi-source information of the study area, consistent with geological facts, and have a very good indication significance for further exploration of the study area.
This method improves the efficiency of exploration, moreover, makes the prediction more intuitive.Overall, Prediction of mineral resources in the central and southern Peru using this method has achieved relatively good results, reaching the purpose of forming projections.
引文
[1]中国网.资源、气候与环境保护[EB/OL],2006-12-7. http://www.china,com.en/eeonomie/zhuanti/2006figures/node_7009148 . htm
[2]都沁军,郝英奇,王胜利.我国矿产资源可持续开发利用战略对策[J].中国人口·资源与环境,2001,11(2)：132～133.
[3]赵逊.第31届国际地质大会的启示[J].国土资源科技管理,2001,18(2)：1～2.
[4]赵鹏大.资源仍是经济餐桌上的一道大菜[J].资源·产业,2000,(8)：1.
[5]刘玉强,乔繁盛.我国矿产资源及矿产品供需形势与建议[J].矿产与地质,2007,21(2)：1～7.
[6]田勤虎,周军,刘磊等.GIS与地质学的结合应用[J].2006,22(9)：48～50.
[7]麻志周.我国的矿产资源与思考[J].国土资源情报,2009,(3)：2～7.
[8]宋国明.秘鲁矿业概览[J].中国金属通报,2009(4)：34～37.
[9]宋国明.秘鲁矿业开发[J].世界有色金属,2002(3)：58～61.
[10]张苺.2000-2004年秘鲁矿业[J].中国金属通报,2006(26)：29～31.
[11]陈远望.秘鲁的有色金属矿业[J].世界有色金属,2009(1)：80～82.
[12]朱裕生,王柏钧,矿产资源评价的现状和展望[J].物探化探计算技术,1982：38～45.
[13]Conradson K.N ilsson GApplication of Integrated Landsat,Geochemical and Geophysical Data in Mineral Exploration.P roc IntSymp on RS Environ 3rd Thematic Conf R Sfor Exporation Geology,Colorado Springs,Colorado 1984,23-27.
[14]Rokos D.Argialas D.Mavrantza R, et al.Structural analysis for gold mineralization using remote sensing and geochemical techniques in a GIS environment:island of Lesvos, Hellas.Nat ural Resources Research [J],2000, 9(4):277-293.
[15]刘福江,吴信才,孙华山,等.遥感与化探数据融合技术在金矿预测中的应用[J].地质与勘探,2007,43(3)：74～77.
[16]方洪宾,李志中.遥感化探信息综合分析在地质找矿中的应用研究[J].国土资源遥感,1998,38(4)：33～37.
[17]郭君.山东莱州金矿化集中区多元地学信息集成及靶区定量预测：[硕士学位论文].昆明：昆明理工大学,2005.
[18]吴德文,袁继明,张远飞,等.遥感与化探数据融合处理技术方法及应用 研究[J].国土资源遥感,2005,65(3)：44～49.
[19]周军,陈明勇,高鹏,等.新疆东准噶尔蚀变矿物填图及多元信息找矿.国土资源遥感,2005,(4)：51～55.
[20]薛重生,傅小林,王京名.遥感与地球物理数据的融合处理及其地质应用——以上饶地区为例[J].地质科技情报,1997,16：35～42.
[21]汤达愉.云南兰坪盆地多元信息集成与成矿预测：[硕士学位论文].北京：中国地质大学,2008.
[22]杨自安.西部高寒山区遥感与化探信息综合找矿定位预测研究.[博士学位论文].北京：中国地质大学,2005.
[23]吴德文.遥感与对地观测数据的找矿信息提取和处理技术及应用：[博士学位论文].北京：中国地质大学,2006.
[24]WANG Gongwen, CHEN Jianping. Mineral Resource Prediction and Assessment of Copper Multi-mineral Deposit Based on GIS Technology in the North of Sanjiang Region, China. Earth Science Frontiers,2008,15(4):27～32.
[25]陈毓川,裴荣富,宋天锐.中国矿床成矿系列初论[M].北京：地质出版社,1998.[26]赵鹏大,池顺都.当今矿产勘查问题的思考[J].地球科学,1998,23(1)：70～74.
[27]中国地质调查局.GIS与矿产资源评价[EB/OL],2007-1-30. http://www.geonet.en/Html/Artiele/jishu/xsdh/kedz/161079.html
[28]宋国耀,张晓华,肖克炎等.矿产资源潜力评价的理论和GIS技术[J].物探化探计算技术,1999,21(3)：199～205.
[29]杜灵通.吕新彪.GIS在矿产资源评价中的应用[J[.地质找矿论丛,2003,18(4)：275～278.
[30]袁峰,周涛发等.基于GIS的矿产资源预测现状及关键问题[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2004,27(5)：486～489.
[31]肖克炎,张晓华,王四龙,等.矿产资源GIS评价系统[M].北京：地质出版社,2000：1～3.
[32]Southwestern Gold Corpporation. Geological Assessment of Draft Porphyry Copper Santa Catalina.
[33]Instituto Geologico Minero y Metalurgico(INGEMET).Estudio de los Recursos Minerales del Peru.
[34]Megard, F.1987. Cordilleras Andes and marginal Andes:a review'of Andean geology north of the Arica elbow (18°S). In Circum-Pacific orogenic belts and evolution of the Pacific oceano basin, J.H.W. Monger & J. Francheteau (eds.), American Geophysical Union, Geodynamic Series, v.18,71-95.
[35]Carlotto, V., Jaillard, E., Carlier, G., Cardenas, J., Cerpa, L., Flores, T., Latorre,0.& Ibarra, I.2005. Sociedad Gelogica del Peru, Volumen especial N°6 "Alberto Giesecke Matto",103～126.
[36]范永香,阳正熙.成矿规律与成矿预测[M].北京：中国矿业大学出版社,2003：69～72.
[37]罗赞莹.元谋普登地区铜多金属矿综合信息成矿预测研究：[硕士学位论文].昆明：昆明理工大学,2007.
[38]俆翠玲.基于GIS的矿产预测研究——以新疆中天山沙垄以西地区为例：[博士学位论文].西安：长安大学,2007.
[39]王润生,杨文立.遥感线性体场的定量分析[J].国土资源遥感,1992,(3)：19～53.
[40]李琳.多源数据融合在金矿成矿预测中的应用——以福建省紫金山为例：[硕士学位论文].福州：福建师范大学,2009.
[41]张建国.遥感多光谱成矿信息提取与成矿预测[D].长沙：中南大学,2004.
[42]欧春江.实例分析遥感图像处理中的主成分分析[J].测绘与空间地理信息,29(5)：57～59.
[43]吴健.遥感-化探信息融合方法研究[D].长春：吉林大学,2008.
[44]张玉君,曾朝铭.ETM+(TM)蚀变遥感异常提取方法研究与应用——方法选择和技术流程[J].国土资源遥感,(2),2003：44～49.
[45]罗先熔,关美兰,欧阳菲,等.勘查地球化学[M].北京：冶金工业出版社,2007.9～12.
[46]陈玉香.GIS技术—分形方法在化探数据处理中的应用探讨——以豫西南地区为例：[硕士学位论文].北京：中国地质大学,2006.
[47]苏明金.统计软件SPSS12. Ofor Windows应用及开发指南[M].北京：电子工业出版社,2004.93～95.
[48]魏文薪.遥感数据与化探数据融合及应用研究：[硕士学位论文].长春：吉林大学,2007.
[49]余建英,何旭宏,等.数据统计分析与SPSS应用[M].北京：人民邮电出版社,2003.163～186.
[50]范永香,阳正熙,等.成矿规律与成矿预测[M].北京：中国矿业大学出版社,2003.207～212.
[51]纪宏金.地球化学背景与异常划分的多元方法[J].长春地质学院学报,1988,18(3)：311～320.
[52]宋运红.河北三沟地区水系沉积物数据马氏距离处理与应用：[硕士学位论文].长春：吉林大学,2009.
[53]赵荣军,和向丽,等.基于EXCEL的马氏距离计算方法[J].物探化探计算技术,2005,27(4)：358～360.
[54]Ruiz-Armenta J R and Prol-Ledesma R M.Techniques for enhancing the spectral response of hydrothermal alteration minerals in Thematic Mapper images of Central Mexico.Int.J.Remote Sensing,1998,19(10).
[55]张云.航磁及遥感信息在秘鲁南部铁矿预测中的应用：[硕士学位论文].长沙：中南大学,2010.
[56]汪兴旺.青藏高原航磁双磁异常带与负磁异常区地质意义研究：[博士学位论文].成都：成都理工大学,2008.
[57]赵百民,郝天珧,等.低纬度磁异常的转换与处理[J].地球物理学进展,2009,24(1)：124～130.
[58]向中林.基于GIS的沂南金矿成矿地质条件分析及成矿预测：[硕士学位论文].北京：中国地质大学,2008.
[59]邬伦,刘瑜等.地理信息系统——原理、方法和应用[M].北京：科学出版社,2001.3～16.
[60]常想德.证据权重法在东天山地区铜矿产资源评价中的应用：[硕士学位论文].新疆：新疆大学,2009.
[61]郭仁忠.空间分析[M].武汉：武汉测绘科技大学出版社,1997.
[62]陈军,赵仁亮.GIS空间关系的基本问题与研究进展[J].测绘学报,1999,5(2).
[63]陈述彭,鲁学军,周成虎.地理信息系统导论[M].北京：科学出版社,2001,1.
[64]汤国安等.ArcGis地理信息空间分析实验教程[M].北京：科学出版社,2006,4.
[65]李晓军.GIS空间分析方法研究[硕士学位论文].杭州：浙江大学,2007.
[66]杨中宝.基于GIS的矿床空间定位预测研究——以铜陵凤凰山矿田为例[硕士学位论文].长沙：中南大学,2004.
[67]刘荣梅.GIS在宁夏矿产地质信息管理中的应用研究[硕士学位论文]北京：中国地质大学,2002.
[68]Acosta,J.,Quispe,J.,Santiesteban,A.&Acosta,H.2008.Epocas metalogeneticas y tipos de yacimientos metalicos en la margen occidental del Sur del Peru:latitudes 14's-18's. Resumenes extendidos XIV Congreso Peruano de Geologia.
[69]Mei Hongbo,Hu Guangdao,Chen Jiangu,Accessing Multi-Source Geological Data through Network in MORPAS Software System,Journal of China University of Geosciences,2003,14 (3):265～268.
[70]Haining R.SpatialData Analysis in the Social and Environmental Science[M]. Cambridge University Press,1990.
[71]Acosta, J., Quispe, J., Santiesteban, A.& Acosta, H.2008. Epocas metalogeneticas y tipos de yacimientos metalicos en la margen occidental del Sur del Peru:latitudes 14's-18's. Resumenes extendidos XIV Congreso Peruano de Geologia.
[72]毕明丽.白山地区金多金属矿产资源预测研究[硕士学位论文].长春,吉林大学,2009.
[73]张启明,陈建平,齐先茂.基于GIS的证据权法在三江北段铜多金属成矿预测中的应用[J].沉积与特提斯地质,2007,27(2)：106～112.
[74]楚丽霞.基于MORPAS的西秦岭金矿资源预测评价[硕士学位论文].北京,中国地质大学,2008.
[75]滕菲.利用证据权法对黑龙江省北部金及有色金属成矿远景区的预测和研究[硕士学位论文].长春：吉林大学,2006.
[76]邓勇,邱瑞山,罗鑫.基于证据权重法的成矿预测——以广东省钨锡矿的成矿预测为例[J].地质通报,2007,26(9)：1228～1334.
[77]丁清峰,孙丰月.基于专家证据权重法的成矿远景区划与评价——以东昆仑地区金矿为例[J].地质科技情报,2006,25(1)：41～46.
[78]刘世翔,薛林福,孙丰月等.地理信息系统在黑龙江西北部金矿成矿预测中的应用[J].黄金地质,2007,28(7)：7-12.
[79]陈林.基于GIS技术的鄂西恩施地区铅锌矿产资源预测与评价[J].资源环境与工程,2007,21(6)：709～713.
[80]刘世翔,薛林福,孙丰月,等.专家证据权重法在矿产评价中的应用——以黑龙江省西北部金矿为例[J].地球科学进展,2008,23(8)：848～854.
[81]赵江南,陈守余,商伟.基于GIS证据权重法的祁连山地区铜矿床成矿预测[J].地质找矿论丛,2009,24(1)：41～46.
[82]张小静,李佑国.基于证据加权法的攀西地区铜镍铂族元素找矿远景预测[J].物探化探计算技术,2009,31(2)：143～148.
[2]都沁军,郝英奇,王胜利.我国矿产资源可持续开发利用战略对策[J].中国人口·资源与环境,2001,11(2)：132～133.
[3]赵逊.第31届国际地质大会的启示[J].国土资源科技管理,2001,18(2)：1～2.
[4]赵鹏大.资源仍是经济餐桌上的一道大菜[J].资源·产业,2000,(8)：1.
[5]刘玉强,乔繁盛.我国矿产资源及矿产品供需形势与建议[J].矿产与地质,2007,21(2)：1～7.
[6]田勤虎,周军,刘磊等.GIS与地质学的结合应用[J].2006,22(9)：48～50.
[7]麻志周.我国的矿产资源与思考[J].国土资源情报,2009,(3)：2～7.
[8]宋国明.秘鲁矿业概览[J].中国金属通报,2009(4)：34～37.
[9]宋国明.秘鲁矿业开发[J].世界有色金属,2002(3)：58～61.
[10]张苺.2000-2004年秘鲁矿业[J].中国金属通报,2006(26)：29～31.
[11]陈远望.秘鲁的有色金属矿业[J].世界有色金属,2009(1)：80～82.
[12]朱裕生,王柏钧,矿产资源评价的现状和展望[J].物探化探计算技术,1982：38～45.
[13]Conradson K.N ilsson GApplication of Integrated Landsat,Geochemical and Geophysical Data in Mineral Exploration.P roc IntSymp on RS Environ 3rd Thematic Conf R Sfor Exporation Geology,Colorado Springs,Colorado 1984,23-27.
[14]Rokos D.Argialas D.Mavrantza R, et al.Structural analysis for gold mineralization using remote sensing and geochemical techniques in a GIS environment:island of Lesvos, Hellas.Nat ural Resources Research [J],2000, 9(4):277-293.
[15]刘福江,吴信才,孙华山,等.遥感与化探数据融合技术在金矿预测中的应用[J].地质与勘探,2007,43(3)：74～77.
[16]方洪宾,李志中.遥感化探信息综合分析在地质找矿中的应用研究[J].国土资源遥感,1998,38(4)：33～37.
[17]郭君.山东莱州金矿化集中区多元地学信息集成及靶区定量预测：[硕士学位论文].昆明：昆明理工大学,2005.
[18]吴德文,袁继明,张远飞,等.遥感与化探数据融合处理技术方法及应用 研究[J].国土资源遥感,2005,65(3)：44～49.
[19]周军,陈明勇,高鹏,等.新疆东准噶尔蚀变矿物填图及多元信息找矿.国土资源遥感,2005,(4)：51～55.
[20]薛重生,傅小林,王京名.遥感与地球物理数据的融合处理及其地质应用——以上饶地区为例[J].地质科技情报,1997,16：35～42.
[21]汤达愉.云南兰坪盆地多元信息集成与成矿预测：[硕士学位论文].北京：中国地质大学,2008.
[22]杨自安.西部高寒山区遥感与化探信息综合找矿定位预测研究.[博士学位论文].北京：中国地质大学,2005.
[23]吴德文.遥感与对地观测数据的找矿信息提取和处理技术及应用：[博士学位论文].北京：中国地质大学,2006.
[24]WANG Gongwen, CHEN Jianping. Mineral Resource Prediction and Assessment of Copper Multi-mineral Deposit Based on GIS Technology in the North of Sanjiang Region, China. Earth Science Frontiers,2008,15(4):27～32.
[25]陈毓川,裴荣富,宋天锐.中国矿床成矿系列初论[M].北京：地质出版社,1998.[26]赵鹏大,池顺都.当今矿产勘查问题的思考[J].地球科学,1998,23(1)：70～74.
[27]中国地质调查局.GIS与矿产资源评价[EB/OL],2007-1-30. http://www.geonet.en/Html/Artiele/jishu/xsdh/kedz/161079.html
[28]宋国耀,张晓华,肖克炎等.矿产资源潜力评价的理论和GIS技术[J].物探化探计算技术,1999,21(3)：199～205.
[29]杜灵通.吕新彪.GIS在矿产资源评价中的应用[J[.地质找矿论丛,2003,18(4)：275～278.
[30]袁峰,周涛发等.基于GIS的矿产资源预测现状及关键问题[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2004,27(5)：486～489.
[31]肖克炎,张晓华,王四龙,等.矿产资源GIS评价系统[M].北京：地质出版社,2000：1～3.
[32]Southwestern Gold Corpporation. Geological Assessment of Draft Porphyry Copper Santa Catalina.
[33]Instituto Geologico Minero y Metalurgico(INGEMET).Estudio de los Recursos Minerales del Peru.
[34]Megard, F.1987. Cordilleras Andes and marginal Andes:a review'of Andean geology north of the Arica elbow (18°S). In Circum-Pacific orogenic belts and evolution of the Pacific oceano basin, J.H.W. Monger & J. Francheteau (eds.), American Geophysical Union, Geodynamic Series, v.18,71-95.
[35]Carlotto, V., Jaillard, E., Carlier, G., Cardenas, J., Cerpa, L., Flores, T., Latorre,0.& Ibarra, I.2005. Sociedad Gelogica del Peru, Volumen especial N°6 "Alberto Giesecke Matto",103～126.
[36]范永香,阳正熙.成矿规律与成矿预测[M].北京：中国矿业大学出版社,2003：69～72.
[37]罗赞莹.元谋普登地区铜多金属矿综合信息成矿预测研究：[硕士学位论文].昆明：昆明理工大学,2007.
[38]俆翠玲.基于GIS的矿产预测研究——以新疆中天山沙垄以西地区为例：[博士学位论文].西安：长安大学,2007.
[39]王润生,杨文立.遥感线性体场的定量分析[J].国土资源遥感,1992,(3)：19～53.
[40]李琳.多源数据融合在金矿成矿预测中的应用——以福建省紫金山为例：[硕士学位论文].福州：福建师范大学,2009.
[41]张建国.遥感多光谱成矿信息提取与成矿预测[D].长沙：中南大学,2004.
[42]欧春江.实例分析遥感图像处理中的主成分分析[J].测绘与空间地理信息,29(5)：57～59.
[43]吴健.遥感-化探信息融合方法研究[D].长春：吉林大学,2008.
[44]张玉君,曾朝铭.ETM+(TM)蚀变遥感异常提取方法研究与应用——方法选择和技术流程[J].国土资源遥感,(2),2003：44～49.
[45]罗先熔,关美兰,欧阳菲,等.勘查地球化学[M].北京：冶金工业出版社,2007.9～12.
[46]陈玉香.GIS技术—分形方法在化探数据处理中的应用探讨——以豫西南地区为例：[硕士学位论文].北京：中国地质大学,2006.
[47]苏明金.统计软件SPSS12. Ofor Windows应用及开发指南[M].北京：电子工业出版社,2004.93～95.
[48]魏文薪.遥感数据与化探数据融合及应用研究：[硕士学位论文].长春：吉林大学,2007.
[49]余建英,何旭宏,等.数据统计分析与SPSS应用[M].北京：人民邮电出版社,2003.163～186.
[50]范永香,阳正熙,等.成矿规律与成矿预测[M].北京：中国矿业大学出版社,2003.207～212.
[51]纪宏金.地球化学背景与异常划分的多元方法[J].长春地质学院学报,1988,18(3)：311～320.
[52]宋运红.河北三沟地区水系沉积物数据马氏距离处理与应用：[硕士学位论文].长春：吉林大学,2009.
[53]赵荣军,和向丽,等.基于EXCEL的马氏距离计算方法[J].物探化探计算技术,2005,27(4)：358～360.
[54]Ruiz-Armenta J R and Prol-Ledesma R M.Techniques for enhancing the spectral response of hydrothermal alteration minerals in Thematic Mapper images of Central Mexico.Int.J.Remote Sensing,1998,19(10).
[55]张云.航磁及遥感信息在秘鲁南部铁矿预测中的应用：[硕士学位论文].长沙：中南大学,2010.
[56]汪兴旺.青藏高原航磁双磁异常带与负磁异常区地质意义研究：[博士学位论文].成都：成都理工大学,2008.
[57]赵百民,郝天珧,等.低纬度磁异常的转换与处理[J].地球物理学进展,2009,24(1)：124～130.
[58]向中林.基于GIS的沂南金矿成矿地质条件分析及成矿预测：[硕士学位论文].北京：中国地质大学,2008.
[59]邬伦,刘瑜等.地理信息系统——原理、方法和应用[M].北京：科学出版社,2001.3～16.
[60]常想德.证据权重法在东天山地区铜矿产资源评价中的应用：[硕士学位论文].新疆：新疆大学,2009.
[61]郭仁忠.空间分析[M].武汉：武汉测绘科技大学出版社,1997.
[62]陈军,赵仁亮.GIS空间关系的基本问题与研究进展[J].测绘学报,1999,5(2).
[63]陈述彭,鲁学军,周成虎.地理信息系统导论[M].北京：科学出版社,2001,1.
[64]汤国安等.ArcGis地理信息空间分析实验教程[M].北京：科学出版社,2006,4.
[65]李晓军.GIS空间分析方法研究[硕士学位论文].杭州：浙江大学,2007.
[66]杨中宝.基于GIS的矿床空间定位预测研究——以铜陵凤凰山矿田为例[硕士学位论文].长沙：中南大学,2004.
[67]刘荣梅.GIS在宁夏矿产地质信息管理中的应用研究[硕士学位论文]北京：中国地质大学,2002.
[68]Acosta,J.,Quispe,J.,Santiesteban,A.&Acosta,H.2008.Epocas metalogeneticas y tipos de yacimientos metalicos en la margen occidental del Sur del Peru:latitudes 14's-18's. Resumenes extendidos XIV Congreso Peruano de Geologia.
[69]Mei Hongbo,Hu Guangdao,Chen Jiangu,Accessing Multi-Source Geological Data through Network in MORPAS Software System,Journal of China University of Geosciences,2003,14 (3):265～268.
[70]Haining R.SpatialData Analysis in the Social and Environmental Science[M]. Cambridge University Press,1990.
[71]Acosta, J., Quispe, J., Santiesteban, A.& Acosta, H.2008. Epocas metalogeneticas y tipos de yacimientos metalicos en la margen occidental del Sur del Peru:latitudes 14's-18's. Resumenes extendidos XIV Congreso Peruano de Geologia.
[72]毕明丽.白山地区金多金属矿产资源预测研究[硕士学位论文].长春,吉林大学,2009.
[73]张启明,陈建平,齐先茂.基于GIS的证据权法在三江北段铜多金属成矿预测中的应用[J].沉积与特提斯地质,2007,27(2)：106～112.
[74]楚丽霞.基于MORPAS的西秦岭金矿资源预测评价[硕士学位论文].北京,中国地质大学,2008.
[75]滕菲.利用证据权法对黑龙江省北部金及有色金属成矿远景区的预测和研究[硕士学位论文].长春：吉林大学,2006.
[76]邓勇,邱瑞山,罗鑫.基于证据权重法的成矿预测——以广东省钨锡矿的成矿预测为例[J].地质通报,2007,26(9)：1228～1334.
[77]丁清峰,孙丰月.基于专家证据权重法的成矿远景区划与评价——以东昆仑地区金矿为例[J].地质科技情报,2006,25(1)：41～46.
[78]刘世翔,薛林福,孙丰月等.地理信息系统在黑龙江西北部金矿成矿预测中的应用[J].黄金地质,2007,28(7)：7-12.
[79]陈林.基于GIS技术的鄂西恩施地区铅锌矿产资源预测与评价[J].资源环境与工程,2007,21(6)：709～713.
[80]刘世翔,薛林福,孙丰月,等.专家证据权重法在矿产评价中的应用——以黑龙江省西北部金矿为例[J].地球科学进展,2008,23(8)：848～854.
[81]赵江南,陈守余,商伟.基于GIS证据权重法的祁连山地区铜矿床成矿预测[J].地质找矿论丛,2009,24(1)：41～46.
[82]张小静,李佑国.基于证据加权法的攀西地区铜镍铂族元素找矿远景预测[J].物探化探计算技术,2009,31(2)：143～148.