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摘 要：从20世纪30年代前苏联开展岩石测量工作时，化探背景与异常识别就已经产生。慢慢发展至今天，背景和异常识别已经成为了化探找矿工作不可缺少的一部分，对找矿信息的准确性起着决定性作用。
关键词：化探背景；异常识别；问题；解决对策；
化探背景与异常划分涉及系统误差和不同地质体的背景差异，是地球化学找矿中至关重要的内容，直接影响能否正确提取找矿信息和化探找矿效果。背景与异常划分方法可分成估值和模式识别两大类，无论使用何种方法，都需对原始数据作符合地质规律的转换。
一、化探背景和异常识别问题
与地表矿和近地表矿相关的化探样品中指示元素意义明确，元素含量也较高，在原生晕找矿中使用浓度克拉克值以及在土壤测量和水系沉积物测量中使用X+K×S方法划分背景与异常虽然在理论上有牵强之处，但在实际生产中是可行的。为解决背景与异常划分问题，化探工作者还在化探样品分析手段和背景值估计方面作了努力，如偏提取技术、指示元素赋存状态分析和稳健统计学方法的使用等，这些措施取得了较好的效果。尽管如此，如下问题仍然存在：（1）受采样、分析测试和地质成因等方面影响，“背景”不仅不是平面的，也不是一个光滑曲面，而是有一定变化范围的带；（2）在绝大多数情况下，化探样品来自多个不同分布型式和变化规律的地球化学总体。
二、可采取的若干种识别方法
化探背景和异常识别中，很多人更愿意将系统误差校正和背景异常划分看成两项工作，分开对待。实际上这两项工作是有所关联的，开展工作时完全可将二者混为一体。如图1所示，不同图幅系统误差和不同地质体之间的化探数据存在一定差异，假定在图1（a）中，图幅1和图幅2是两个存在采样和分析系统误差的相邻图幅，每个图幅内部不存在系统误差，但存在地质体的差异；图2（b）是这两个图幅中的某一化探剖面。由剖面可见3个明显的台阶，这些台阶在数字特征上相同。但需要注意的是，系统误差校正在实际实施时会存在一定难题，常见的如化探操作不规范等。该问题产生的原因是因为化探采样、分析测试两项工作是由不同单位负责。把规范的化探数据与未经校正的非规范数据一起使用只能得出错误的结论，而舍弃非规范数据又太可惜。为此，人们设计和使用了诸如衬度系数法、分区标准化法、移动变差系数法、泛克里格法、多元分析方法等。设计和使用这些方法无非出于以下考虑：要么用一定的含量水平為基准统一数据；要么用一定的地质意义来统一。
图1不同图幅的系统误差和不同地质体之间的化探数据的差异
2.正确识别、划分化探背景和异常中的关键。综合分析化探背景和异常识别方法，可推论出以下几点有效结论：（1）背景和异常识别、划分之前，必须先对测试中存在的误差进行校正，尽量将测试误差控制在允许范围内，以免影响识别效果。（2）一般情况。下，化探背景的表平面都不光滑，反而是起伏、变化多端，有时候甚至带有一定厚度，呈现出带状曲面的造型。这要求背景和异常识别时多加注意，尽量做到全面分析、谨慎识别。（3）对于（2）中的所提到的问题，在实际开展工作时最好实先采取措施，将化探背景表面的起伏变化扣除，同时想法将化探背景曲面转变为光滑的平面。完成这一系列工作之后再进行背景异常识别。（4）背景异常识别、计算中应用到的异常剩余值必须要能完全消除系统的误差，或是消除化探背景的差异，保证计算的准确性。（5）背景和异常划分时，尽量不要采取缩小背景总体和异常总体差异的方法，反而应该在划分时尽可能的将两者之间的差异扩大，为后期找矿留下一定空间。（6）拼图背景和异常划分方法并不是一种纯数学计算方法，该技术在实际应用时仍然需要结合矿地实际，设计、编制出相应的背景和异常划分方法。由拼图法划分得到的结果必须要为地质解释提供方便。（7）对于识别、划分中存在的不确定性问题，实际划分时可多多借鉴参考文献，利用多变量化探资料来加以消除，确保背景和异常识别的正确性。
3.多重总体分解和多变量背景与异常划分。化探背景与异常划分问题，归根到底是多重总体分解问题。对多重总体分解，一直存在两种不同的作法：一是从数据出发，根据全部所采样品的分析测试值，按某种分布型式划分总体；二是把样品中元素含量与样品的空间分布结合起来，通过模式识别对样品分组别类。这两者都利用了样品的相似性或差异性，但后着还考虑到采样位置，与地球化学找矿原理更加接近。事实上，多重总体分解的实质是对样品分类，可归结为模式识别问题。多元统计分析提供了判别分析和点群分析方法，分别处理有模型模式识别和无模型模式识别。化探中常常用无模型模式识别来进行总体分解，使用的方法为各种Q型聚类分析或自组织神经网络，其中Q型聚类分析在处理大样本数据上有相当的困难，神经网络则比较方便。模式识别是多变量技术，可充分利用化探资料发掘更深层次的找矿信息。
三、多背景的异常评价问题
常评价是化探工作的关键技术，异常参数、异常的矿床地球化学模式和成矿地质条件是化探异常评价的三大要素。关于化探异常的矿床地球化学模式评价、异常评序方法、异常评价指标的权重与值域等问题，将在后续文章中讨论，本次仅提及在多背景情况下异常评价应注意的一些方面。（1）在多背景情况下，有些异常可能跨过了多个背景单元，从而使元素参与异常参数统计的含量起点不一样，其异常平均值的上界和下界都可能是参差不齐的。而在全区统一背景情况下，虽然各个异常仍然可能跨过多个背景单元，但参与统计的数据起点是一样的，差别只在高值部分。因此，多背景情况下将异常平均值作为异常强度指标具有不稳定因素。（2）以异常的“高、大、全”为优的评价方法，主要是针对寻找出露矿体或浅部矿体。采用多背景圈定异常会发现一些弱异常，提供了寻找深部矿体的机会。深部矿体在异常强度、富集程度这类参数方面通常没有优势，而异常组合特征、矿床地球化学模式和成矿地质条件评价显得更为重要。（3）多背景圈定的异常与全区统一背景圈定的异常在异常的分布范围上有较大差别，前者可能降低了异常的总面积，也可能增加了异常个数，但不是所有异常都是矿致异常。在任何情况下，异常参数、异常组合分带特征和异常所处的地质条件都是共同决定异常优劣的主要指标，在数百至数千个异常中，综合评价最优的异常仍然是具有更好找矿前景的异常。
总之，在背景与异常划分或进行其他信息处理之前，必须消除这两者的负面影响；任何化探数据处理方法都必须符合地球化学找矿原理，并具地质和找矿实践依据。
参考文献
[1]张龙.探讨化探背景与异常识别的问题与对策.2017.
[2]樊林宝，浅谈化探背景与异常识别的问题与对策.2017.
（作者单位：内蒙古有色地质勘查局一0八队）
关键词：化探背景；异常识别；问题；解决对策；
化探背景与异常划分涉及系统误差和不同地质体的背景差异，是地球化学找矿中至关重要的内容，直接影响能否正确提取找矿信息和化探找矿效果。背景与异常划分方法可分成估值和模式识别两大类，无论使用何种方法，都需对原始数据作符合地质规律的转换。
一、化探背景和异常识别问题
与地表矿和近地表矿相关的化探样品中指示元素意义明确，元素含量也较高，在原生晕找矿中使用浓度克拉克值以及在土壤测量和水系沉积物测量中使用X+K×S方法划分背景与异常虽然在理论上有牵强之处，但在实际生产中是可行的。为解决背景与异常划分问题，化探工作者还在化探样品分析手段和背景值估计方面作了努力，如偏提取技术、指示元素赋存状态分析和稳健统计学方法的使用等，这些措施取得了较好的效果。尽管如此，如下问题仍然存在：（1）受采样、分析测试和地质成因等方面影响，“背景”不仅不是平面的，也不是一个光滑曲面，而是有一定变化范围的带；（2）在绝大多数情况下，化探样品来自多个不同分布型式和变化规律的地球化学总体。
二、可采取的若干种识别方法
化探背景和异常识别中，很多人更愿意将系统误差校正和背景异常划分看成两项工作，分开对待。实际上这两项工作是有所关联的，开展工作时完全可将二者混为一体。如图1所示，不同图幅系统误差和不同地质体之间的化探数据存在一定差异，假定在图1（a）中，图幅1和图幅2是两个存在采样和分析系统误差的相邻图幅，每个图幅内部不存在系统误差，但存在地质体的差异；图2（b）是这两个图幅中的某一化探剖面。由剖面可见3个明显的台阶，这些台阶在数字特征上相同。但需要注意的是，系统误差校正在实际实施时会存在一定难题，常见的如化探操作不规范等。该问题产生的原因是因为化探采样、分析测试两项工作是由不同单位负责。把规范的化探数据与未经校正的非规范数据一起使用只能得出错误的结论，而舍弃非规范数据又太可惜。为此，人们设计和使用了诸如衬度系数法、分区标准化法、移动变差系数法、泛克里格法、多元分析方法等。设计和使用这些方法无非出于以下考虑：要么用一定的含量水平為基准统一数据；要么用一定的地质意义来统一。
图1不同图幅的系统误差和不同地质体之间的化探数据的差异
2.正确识别、划分化探背景和异常中的关键。综合分析化探背景和异常识别方法，可推论出以下几点有效结论：（1）背景和异常识别、划分之前，必须先对测试中存在的误差进行校正，尽量将测试误差控制在允许范围内，以免影响识别效果。（2）一般情况。下，化探背景的表平面都不光滑，反而是起伏、变化多端，有时候甚至带有一定厚度，呈现出带状曲面的造型。这要求背景和异常识别时多加注意，尽量做到全面分析、谨慎识别。（3）对于（2）中的所提到的问题，在实际开展工作时最好实先采取措施，将化探背景表面的起伏变化扣除，同时想法将化探背景曲面转变为光滑的平面。完成这一系列工作之后再进行背景异常识别。（4）背景异常识别、计算中应用到的异常剩余值必须要能完全消除系统的误差，或是消除化探背景的差异，保证计算的准确性。（5）背景和异常划分时，尽量不要采取缩小背景总体和异常总体差异的方法，反而应该在划分时尽可能的将两者之间的差异扩大，为后期找矿留下一定空间。（6）拼图背景和异常划分方法并不是一种纯数学计算方法，该技术在实际应用时仍然需要结合矿地实际，设计、编制出相应的背景和异常划分方法。由拼图法划分得到的结果必须要为地质解释提供方便。（7）对于识别、划分中存在的不确定性问题，实际划分时可多多借鉴参考文献，利用多变量化探资料来加以消除，确保背景和异常识别的正确性。
3.多重总体分解和多变量背景与异常划分。化探背景与异常划分问题，归根到底是多重总体分解问题。对多重总体分解，一直存在两种不同的作法：一是从数据出发，根据全部所采样品的分析测试值，按某种分布型式划分总体；二是把样品中元素含量与样品的空间分布结合起来，通过模式识别对样品分组别类。这两者都利用了样品的相似性或差异性，但后着还考虑到采样位置，与地球化学找矿原理更加接近。事实上，多重总体分解的实质是对样品分类，可归结为模式识别问题。多元统计分析提供了判别分析和点群分析方法，分别处理有模型模式识别和无模型模式识别。化探中常常用无模型模式识别来进行总体分解，使用的方法为各种Q型聚类分析或自组织神经网络，其中Q型聚类分析在处理大样本数据上有相当的困难，神经网络则比较方便。模式识别是多变量技术，可充分利用化探资料发掘更深层次的找矿信息。
三、多背景的异常评价问题
常评价是化探工作的关键技术，异常参数、异常的矿床地球化学模式和成矿地质条件是化探异常评价的三大要素。关于化探异常的矿床地球化学模式评价、异常评序方法、异常评价指标的权重与值域等问题，将在后续文章中讨论，本次仅提及在多背景情况下异常评价应注意的一些方面。（1）在多背景情况下，有些异常可能跨过了多个背景单元，从而使元素参与异常参数统计的含量起点不一样，其异常平均值的上界和下界都可能是参差不齐的。而在全区统一背景情况下，虽然各个异常仍然可能跨过多个背景单元，但参与统计的数据起点是一样的，差别只在高值部分。因此，多背景情况下将异常平均值作为异常强度指标具有不稳定因素。（2）以异常的“高、大、全”为优的评价方法，主要是针对寻找出露矿体或浅部矿体。采用多背景圈定异常会发现一些弱异常，提供了寻找深部矿体的机会。深部矿体在异常强度、富集程度这类参数方面通常没有优势，而异常组合特征、矿床地球化学模式和成矿地质条件评价显得更为重要。（3）多背景圈定的异常与全区统一背景圈定的异常在异常的分布范围上有较大差别，前者可能降低了异常的总面积，也可能增加了异常个数，但不是所有异常都是矿致异常。在任何情况下，异常参数、异常组合分带特征和异常所处的地质条件都是共同决定异常优劣的主要指标，在数百至数千个异常中，综合评价最优的异常仍然是具有更好找矿前景的异常。
总之，在背景与异常划分或进行其他信息处理之前，必须消除这两者的负面影响；任何化探数据处理方法都必须符合地球化学找矿原理，并具地质和找矿实践依据。
参考文献
[1]张龙.探讨化探背景与异常识别的问题与对策.2017.
[2]樊林宝，浅谈化探背景与异常识别的问题与对策.2017.
（作者单位：内蒙古有色地质勘查局一0八队）