地球化学数据,作为重要的数据信息源,是一种典型的成分数据,在地化异常信息提取和找矿实践当中发挥着极为重要的作用。处理这些庞大的地球化学数据的关键之一,在于如何运用科学的方法,挖掘地球化学数据与各类地质现象的内在联系,实现矿化信息和地质现象的定量化反演,进而为成矿预测和地质勘探提供直观的数据支持。但是,在数据的处理过程中,传统的多元统计分析方法常常忽略成分数据闭合效应的影响,而直接对数据进行处理,使得数据处理后的结果缺乏准确性和科学性。为解决此问题,前人研究中提出了多种对数比变换算法(Log-ratio Transformation Algorithms),以消除成分数据的闭合效应。但目前国际上对于各种方法的应用及可行性争议仍较大。本文以中国新疆东天山地区的实测数据为基础,通过与等距对数比变换方法进行对比分析,论证一种新的成分平衡分析方法(Compositional Balance Analysis,CoBA),并证明该方法在水系沉积物地球化学数据处理及异常信息提取实验中的可行性及有效性。实验研究区东天山成矿带位于中国新疆维吾尔自治区,是我国著名的铜、金多金属成矿带。其构造演化历史悠久,岩浆活动广泛分布,矿床众多,资源潜力巨大。为了正确识别与铁矿成矿及研究区内断裂密切相关的水系沉积物地球化学数据中的异常模式,本文采用CoBA法,对钛(Ti)、钒(V)、铁(Fe)、铜(Cu)、钴(Co)、镍(Ni)、磷(P)、铬(Cr)、锰(Mn)、锌(Zn)、砷(As)、金(Au)、汞(Hg)、锑(Sb)14种元素进行分析。研究构建表征成矿、断裂等不同地质要素的13个平衡(Balances),并选取关键信息做进一步研究。与前人提出的基于等距对数比(Isometric Log-Ratio,ILR)变换的主成分分析方法提取的铁矿和断裂的结果比较分析表明,CoBA法通过建立适当的元素分析模型,不仅可以在多元统计分析过程中消除成分数据的闭合效应,科学、全面地分析元素之间真实的关系,并且可针对不同地质要素进行直观的解译,从而实现对异常信息的增强以及对背景信息的抑制。实践证明,CoBA方法可以对中国新疆东天山地区的水系沉积物地球化学数据进行有效地解译。