【摘 要】
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化探数据对农业规划、环境评价及矿产资源资源勘查等相关领域的研究都有着重要作用。其中，对于矿产资源勘查来讲，地球化学数据的关键作用就是能够为人们提供与成矿作用相关的异常指示信息，近而可以帮助人们确定成矿远景区并开展有针对性的矿产勘查工作。然而，化探异常信息识别是一个复杂的过程，在化探异常信息识别领域也发展出了众多技术，使用各种技术获取的地球化学异常信息可能都会有很大差异。另外，很多地球化学异常信息识
【机 构】
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中科院新疆生态与地理研究所,乌鲁木齐新市区北京南路818 号,830011
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化探数据对农业规划、环境评价及矿产资源资源勘查等相关领域的研究都有着重要作用。其中，对于矿产资源勘查来讲，地球化学数据的关键作用就是能够为人们提供与成矿作用相关的异常指示信息，近而可以帮助人们确定成矿远景区并开展有针对性的矿产勘查工作。然而，化探异常信息识别是一个复杂的过程，在化探异常信息识别领域也发展出了众多技术，使用各种技术获取的地球化学异常信息可能都会有很大差异。另外，很多地球化学异常信息识别技术都是针对单变量进行分析，同时对多变量进行分析的技术研究相对缺乏；另一方面，逻辑回归技术是一种比较成熟的多变量统计分析技术，它被广泛应用于滑坡和泥石流地质灾害监测、商业和服务业、城市发展及医疗等领域；根据以上分析并结合化探数据和成矿预测工作的特点，可以考虑将逻辑回归模型应用于化探数据分析。案例研究结果表明，通过对研究区内对金矿预测相对有价值的16种化探元素的逻辑回归建模及模型应用发现，逻辑回归技术是一种有效的地球化学多变量数据分析和建模技术，通过训练过程建立的逻辑回归模型不仅可以有效识别已知金矿区的化探异常信息，而且对那些还未发现矿床的区域具有一定的预测作用，因此，该技术能够为矿产资源勘查工作提供地球化学异常信息方面的指导。
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