地球化学数据作为区域矿化信息获取的直接手段,在矿产勘查的过程中发挥了重要作用,而且长期的地球化学填图工作,已积累了大量的高质量、多尺度、多介质的区域地球化学数据,为区域地球化学勘查提供了丰富的数据基础。本研究的重点主要聚焦于地球化学元素信息提取新方法的研究,最终服务于覆盖区的矿产勘查工作。地球化学变量的空间分布主要受到多种地质过程的控制,通过对地球化学变量的空间分布模式的研究,有助于对地球化学过程的解释,因此地球化学元素分布模式的定量评价对于矿产勘查具有重要的意义。地球化学元素局部结构的识别分析对地球化学异常的解释是十分重要的,尤其是那些具有明显地质意义的局部异常,如与成矿作用相关的异常,在局部尺度上表现十分明显。局部统计分析方法可以量化地球化学元素的局部空间结构,有助于更好的研究地球化学数据的内部结构和对应的地球化学过程,为识别地球化学异常提供重要线索。目前基于局部空间统计的克里金系列方法、地理加权、局部奇异性指数等在地学数据分析中已得到了广泛应用。本研究选取“覆盖区成矿预测与汇总”的示范区之—闽西南森林覆盖区为研究区,其位于永(安)—梅(县)拗陷带内,是中国重要的铁矿成矿带,区内包含了福建全省98%以上的铁矿储量,因此进一步开展此区域的铁多金属矿产勘查具有重要的意义。研究区内已发现了包括马坑、潘田、洛阳、大排铁矿等矽卡岩型铁多金属铁矿,它们主要赋矿岩层是晚古生代地层,此地层在区内广泛发育,主要沿着NE-NE的基底断裂呈不连续的分布。燕山期花岗岩的侵入导致铁富集,主要发生在石炭—二叠纪。此研究中使用区内1：20万水系沉积物数据,调查区域矿化分布特征。前人研究表明此研究区与矽卡岩型铁多金属矿的相关的地球化学元素为Fe2O3、Cu、Pb、 Mn和Zn,本研究主要基于空间自相关理论,使用全域空间统计的变异函数—距离分形模型(Variogram-Distance)、空间自相关指数、地理加权等方法及其改进算法对此五种矿化相关元素的空间分布特征与区域铁矿化异常进行识别,本研究取得的主要认识有：(1)成矿地球化学元素空间统计特征基于全域分析的变异函数、自相关指数和变异函数—距离分形模型分别实现了对研究区成矿元素的空间自相关性和空间复杂度的评价,结果显示Fe2O3、Cu、 Pb、Mn和Zn的存在较强的空间自相关关系,并有相似的空间自相关距离,且五种矿化相关元素的变异函变异函数—距离分形维数都大约在2.9左右,表明Fe2O3、 Cu、Pb、Mn和Zn有相似的空间复杂度。这些统计规律暗示Fe2O3、Cu、Pb、Mn和Zn的空间分布可能都受到相同的地质过程控制,可能是研究区内成岩过程、地质构造和矿化等地质作用的综合结果。(2)地球化学元素分析尺度依赖研究通过地理加权方法探讨了空间分析尺度对成矿相关元素单变量、双变量及多变量空间模式识别的影响,当尺度太大或太小时,不利于元素空间模式的识别。研究区Fe203在本研究中的最佳分析尺度为10 km,在此尺度上不但揭示区域的变化趋势,而且很好的刻画了元素的局部分布特征。局部空间自相关指数的空间分布随尺度的变化很小,因此空间自相关指数的空间分布稳定。基于地理加权的主成分分析结果显示每个位置主成分的最大载荷元素的空间分布,发现已知矿床分布在不同的元素区,表明研究区具有复杂的成矿地质背景,这些研究为如何定量刻画地球化学元素空间分布模式提供了新思路。(3)地球化学元素组合弱异常信息提取研究对比传统趋势面分析与S-A多重分形模型提取地球化学组合异常信息的异同,发现S-A多重分形模型相对于基于多项式拟合的趋势面分析提取的异常信息降低了地球化学噪声和背景值的影响,有效识别了地球化学弱异常。(4)地球化学元素多变量插值研究地球化学元素之间常存在很强的相关性,且有时仅能获得少量的元素精确含量数据,因此元素插值过程中需要融入这些相关数据。基于马尔科夫链的改进协克里金多变量插值方法,大大降低其计算复杂性,并避免了交叉协方差矩阵正定的约束,使得多变量协克里金插值更容易实现。对比经典协克里金与MM1(Markov model 1)和MM2(Markov model 2)的预测效果,从理论上和应用效果上分别对比了三个方法,给出了各自的适用条件。本研究以研究区已发现矽卡岩型铁多金属矿的品位值为主变量,区域勘查数据Fe203作为辅助数据进行了讨论,并将结果与经典克里金插值进行了对比,证明了基于马尔科夫链的快速多变量插值模型,一定程度上提高了普通协克里金的预测效率。