【摘 要】
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地球化学场的数据通常具有分形的特征。应用奇异值分解方法对元素含量数据矩阵进行分解，对奇异值进行分形统计，得到了分形模型。重建元素含量的数据矩阵。然后利用含量-面积的
【机 构】
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中国地质大学地球科学与资源学院资源环境管理实验室
【基金项目】
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中国地质大学（北京）资源环境管理实验室开放基金项目（编号：REM06012）、国家自然科学基金项目（编号：40672196、40638041）、高等学校学科创新引智计划项目（编号：B07011）、《成矿系统演化对深部过程与浅表环境的响应》创新团队建设项目和地质过程与矿产资源国家重点开放实验室项目资助.
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地球化学场的数据通常具有分形的特征。应用奇异值分解方法对元素含量数据矩阵进行分解，对奇异值进行分形统计，得到了分形模型。重建元素含量的数据矩阵。然后利用含量-面积的分形方法对重建后的数据矩阵进行分形处理。使用MAPGIS软件进行统计分析，得出研究地区元素的异常下限，做出元素异常分布图，并与该地区已知矿点的分布图进行叠加分析，预测潜在的成矿区。
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