石英脉型黑钨矿是江西省赣南地区极具区域特色的优势资源,但经过长期的高强度开采,赣南钨资源近年来渐呈枯竭之势,开展新一轮地质勘查、增加钨资源储备已经成为保障区域资源安全和护航区域经济发展的重大需求。成矿预测是资源勘查的重要先导环节,在空间探测信息技术不断发展与勘查数据获取手段日趋多元化的大背景和新常态下,通过数据驱动的空间分析和预测算法更客观准确地表征目标要素的空间分布规律、进而提供更精确的空间预测结果,是成矿预测的重要发展趋势。本文的定量预测研究工作可为该区今后的成矿预测工作提供可移植的方法体系和定量化的模型支持。论文通过分形分析、Fry分析和空间分布分析等一系列空间技术手段,以定量的方法分析研究区钨矿点的空间分布特征及其控制因素,并结合成矿系统分析法筛选出涵盖地质数据、地球物理数据和地球化学数据共8个钨矿化相关的空间要素,利用Arc GIS进行数据处理与整合;用缓冲分析方法获取进行证据权重分析时所需的最佳缓冲距离,建立基于证据权重法的赣南地区钨矿成矿预测模型;通过网格搜索法和10折交叉验证法训练基于机器学习的赣南地区钨矿成矿预测模型,优选出每种机器学习方法的最佳模型,用混淆矩阵、受试者工作特征曲线（ROC曲线）对预测模型进行验证,用成功率曲线对模型预测结果进行评估;最后,建立基于证据权重法和机器学习方法的成矿预测结果的成功率曲线图,用来划分赣南地区钨矿成矿潜力区,以此绘制研究区成矿远景图,并对预测结果进行地质解译。基于上述工作,论文取得的主要成果如下:（1）分形分析结果表明研究区钨矿点的空间分布存在两段自相似区间:（0＜r≤3723 m）和（r＞3723 m）,揭示了区域-局部（矿区）不同尺度下成矿机制作用的范围;Fry分析进一步解析了不同尺度下矿点分布的优势方向,在区域尺度（r＞3723 m）,矿点受EW向控矿作用制约,而在矿区尺度（0＜r≤3723 m）,NE向控矿要素占据主导作用;距离分布分析指明了研究区不同方向断裂与钨矿点空间分布的相关程度,EW向与NE向断裂与矿点位置正相关,对矿点的分布具有显著的制约作用,而NW向断裂与矿点位置近乎不相关,应是成矿期后断裂。三种空间点定量分析的结果互相印证,揭示了赣南钨矿点多尺度的自相似性和区域多期次断裂的差异性控矿效应。（2）根据空间分析结果和研究区的成矿系统分析,选取了能反映钨矿成矿源区、运移、汇聚、沉淀关键过程的8个信息图层:燕山期花岗岩、区域断裂、区域断裂交点、磁异常、重力异常、钨异常、锰异常和铁异常,建立研究区成矿信息体系。（3）证据权重分析定量揭示了研究区成矿相关要素与矿点的关联程度。钨异常具有最大的相关度C值,其次为锰异常和铁异常,表明了地球化学异常在研究区具有重要的矿化指示意义;燕山期花岗岩、区域断裂和区域断裂交点具有较大的C值,表现地质要素与矿点紧密的关联程度,重力异常和磁异常的C值较小,关联程度较弱。利用缓冲分析确定各空间要素的最佳缓冲距离,并结合证据权重法绘制了基于量化证据权值的成矿预测概率图,圈定了7处高潜力成矿靶区。（4）机器学习模型的训练过程表明随机森林和卷积神经网络模型在应对参数变化方面的表现较支持向量机和人工神经网络模型更稳定。模型验证结果表明卷积神经网络建立的预测模型具有最高的敏感度（87.62%）、特异性（97.14%）、正样本预测率（96.94%）、负样本预测率（88.72%）、总体分类精度（92.38%）和Kappa值（0.856）,因此具有最优的分类精度,其次为随机森林、支持向量机和人工神经网络。AUC曲线则指示了随机森林具有最高的预测精度（AUC=0.95509）,其次为支持向量机（AUC=0.93922）、卷积神经网络（AUC=0.93337）和人工神经网络（AUC=0.92232）。用成功率曲线评估了四种机器学习成矿预测模型的高潜力区预测效率,随机森林模型的预测效率最高（预测曲线斜率为6.7797）,其次为支持向量机模型（预测曲线斜率为6.4241）,卷积神经网络（预测曲线斜率5.3232）和人工神经网络（预测曲线斜率5.1835）预测效率相对较低。综合模型训练、验证及评估的结果来看,卷积神经网络的分类表现最优,而随机森林的总体预测精度和高潜力区预测效率最高。因此,本文将随机森林定为四种机器学习中最适合研究区开展成矿预测工作的模型。（5）成功率曲线对随机森林和证据权重法模型的评估结果表明,随机森林模型和证据权重模型分别以9%、8%的靶区面积成功预测了研究区内66.95%、64.41%的已知矿点,随机森林模型的高潜力区成功率曲线的斜率为6.7797,证据权重法的成矿预测模型高潜力区成功率曲线的斜率为6.8411。综合模型的分类精度、预测精度和预测效率,最后本文将随机森林模型与证据权重法模型生成的成矿潜力图进行叠加分析,绘制研究区成矿远景图。（6）地质解译结果表明与黑钨矿相关的地球化学异常对预测结果的贡献权重最大,是区内最有效的找矿指示要素;燕山期花岗岩和NE、EW向区域断裂对预测结果有重要影响,体现了岩浆-构造要素的显著控矿作用;地球物理异常在本次研究中的成矿指示意义相对较弱。最值得注意的是锰异常在所有预测模型中对预测结果的贡献程度均仅次于钨异常,这种以往勘查工作中忽略的要素做出了重要的预测贡献,可能揭示了围岩中的成矿物质在黑钨矿的形成过程中扮演了重要的角色,这一推论可为研究脉钨成因机制和未来钨资源勘查提供重要的参考。