本文選題：地球化學(xué)異常 + 局部空間自相關(guān)��； 參考：《測繪科學(xué)》2017年08期

【摘要】：針對地球化學(xué)數(shù)據(jù)存在的空間分布相關(guān)性特征,該文提出了一種基于空間自相關(guān)統(tǒng)計的地球化學(xué)異常提取方法。以內(nèi)蒙古浩布高礦床外圍的土壤地球化學(xué)數(shù)據(jù)為例,通過對Sn、Cu元素地球化學(xué)數(shù)據(jù)在不同空間間隔上的全局自相關(guān)計算,測算其空間聚集的程度,選取聚集程度最高時的間隔距離作為局部空間自相關(guān)的參數(shù),通過局部Moran’s I值研究元素的空間分布特征,分析空間聚類和異常值,從而提取地球化學(xué)異常。結(jié)果表明,局部空間自相關(guān)分析可以揭示Sn、Cu地球化學(xué)數(shù)據(jù)的空間分布特征,能夠更好地提取地球化學(xué)弱緩異常,說明空間自相關(guān)是一種有效的地球化學(xué)異常識別方法。
[Abstract]:In view of the spatial distribution correlation characteristics of geochemical data, a method of geochemical anomaly extraction based on spatial autocorrelation statistics is proposed in this paper. Taking the soil geochemistry data from the periphery of the Haobugao deposit in Inner Mongolia as an example, the degree of spatial accumulation is calculated by calculating the global autocorrelation of the geochemistry data of Snnn Cu in different spatial intervals. The interval distance of the highest degree of aggregation is chosen as the autocorrelation parameter of local space. The spatial distribution characteristics of elements are studied by the local Moran's I value and the spatial clustering and outliers are analyzed to extract geochemical anomalies. The results show that the local spatial autocorrelation analysis can reveal the spatial distribution characteristics of Sn-Cu geochemical data, and can better extract the weak and slow geochemical anomalies, which indicates that spatial autocorrelation is an effective method for identifying geochemical anomalies.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院;
【基金】：中國地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)調(diào)查工作項目(12120115033801) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項(2013HGQC0024)
【分類號】：P632

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1 孟憲偉;黑龍江省團(tuán)結(jié)溝金礦外圍Ⅲ號異常的地球化學(xué)數(shù)據(jù)的空間自相關(guān)和互相關(guān)[J];物探與化探;1993年05期

2 張松林;張昆;;空間自相關(guān)局部指標(biāo)Moran指數(shù)和G系數(shù)研究[J];大地測量與地球動力學(xué);2007年03期

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1 劉永生;華北平原土壤重金屬元素空間自相關(guān)研究[D];中國地質(zhì)大學(xué)（北京）;2012年

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本文編號：1784918