地球化学数据处理是勘查地球化学中的一项重要内容,其中如何通过科学合理的方法处理大量检测数据,是影响找矿效果及效率的关键。在实际勘查地球化学工作中,主要应用数学方法利用大量地球化学数据进行异常识别与信息提取,并预测未知矿床,从而为研究区的矿产资源潜力评价提供依据。本文以新疆乔拉克地区1:2.5万水系沉积物地球化学数据为基础,利用数理统计方法对研究区Au、As、Ag、Bi、Cu、Hg、Mo、Pb、Sb、Zn等10种元素划分背景和异常、提取和筛选异常信息,并结合研究区地质特征进行分析评价,研究表明:(1)通过对研究区水系沉积物元素含量统计分析发现,元素并非完全服从正态分布或对数正态分布,其中微量地球化学元素背景值更多的是服从对数正态分布,而异常值服从分形分布。(2)通过观察各元素的含量-面积双对数拟合图,了解各元素的异常期次,并得到研究区10种微量元素的异常下限值,为进一步从研究区复杂的地球化学背景中分离出与成矿有关的地球化学异常,应用多重分形滤波技术(S-A法)将异常场和背景场分离,增强弱异常,进而在C-A法得到的区域异常的基础上更深层次地提取致矿异常。(3)应用因子分析对研究区10种元素的共生组合规律进行研究,可将元素分为4组因子,其中F1因子主要为Cu-Pb-Zn-Ag-As,F2因子主要为Mo-Sb,F3因子主要为Au-Hg,F4因子主要为Bi,将因子分析与多重分形滤波技术相结合,可进一步提取组合元素异常。(4)研究区内共圈定10处异常,其中A类异常1处,B类异常4处,C类异常5处,A类异常主要位于研究区西南,分布于黑云母花岗石英闪长岩内,受岩浆作用明显,是寻找铜多金属矿床的有利区域。