能源科学极大地推动着社会的进步,同时为人类提供着便捷和舒适生活。然而,近百年来以化石燃料为基础的能源结构给环境带来了严重的负面影响,不仅加重了能源危机和环境问题,还制约着全球经济和社会的可持续发展。为实现经济的快速发展,利用可再生能源已成为全社会的共识,其中地热能具有绿色、环保、高效、稳定、利用率高等优点,具有广阔的发展前景。但地热勘探开发仍面临一定挑战,对于水热型地热能源,其前期勘探费用几乎占整个项目投资的50%,且在勘探阶段地热钻探风险很大,成功率仅为25%;同时,地热资源评价和勘查模型过于单一,缺乏在中国重点地区详细勘探,导致地热资源勘查不能真正服务于地热工程建设。因此,建立一个可靠的预测模型,提高确定地热靶区的精确度尤为重要。基于地理信息系统平台的概率统计模型和方法在资源潜力评价、地质灾害评价等领域得到广泛的应用和发展。在此基础上,通过评价地热分布密切相关的影响因子,实现腾冲隐伏地热资源潜力区预测和评价具有数学基础和可行性。本文以腾冲地区为例,研究区(24°00’-26°00’N,98°00’-99°00’E)范围包括保山市腾冲县、德宏州梁河县的一部分、盈江县的东北部等区域。经过初步资料搜集及分析表明,研究区地热异常分布及数量与大地热流、岩浆岩分布、断层分布、地震分布、布格重力异常、磁异常分布及河流等因素具有密切关系。文章基于GIS平台,通过研究地热异常区与周围地质、地球物理因素的空间联系,通过数学概率模型对腾冲尚未开发或未能充分开发的隐伏地热潜力区进行预测、靶区定位和评价。采用的数学概率方法隶属于知识驱动模型,包括:信息量模型,结合信息熵理论的加权信息量模型,确定性系数模型,基于指数覆盖方法确定性系数模型和结合信息熵理论的加权信息量模型。腾冲地热潜力区评价模型计算所采用的公开数据源分别为:地震震中数据、断层分布图、布格重力分布数据、Landsat7 ETM+影像数据、磁异常数据和数字高程模型数据。这些所采用的公开数据在模型应用前需要分别转换为Gutenberg-Richter B值图、到断层距离图、到主地堑距离图、地表温度图、磁异常图和到水系距离图。转换后的影响因子图层与地热分布有明显的空间分布联系:B值图中值较高的区域包含有多数地热训练点;到断层距离较近的区域、地表温度较高的区域和到河流距离较近的区域皆包含绝大多数地热训练点;磁异常图中整个区域磁异常值较低,未能显示与地热分布有明显的关系。以上5种模型方法构建必须引入严格的假定,即影响因子间相互独立,但以往的检验因子独立性问题在模型应用中经常被忽略。本文采用KMO和Bartlett球度检验与因子分析法检验影响因子间条件独立性,排除相关性较大的影响因子以确保模型应用可靠。在信息量系列模型应用中,影响因子独立性分析结果表明,到主地堑距离分布图因与磁异常图和地表温度图间存在较大的相关性,故被排除;其它影响因子间满足条件独立,可以用于地热潜力区评价。在确定性系数系列模型应用中,因子分析结果表明所采用的所有影响因子具有条件独立性,可以用于模型计算。模型预测分级图显示的地热有利区和极为有利区涵盖着绝大多数地热训练点,多数划分的地热有利区和极为有利区已获得充分的开发利用,表明了预测模型的有效性。从信息量模型预测分级图中,通过遴选,依然可以提取大量的尚未开发的地热潜力区。结果显示,未能开发或未能充分开发的地热田有四处:主要分布在怒江流域、南底河流域、龙川江流域、明光河和姊妹山河交汇地带;经统计,所有尚未开发的地热潜力区总面积为1835.6km~2,占整个研究区的6.72%。为实现模型比较与讨论,本文通过Kappa系数分析、成功指数分析和面积比分析,分别对信息量、加权信息量模型、优化确定性系数模型、基于指数覆盖确定性系数模型和加权确定性系数模型进行分析和对比。Kappa系数一致性结果表明,大部分模型预测结果基本一致,其指数范围为0.664-0.744,表明预测结果差别不大。成功指数分析结果表明,信息量模型比加权信息量模型具有更高的准确度;在确定性系数系列模型中,基于指数覆盖确定性系数模型具有最高的准确度。在面积比分析中,信息量系列模型比较结果与成功指数一致;但确定性系数系列模型中,优化确定性系数模型预测准确度最高。通过成功指数分析和面积比分析,结果显示所有预测模型都能够很好应用于腾冲地热潜力区评价。对预测模型选择上,要看具体情况:如果追求准确度,可以考虑信息量模型和优化确定性系数模型;如果考虑实现便利程度,建议考虑基于指数覆盖确定性系数模型;如果考虑模型的合理程度,建议考虑加权信息量模型和加权确定性系数模型。