CC BY
46
УДК 553.062/.067:550.83.015 (571.61/.64)
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОЛОВЯННОГО И ЗОЛОТОГО ОРУДЕНЕНИЯ НА
ОСНОВЕ ГЕОФИЗИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ
ГИС - ТЕХНОЛОГИЙ (НА ПРИМЕРЕ ЮГА ДАЛЬНЕГО ВОСТОКА РОССИИ)
© Е.Г. Иволга1, Ю.Ф. Манилов2
Институт тектоники и геофизики им. Ю. А. Косыгина ДВО РАН, 680000, Россия, г. Хабаровск, ул. Ким Ю Чена, 65.
Приведены результаты количественного прогнозирования эндогенного оруденения с использованим ГИС-технологий. Предложены пространственно-статистические прогнозные модели, создаваемые на основе изучения эмпирических пространственно-статистических связей между рудными объектами и элементами геопотенциальных полей. Выявлены новые региональные особенности размещения золотого и оловянного оруденения в пределах юга Дальнего Востока России. Библиогр. 23 назв. Ил.4.
Ключевые слова: количественное прогнозирование; аномалии физических полей; оптимальная прогнозная модель; информационный массив; рудные эталонные объекты.
PREDICTING TIN AND GOLD MINERALIZATION BASED ON GEOPHYSICAL DATA AND GIS TECHNOLOGIES (BY EXAMPLE OF SOUTHERN FAR EAST OF RUSSIA)
E.G. Ivolga, Yu.F. Manilov
Yu.A. Kosygin Institute of Tectonics and Geophysics, Far Eastern Branch, Russian Academy of Sciences, 65 Kim Yu Chen, Khabarovsk, 680000, Russia.
The paper reports prediction of endogenous mineralization by GIS technologies. The spatial statistical forecast models were based on the empirical spatial and statistical relationships between ore deposits and elements of geopotential fields. New regional features of gold and tin mineralization placement in the south of Russia's Far East have been identified.
23 references. 4 figures.
Key words: prediction; geophysical anomalies; forecast model; information acquisition; ore deposits.
Прогнозные модели в практике геологоразведочных работ традиционно создаются посредством металлогениче-ского анализа на основе геологических, магматических, структурных, геохимических и других критериев оруденения. При этом геофизические критерии делятся на две группы - одни формируются на основе неоднородностей самих полей, вторые - на основе специализированных вещественно-структурных моделей, создаваемых в процессе интерпретации геофизических полей. Поскольку интерпретационные вещественно-структурные геофизические
модели геологически идентифицированы, критерии прогноза оруденения на их основе выражаются достаточно однозначно и понятны пользователям. Что касается геофизических критериев, связанных с неоднородностями самих полей, то здесь однозначного решения нет. Большой спектр видов эндогенного оруденения выражается ограниченным количеством неоднородностей полей (минимум, максимум, градиент), геологическая природа которых может быть разная. Интенсивность и морфология геофизических полей интегрально отражают вещественные неоднородности,
:Иволга Екатерина Григорьевна, старший научный сотрудник, тел.: 8(4212)734289, e-mail: [email protected]
Ivolga Ekaterina, Senior Researcher, tel.: 8(4212)734289, e-mail: [email protected]
2Манилов Юрий Феликсович, старший научный сотрудник, тел.: 8(4212)734289, e-mail: [email protected]
Manilov Yury, Senior Researcher, tel.: 8(4212)734289, e-mail: [email protected]
созданные всей гаммой геологических процессов, где влияние рудных процессов не является определяющим. Для получения рудной информации используются разные виды трансформаций полей - фильтрации, корреляции, спектральный, статистический анализы и т.д. Методические подходы выбора таких трансформаций четко не разработаны и каждый интерпретатор определяется с этим на основе собственного опыта и знаний о геолого-геофизических критериях изучаемого вида оруденения, т.е. процесс такого анализа содержит большую долю субъективизма.
С 70-х годов в геологоразведочной отрасли в целом и в регионе в частности начали внедряться количественные методы прогнозирования.
Количественное прогнозирование
- это процесс выделения перспективных площадей на базе совокупности количественно (метрически) выраженных геологических, геофизических, геохимических и экономических данных с целью предсказания мест возможного положения рудных объектов. Система метризации признаков зависит от типа применяемой прогнозирующей геоинформационной системы (ГИС). Главное отличие состоит в том, что количественное прогнозирование основывается не на генетических, сложно диагностируемых прогнозных моделях, а на пространственно-статистических.
Новые прогнозирующие системы, появившиеся в последнее время, позволяют выполнять предварительный анализ информации геопотенциальных полей с целью формирования геофизических признаков, используемых в дальнейшем при прогнозе [1, 2, 3]. На основе полученных статистических связей геофизических признаков и разных типов рудных объектов возможно создавать как в интерактивном (MULTALT), так и в автоматическом режиме (ПАРК, INTEGRO) «образы искомых объектов»
- оптимальные прогнозные модели [1, 2, 3, 5, 7, 10].
Оптимальная прогнозная модель -это информативная совокупность признаков (образ) для выделения объектов рассматриваемого типа оруденения, сформированная на основе пространственно-статистического анализа.
Таким образом, открываются принципиально новые возможности для формирования прогнозных моделей - на основе углубленного пространственно-статистического анализа карт физических полей. Карты-трансформанты, построенные по разным системам расчетов, вычленяют элементы поля, обусловленные разными геологическими процессами, которые начинают работать на прогноз как бы «вслепую» для исследователя.
Цель исследований - изучение прогностических возможностей магнитометрической и гравиметрической информации при выделении объектов золотой и оловорудной минерализаций в пределах юга Дальнего Востока России.
Главная задача работы - на основе гравиметрических и магнитных данных без привлечения геологических критериев прогнозирования сформировать оптимальные прогнозные модели на указанные виды оруденения, позволяющие разделить территорию региона на перспективные и бесперспективные площади.
Площадь изучения расположена в области сочленения Алдано-Станового щита, Центрально - Азиатского и Тихоокеанского складчатых поясов, частично охватывая территорию Приморского, Хабаровского краев, Еврейской автономной и Амурской областей. В качестве главных тектонических элементов здесь выделяются [12]: юго-восточная часть докембрийской Сибирской платформы; Ханкайский, Охотский и Цзямусы-Малохинганский палеозойские массивы; Монголо-Охотский (восточная ветвь), Верхояно-Колымский (южная часть), Сихотэ-Алинский оро-генные пояса; Охотско-Чукотский, Становой, Восточно-Сихотэалинский, Алданский наложенные вулкано-
плутонические пояса. Согласно метал-логеническому районированию
В.И. Сухова [20] территория размещается в пределах Внешней и Переходной мегазон Тихоокеанского рудного пояса, отличающихся структурными геодинамическими и металлогеническими особенностями. Внешняя мегазона характеризуется парагенезами сидерофиль-ных (Р-Ре-Т^ Fе, Мп, Мо), халькофиль-ных (Си, РЬ^п) и литофильных (ТR, КМ, W, Sn, Мо, Р) рудных элементов. Металлогения Переходной мегазоны в значительной мере унаследовала характеристики от Внешней мегазоны с существенно возросшей ролью парагене-зов (Аи, Л& Си-Мо, Sn-Сu-Рb-Zn). Большинство исследователей основную металлогению региона связывают либо с орогенным этапом развития территории при субдукции или коллизии лито-сферных плит, либо с процессами внут-риплитного магматизма [20]. Наиболее продуктивный в металлогеническом отношении период - мезозойский [9, 15, 17, 18, 21, 22].
Методика исследований в значительной мере определяется технологией используемой прогнозирующей системы. В целом технология количественного прогнозирования включала три основные этапа работ:
1 - создание информационной базы прогноза, включая создание информационного массива признаков, информационной базы рудных объектов и формирование прогнозных моделей на основе анализа возможностей имеющихся карт-трансформант;
2 - решение прогнозных задач;
3 - выработка прогнозного заключения.
Первые два этапа связаны с технологией работы в системе, последний этап - интерпретация полученных результатов - выполнялся непосредственно исследователем.
Основу информационной базы прогноза составили: карта аномального магнитного поля масштаба 1: 2 500 000 [11]; карта гравитационного поля мас-
штаба 1: 2 500 000, созданные по съемкам 1:200 000, реже 1: 1 000000; карта рудоносности масштаба 1:1500000 [19]. Для увеличения информационного массива признаков дополнительно были созданы 44 карты - трансформации гравитационного и магнитного полей. Они отражают деление полей на региональную и локальную составляющие, обусловленные разноглубинными процессами; учитывают степень дифференциации разноуровневых аномалий (стандартное отклонение, энтропия); показывают особенности корреляционных связей между аномалиями указанных полей.
Информационная база рудных объектов настоящих исследований - это адаптированная к данной прогнозной системе база, созданная при составлении карты рудоносности [20]. Рудная база прогноза состоит из месторождений разных видов, разделенных по генетическим, рудно-формационным особенностям и по величине разведанных запасов (крупные, средние, мелкие). В методическом отношении прогнозирование заключалось в решении прогнозных задач методом «распознавания образов» в рамках созданной информационной базы прогнозирования. Главным выходным материалом является карта меры сходства с эталоном для каждого элемента. Она выражает степень близости выделенной площади с эталонным объектом в долях единицы (в процентах). Вся изучаемая территория была разделена на элементарные ячейки 2.5х2.5 км. На основе сравнения прогнозной модели с признаками в элементарной ячейке рассчитывалась мера сходства с эталоном для каждой элементарной ячейки и строились карты мер сходства с эталоном.
Результаты выполненных исследований делятся на прогнозные и методологические. Прогнозные результаты представлены тремя сериями карт: картами меры сходства с эталоном, прогнозными картами и картами металло-генических поясов. Они отражают ре-
зультаты прогнозирования разных уровней обобщения. Карты первой серии получены в результате прогнозирования в ГИС, карты второй серии - в результате выделения прогнозных площадей на основе карт первой серии [6], а карты третьей серии - в результате интерпретации карт первой и второй серий с выделением региональных ме-таллогенических подразделений.
Результаты прогнозирования оловянного оруденения приведены на рис. 1А и 2Б. Прогнозные задачи отдельно решались для объектов касситерит-сульфидной, касситерит-кварцевой, касситерит-силикатной и грейзеновой формаций.
Согласно картам мер сходства с эталоном, для всех рудных формаций характерна достаточно высокая степень сходства - более 0.6. Прогнозная карта построена вручную путем наложения перспективных площадей, выделенных на основе карт мер сходства для каждо-
144
А)
го рудно-формационного типа орудене-ния. Чем большее количество видов штриховок приходится на данную площадь, тем чаще она попадала в разряд перспективных. Полученные перспективные площади территориально обособились достаточно четко, внутри их выделяются более локальные участки, по размерам соответствующие рудным районам, как уже известным, так и перспективным. Перспективные площади разных оловорудных формаций совмещены в пространстве и создают оло-ворудные пояса: Сихотэ-Алинский, Хингано-Эвурский, Южно-
Верхоянский, Нельканский и ВерхнеАмурский (рис. 3В). Три первых совпадают с известными оловоносными областями [17, 18], а две последних с позиций сегодняшней рудоносности плохо объяснимы, хотя рудопроявления и точки минерализации в этих районах имеются.
Рис. 1. Карты мер сходства с эталоном:
А - для рудных формаций оловянного оруденения: 1 - грейзеновой, 2 - касситерит-силикатной, 3 - касситерит-кварцевой, 4 - касситерит-сульфидной;
Б - для рудных формаций золотого оруденения: 1 - золото-кварцевой, 2 - золото-серебряной, 3 - золото-сульфидной.
Шкалы раскрасок отражают степень мер сходства с эталоном в процентах.
Наиболее перспективным является Хингано-Эвурский пояс. Он охватывает наибольшую по площади территорию, в его пределах находится несколько промышленных оловорудных районов (Хинганский, Баджальский, Комсомольский, Дуссе-Алинский и Ям-Алинский). В пределах пояса удалось выделить наибольшее количество перспективных новых районов, особенно в его северной части. Сихотэ-Алинский пояс делится на три разобщенных площади: Арму-Кавалеровская, в пределах которой находится промышленный Кавалеров-ский оловорудный район, фактически оконтуривает известную оловоносную область; Бута-Копинская площадь, перспективы которой также доказаны, здесь имеется несколько мелких месторождений; Кировско-Чугуевская площадь, где имеются мелкие оловорудные объекты, но перспективы в целом менее определенные (рис. 2Б). Несколько пер-
спективных площадей выделилось в пределах Ханкайского массива, где также известны несколько оловорудных объектов (Ярославское, Чапаевское, Первомайское месторождения). Нель-канская и Верхне-Амурская площади слабо отражены на прогнозной карте, для них характерна невысокая мера сходства с эталоном, меньше 0.6, однако они имеют выраженность на всех 4-х картах мер сходства и особенно четко просматриваются в пределах предполагаемого распространения грейзеновой и олово-кварцевой формаций.
Выделенные перспективные площади на олово пространственно согласуются с таковыми на вольфрам, что позволило их рассматривать как олово-вольфрамые рудные пояса (рис. 3В). Физическая природа выделенных поясов - это линейная совокупность аномалий или элементов гравитационного и магнитного полей, контролирующих
Рис. 2. Карты перспективных площадей:
А - перспективные площади на золото, рудные формации: 1 - золото-кварцевая, 2 - золото-серебряная, 3 - золото-сульфидная, 4 - золото-кварц-сульфидная, 5 - месторождения золота;
Б - перспективные площади на олово, рудные формации: 1 - касситерит-кварцевая, 2 - касситерит-силикатная, 3 - касситерит-сульфидная, 4 - грейзеновая, 5 - месторождения олова
Рис. 3. Золоторудные и оловорудные пояса и ареалы юга Дальнего Востока России: А - золото-серебрянные: 1 - вулканогенные образования преимущественно кислого состава юрского возраста; 2 - вулканогенные образования преимущественно кислого состава мелового возраста; 3 - вулканогенные образования преимущественно кислого состава палеоген-неогенового возраста; 4 - вулканогенные образования базалътоидного состава неоген-четвертичного возраста; 5 - границы основных тектонических структур; 6 - границы поясов Au-Ag оруденения; 7- границы ареалов Au-Ag оруденения; 1 - Олекминский, 2-Одолгинский, 3 - Бомнакский, 4 - Туранский, 5 - Нижне-Зейский, б - Ниманский, 7 - Мало-Хинганский, 8 - Комсомольско-Мухенский, 9 - Нижне-Амурский, 10 - Ханкайский; 8 - месторождения золота; 9 - месторождения золота золото-серебряной рудной формации.
Б - золото-полиметаллические; 1-3 - гранитоидные ареалы; 1 - позднепротерозойского (1), палеозойского (2) и мезозойского (3) возраста; 4 - границы металлогенических провинций; ВК - Верхояно-Колымской, АС - Алдано-Становой, АМ - Амурской, СА - Си-хотэ-Алинской; 5 - ареалы, перспективные на полиметаллическое оруденение; 1 - Мая-Нельканский, 2 - Селемджино-
Кербинский, 3 - Верхне-Амурский, 4 - Нижне-Амурский, 5 - Туранский, б - Ханкайский, 7 - Южно-Сихотэ-Алинъский; б - пер-
спективные золоторудные пояса золото-кварцевого оруденения.
В - олово-вольфрамовые; 1 - границы основных тектонических структур; 2 - перспективные олово-вольфрамовые пояса и ареалы; 1 - Южно-Верхоянский, 2 - Нелъканский, 3 - Джугджурский, 4 - Тукурингрский, 5 - Верхне-Амурский, б - Хинган-Эвурский, 7 - Си-хотэ-Алинъский, 8 - Приханкайский, 9 - Ханкайский; месторождения разных рудных формаций: 3 - олова; 4 - вольфрама.
Условные обозначения для вулканогенных образований см. на рис. 2
размещение объектов изучаемого типа оруденения. В металлогенической интерпретации они отражают разноранго-вые критерии оруденения. Большинство выделенных поясов расположены в зонах сочленения разновозрастных жестких тектонических сооружений (массивов и щитов) с орогенными областями, для которых характерно проявление разновозрастного гранитоидного магматизма.
С.М. Родионовым [17] доказано, что такое сочетание является важнейшим фактором формирования оловянных месторождений. В пределах выделенных поясов основные промышленные объекты находятся в восточной части площади, что достаточно убедительно доказывает их перспективы. Пояса западной части являются репером для внимания специалистов к этим площадям, поскольку подтверждений в виде промышленных объектов они пока не имеют.
Прогнозные задачи для золотого оруденения решались для золото-кварцевой, золото-серебряной, золото-сульфидной и золото-кварц-сульфидной рудных формаций. Наиболее информативные карты получены для золото-кварцевой и золото-серебряной формаций, где мера сходства с эталонами достигает 0.8, хуже для золото-сульфидной - 0.5 и практически незначима для кварц-сульфидной - 0.3. На приведенной карте (см. рис.1Б) перспективные площади разных формаций разобщены по территории, пересекаясь в редких случаях.
Они имеют разную геометрию выделяемых перспективных золоторудных площадей - для золото-кварцевой формации больше характерен ареальный характер размещения, а для золото-серебряной и золото-сульфидной - линейный. Пространственно золото-сульфидное оруденение больше тяготеет к объектам золото-кварцевой формации, чем к золото-серебряной.
Главный ареал перспективных на золото площадей, согласно прогнозной
карты (см. рис. 2А), приурочен к северной части изучаемой территории, где выделились перспективные площади для всех типов оруденения (золото-кварцевого, золото-серебряного и золото-сульфидного). Перспективы южной части в основном связаны с золото-серебрянными объектами, где наряду с линейными зонами проявились и наиболее перспективные ареалы: Ту-ранский, Малохинганский и Комсо-мольско-Мухенский (см. рис. 3А). На юге также имеются перспективные площади золото-кварцевого оруденения в пределах Центрального Сихотэ-Алиня, Селемджино-Кербинского района, слабые - в Ханкайском.
Для региона в целом наилучшие прогнозные перспективы имеют следующие территории: Приохотская область, юго-восточная часть Алдано-Станового щита (Тырканский блок, Учуро-Майская тектономагматическая структура [23]), Селемджино-Кербинский, Нижне-Амурский и Ком-сомольско-Мухенский районы. Особого внимания заслуживает Приохотский район. Значимость этого района ранее определялась [15,19], главным образом, объектами золото-серебряного орудене-ния, связанного с вулканитами (Ульин-ская, Кухтуйская зоны). Выполненные исследования показывают, что перспективы данного района могут быть расширены за счет объектов золото-кварцевого оруденения. Наибольшего внимания заслуживает площадь восток-юго-восточного простирания, расположенная в зоне сочленения Охотского массива и Южно-Верхоянской зоны Верхояно-Колымского орогенного пояса. Площадь контролируется зоной гравитационного градиента на южной оконечности гравитационного минимума, обусловленного, вероятно, процессами гранитизации. Далеко не исчерпаны ресурсы и Учуро-Майской кольцевой тек-тоно-магматической структуры [23] (Алдано-Становой щит), в пределах которой уже известно несколько золоторудных месторождений (Томптокан-
ское, Маймаканское, Етара, Авлакан-ское, Колчеданный утес). Структура расположена в области сочленения золото-кварцевого Мая-Нельканского и Майского золото-серебряного поясов со Становым, что, вероятно, способствует формированию полиформационного и многоэтапного оруденения. Для Се-лемджино-Кербинского и НижнеАмурского районов существенного наращивания прогнозных объектов ждать не приходится, приращение перспектив возможно связывать с увеличением Селемджино-Кербинской зоны в юго-восточном направлении до Агние-во-Афанасьевского района. В качестве перспективной на золото-серебряное оруденение выделяется Мухенско-Тумнинская площадь (Комсомольско-Мухенский ареал), в пределах которой уже имеются золоторудные месторождения (Дурминское, Тумнинское), но как золоторудная область она находится на стадии изучения. Требует дальнейшего изучения Малохинганский район. Как россыпной он эксплуатируется давно, поиски рудных объектов золото-серебряной формации следует связывать с Хингано-Эвурским вулканическим поясом. Дополнительного внимания заслуживают Гилюйский и Туран-ский золоторудные пояса, которые на значительном протяжении перекрыты осадками мезо-кайнозойских впадин и на поверхности проявлены фрагментарно (Прогнозное месторождение в Ту-ранском поясе, Октябрьский золоторудный район и месторождение Нони в Гилюйском), но по геофизическим данным имеют четкий структурный контроль на глубине [13].
Анализ показывает, что перспективные оловоносные площади пространственно совпадают с золото-кварцевыми и разобщены с золото-серебряными, что, вероятно, отражает особенность магматического контроля указанных типов оруденения.
В целом достоверность выделения перспективных площадей (поясов) определяется качеством использован-
ных оптимальных прогнозных моделей. Поэтому методологический результат
данных исследований - это обоснование возможности универсализации процесса прогнозирования разных типов оруде-нения на конкретных территориях на основе геофизической информации. Базой для универсализации могут служить оптимальные прогнозные модели, которые в данной ГИС представляют собой набор информативных («работающих») признаков (трансформаций) и их «рабочих» интервалов для рассматриваемого типа оруденения, который выбирается системой автоматически из имеющейся базы данных. На первом этапе выполняется поиск рабочих градаций признака путем сопоставления распределения признака на территориях, где нет эталонных объектов, и распределения признака, где эталонные объекты есть. В качестве рабочих градаций принимаются такие градации, при которых эти распределения имеют наибольшее различие. Далее оценивается информативность выделенных градаций признаков как отношение вероятностей выделенной градации объекта к любой другой градации этого признака. Малоинформативные градации на основе порога дискриминации отбрасываются. Оценка значимости признака определяется как сумма значимости его градаций. Значимость градации по определению -функция ее информативности и частоты встречаемости среди объектов обучения. Отбор в информативную совокупность признаков (оптимальную прогнозную модель) осуществляется из числа признаков, обладающих существенной положительной значимостью. Результат такого автоматического анализа выдается в виде отчета (распечатки), где указаны признаки, вошедшие в оптимальную прогнозную модель, их информационные веса и функции значимости. Математический аппарат и алгоритм создания оптимальных прогнозных моделей детально изложены в [3].
В случае необходимости через «рабочие» интервалы признаков и их
информационные веса прогнозная модель может корректироваться исполнителем. Визуализация оптимальных про-
гнозных моделей для указанного оруде-нения приведена на рис.4.
Рис. 4. Содержание оптимальных прогнозных моделей золотого и оловянного оруденения:
Трансформанты (признаки): 0 - карта аномального магнитного поля; 1 - карта аномального гравитационного поля; 3 - осреднение магнитного поля Я=12.5км; 4 - энтропия осредненно-го магнитного поля Я=12.5км; 5 - градиент магнитного поля; 6 - осреднение магнитного поля Я=5км; 7 - стандартное отклонение осредненного магнитного поля Я=5км; 8 - энтропия осредненного магнитного поля Я=5км; 9 - осреднение гравитационного поля Я=12.5км; 10 -направление максимального градиента осредненного магнитного поля Я=12.5км; 11 - медиана осредненного магнитного поля Я=12.5км; 12 - анизотропия осредненного магнитного поля Я=12.5км; 13 - направление анизотропии осредненного магнитного поля Я=12.5км; 14 - энтропия гравитационного поля Я=5км; 15 - градиент гравитационного поля; 17 - стандартное отклонение осредненного гравитационного поля Я=5км; 18 - анизотропия локальных аномалий магнитного поля АТо-АТ125 ;19 - направление анизотропии локальных аномалии АТо-АТ125; 20 - энтропия локальных аномалий АТ0-АТ12.5; 21 - остаточные аномалии магнитного поля АТ5-АТ12.5; 22 - остаточные аномалии магнитного поля АТо-АТ12.5; 23 - остаточные аномалии гравитационного поля АО0-АО5; 24 - остаточные аномалии гравитационного поля АО5- АО12.5; 26 - коэффициент корреляции осредненных полей Я=12.5км; 27 - коэффициент сопряженности АТ0, АО0; 28 - энтропия АТ0,АО0; 29 - осреднение гравитационного поля Я=5км; 34 -стандартное отклонение осредненного гравитационного поля Я=12.5км; 35 - энтропия осредненного гравитационного поля Я=12.5км; 36 - медиана осредненного гравитационного поля Я=12.5км; 40 - энтропия коэффициента сопряженности полей АТ125,АО12.5; 44 - коэффициент сопряженности локальных аномалий АТ12.5, АО12.5; 47 - энтропия локальных аномалий АО0Г АО12.5; 48 - осреднение магнитного поля Я=12.5км; 49 - остаточные аномалии магнитного поля АТ0-АТ25; 50 - осреднение гравитационного поля Я=25км; 51 - остаточные аномалии А Ос- А025
Более компактные оптимальные прогнозные модели получены для оловянного оруденения. Для них характерно большее количество признаков, среди которых выделяется группа с высокими показателями значимости (до 7), т.е. имеется группа хорошо работающих признаков, с которых можно формировать компактную модель. Это карты стандартного отклонения магнитного поля (минимумы), карта энтропии магнитного поля (минимумы), карта локальных аномалий магнитного поля (знакопеременные аномалии малой интенсивности), карта локальных отрицательных аномалий гравитационного поля. Последний признак является определяющим и при традиционном прогнозировании (область разуплотнения, соответствующая гранитоидному интрузиву), магнитное поле при таком прогнозе используется слабо. Вариации состава оптимальных моделей в зависимости от рудно-формационной принадлежности эталонов небольшие.
Для золотого оруденения получены менее компактные оптимальные модели. Для них характерно меньшее количество признаков без четко выделенных экстремумов, показатель значимости не превышает 2. Состав признаков моделей в значительной степени зависит от рудноформационного состава. Ведущим методом выделения площадей золото-серебряного оруденения является магниторазведка - повышенная энтропия локальных аномалий магнитного поля. Прогнозные объекты размещаются в области высокоэнтропийных, средней интенсивности положительных магнитных полей, что хорошо объясняется приуроченностью рудных объектов к вулкано-плутоническим поясам, отличающимся дифференцированным положительным магнитным полем. Перспективные площади золото-кварцевой формации размещаются в областях слабоположительного магнитного поля (до 1мэ) и малой энтропии гравитационного поля (менее 1), что отвечает приуроченности этого вида оруденения к гранито-
идным поясам. При выделении площадей с золото-сульфидным оруденением ведущим методом прогнозирования является гравиразведка: энтропия локальных аномалий гравитационного поля (1-2.5); осреднение с различными радиусами. В целом процент попадания известных рудных объектов в область перспективных площадей ниже, чем для оловянного оруденения.
Таким образом, прогнозные модели на золото и олово существенно отличаются. Модели оловянного оруденения включают признаки с четко выраженными экстремумами функции значимости, которые формируют компактную прогнозную модель с высокой прогностической способностью. В то же время для золотого оруденения характерен слаборасчлененный график, указывающий на то, что в рамках данного информационного массива не удается найти высокоинформативные признаки, т.е. прогнозный образ размыт, а следовательно, и качество выделения перспективных площадей хуже. Требуется дополнительная работа по привлечению либо новых признаков в информационный массив, либо более тщательное формирование эталонной выборки. Качество информационного массива зависит от того, насколько удачно подобраны сами рудоконтролирующие признаки, насколько высока их разрешающая способность отличать рудные объекты от безрудных. Под качеством эталонного обеспечения понимается, в первую очередь, однородность эталонной выборки и ее количественное обеспечение.
Важным моментом является соотношение прямых и косвенных признаков оруденения в информационном массиве [4, 6]. Чем больше в прогнозной модели прямых признаков, тем с большей вероятностью будут выделяться перспективные площади (участки), но тем меньшее количество их будет выделяться - т.е. перспективные территории не будут выходить за пределы известных рудных объектов. При прогнозировании рудного района фактически про-
гнозируется рудоконтролирующая
структура (рудно-магматическая система), и поэтому на данном этапе использование прямых признаков нежелательно [8, 13, 16]. Имеющиеся на территории месторождения и рудопроявления здесь лучше использовать для оценки качества прогноза (чем больше таких объектов попадает в пределы выделенной перспективной площади, тем увереннее прогноз). Даже на уровне прогноза месторождений геохимические ореолы и прямые признаки оруденения должны быть строго дозированы, чтобы сохранить баланс между качеством и количеством прогнозируемых областей.
Наличие эмпирических связей между элементами поля и рудными объектами указывает на возможность создания унифицированных прогнозных геофизических моделей для отдельных видов оруденения на данной территории. Приведенные графики оптимальных моделей являются прообразами таких моделей для указанного орудене-ния, требующими дальнейшей доработки. Унифицированные прогнозные модели важны как для качественного, так и для количественного прогнозирования. При качественном прогнозировании содержание приведенных прогнозных моделей позволяет выделить статистически обоснованные наиболее эффективные трансформанты и их прогностические элементы. При количественном прогнозировании наличие таких моделей особенно важно в районах не обеспеченных эталонами, где количественное прогнозирование не может выполняться алгоритмом «распознавания образов», но возможно на основе экспертных (эвристических) моделей. В этом случае содержание экспертных моделей определяется на основании содержания оптимальных моделей с эталонами (виды трансформаций, их рабочие интервалы, информационные веса, значимость). Анализ содержания использованных прогнозных моделей показал, что подавляющее их большинство не содержит карт наблюденных
полей. Это можно объяснить тем, что рудная информация в исходных полях подавлена более мощным эффектом крупных геологических образований, поэтому непосредственно для прогноза без предварительной обработки (трансформаций) исходные карты полей для количественного прогнозирования
имеют невысокую разрешающую способность.
Трансформации магнитного поля входят в состав большинства оптимальных моделей, что говорит о важности элементов магнитного поля для выделения перспективных площадей. В современной практике прогнозно-поисковых работ особенности магнитного поля используются в значительно меньшей степени, чем гравитационного. Это связано с тем, что гравитационное поле больше отражает элементы геологического строения территории и в содержательном плане более понятно исследователю. В то время как природа аномалий магнитного поля более сложная: она обусловлена как породным разнообразием, так в значительной степени продуктами метасоматических процессов (особенностями распределения железистых минералов в продуктах этого процесса). В свою очередь, метасоматиче-ские процессы являются индикаторами рудообразования. Это подтверждают петрофизические исследования по связи эндогенного оруденения с магнитными характеристиками гранитоидных образований [14].
Выводы. Выполненные исследования доказали, что применение прогнозирующих ГИС-технологий существенно повышает прогностические возможности магнитных и гравитационных данных. Реализация этих возможностей зависит от полноты описания полей с помощью трансформант (информационной базы признаков) и от точности классификации рудных объектов (выбора эталонных объектов). Выделенные новые перспективные площади на указанные виды оруденения требуют дальнейшей геологической интерпретации.
Библиографический список
1. Богданов Л.А. и др. Технология геофизического прогноза рудных объектов при геологическом изучении недр и поисковых работах (масштабы 1:1000000 - 1:5000) // Международная геофизическая конференция: тезисы докладов. СПб., 2000. C. 228-230.
2. Галуев В.И. и др. Блок обработки геофизических данных при решении прогнозных задач. Руководство пользователя ГИС INTEGRO. М.: ВНИИ Геоинформси-стем, 2001. 113 с.
3. Геоинформационная система ПАРК. Руководство пользователя. Часть V: Анализ и интерпретация данных. М.: Ланэко, 1999. 81с.
4. Глубинное геолого-геофизическое картографирование при среднемас-штабных геологосъемочных работах. Владивосток: Дальнаука, 2002. 243 с.
5. Гольцман Ф.М. Калинин Д.Ф., Калинина Т.Б. Компьютерная технология «MULTALT» многоальтернативной классификации и прогноза по комплексу геоданных // Российский геофизический журнал. 2000. №17-18. С. 64-70.
6. Иволга Е.Г. Возможности прогнозирования рудных районов и металло-генических зон юга Дальнего Востока на основе анализа физических полей с использованием компьютерных технологий // Тектоника, глубинное строение и геодинамика Востока Азии. Хабаровск, 2003. C. 327-345.
7. Иволга Е.Г., Манилов Ю.Ф. Региональное количественное прогнозирование перспективных на эндогенное оруденение площадей на основе физических полей в пределах юга Дальнего Востока России // Руды и металлы. 2010. № 6. C. 10-21.
8. Изучение объемного строения эндогенных рудных районов при геологосъемочных работах: методическое пособие по объемному геологическому картированию. СПб.: ВСЕГЕИ, 2000. 327 с.
9. Лобов А.И. Краткая характеристика комплексных минерагенических про-
винций, областей и структурно-минерагенических зон Амурской области // Геология и полезные ископаемые Приамурья. Хабаровск: Магеллан, 1999. С.159-172.
10. Калинин Д.Ф., Калинина Т.Б. Компьютерная технология «МЦЪТАЪТ» для решения многоальтернативных прогнозных и картировоч-ных задач рудной геофизики // Международная геофизическая конференция: тезисы докладов. СПб., 2000. С. 523525.
11. Карта аномального магнитного поля (АТа) СССР. Континентальная часть и некоторые прилегающие акватории масштаба 1 : 2 500 000. Л.: ВСЕГЕИ, 1977.
12. Карсаков Л.П., Чжао Чуньцзин, Горошко М.В. и др. Тектоника, глубинное строение, металлогения области сочленения Центрально-Азиатского и Тихоокеанского поясов. Владивосток-Хабаровск: ДВО РАН, 2005. 264 с.
13. Манилов Ю.Ф. Особенности глубинного строения юго-восточной части Аргуно-Мамынского массива (по геофизическим данным) // Тихоокеанская геология. 2010. Т. 29, № 6. С. 39-48.
14. Мишин Л.Ф., Романовский Н.П. Окислительно-восстановительные обстановки формирования и металлогени-ческая специализация рудно-магматических систем юга Дальнего Востока // Тихоокеанская геология. 1992. №6. С. 31-42.
15. Моисеенко В.Г., Эйриш Л.В. Золоторудные месторождения Востока России. Владивосток: Дальнаука, 1996. 332 с.
16. Павлов Ю.А., Рейнлиб Э.Л. Гравитационные аномалии и гранитоидный магматизм юга Дальнего Востока. М.: Наука, 1982. 86 с.
17. Родионов С.М. Металлогения олова Востока России. М.: Наука, 2005. 325 с.
18. Родионов С.М., Малышев Ю.Ф. и др. Глубинное строение уникальных рудоносных структур Дальнего Востока России // Крупные и суперкрупные месторождения рудных полезных ископа-
емых. Т.3, кн.1: Стратегические виды рудного сырья Востока России. М: ИГЕМ РАН, 2006. С.103-130.
19. Романовский Н.П., Малышев Ю.Ф., Дуан Жуйянь и др. Золотоносность юга Дальнего Востока России и Северо-Восточного Китая // Тихоокеанская геология. 2006. Т. 26, №6. С. 1-15.
20. Сухов В.И., Бакулин Ю.И., Лошак Н.П. и др. Металлогения Дальнего Востока России. Хабаровск: Изд-во ДВИМСа, 2000. 217 с.
21. Ханчук А.И., Иванов А.И. Геодинамика Востока России в мезо-кайнозое и золотое оруденение // Геодинамика и металлогения. Владивосток: Дальнаука, 1999. С. 7-30.
22. Эйриш Л.В. О факторах генерации золоторудных систем Дальнего Востока // Геология рудных месторождений. 2009. Т.51, №3. С. 250-260.
23. Юшманов В.В. Тектоно-магматические концентрические комплексы. М.: Наука, 1985. 231 с.
References
1. Bogdanov L.A. et al. Technology of geophysical prediction of ore deposits in surveying mineral resources and prospecting at scale 1:1000000 - 1:5000. [Tehnologia geofizicheskogo prognoza rudnyh ob'ektov pri geologicheskom izuchenii nedr i pois-kovyh rabotah v masshtabah 1:1000000 -1:5000]. Tezisy dokladov mezhdunarodnoi geofizicheskoi konferentsii - In-tern.Geophys.Conf.Abstr. St-Petersburg, 2000, pp. 228-230.
2. Galuev V.I. et al. Block of geophysical data processing for prediction purposes. [Blok obrabotki geofiziceskih dannyh pri reshenii progniznykh zadach]. Rukovod-stvo poljzovatela GIS INTEGRO - GIS INTEGRO user manual. Publ. H. Moscow: GeoInformSystem inst., 2001, 113 p.
3. Geoinformation system PARK (Rukovodstvo poljzovatelja Chastj V. Ana-liz I interpretacia dannyh - User manual. Part V. Data Analysis amd interpretation). Publ. H. Moscow: Laneko, 1999, 81 p.
4. Depth geological and geophysical cartography at mean-scale geological sur-
vey. [Glubinnoje geologo-geofiziceskoe kartografirovanie pri srednemsshtabnyh geologos'emocnyh rabotah]. Publ. H. Vladivostok: DalNauka, 2002, 243 p.
5. Goltsman F.M., Kalinin D.F., Kalinina T.B. Computer technology «MUL-TALT» of multi-purpose classification and prediction from geodata base. [Kompjuter-naja tehnologia «MULTALT» mnog-oaljternativnoy klassifikacii i prognoza po kompleksu dannyh]. Rossoiskii geofizi-ceskii zhurnal - Russian geophysical Journal, 2000, nos. 17-18, pp .64-70.
6. Ivolga E.G. Prediction of ore districts and metallogenic zones in the south of Russia's Far East based on the analysis of physical fields by computer technologies. [Vozmozhnosti prognozirovania rudnyh raionov I metallogenicheskih zon juga Daljnego Vostoka na osnove analiza fizi-ceskih polei s ispolzovaniem kompjuternyh tehnologii]. Sbornik: Tektonika, glubinnoje stroenie I geodinamika Vostoka Azii -Collected papers: Tectonics, depth structure and geodynamics of Asian East. Publ. H. Khabarovsk, 2003, pp. 327-345.
7. Ivolga E.G., Manilov Yu. F. Regional quantitative prediction of endogenous mineralization-promising areas based on physical fields within Russia. [Region-aljnoe kolichestvennoe prognozirovanie perspectivnyh na endogennoe orudenenie ploschadei na osnove fizicheskih polei v predelah juga Daljnego Vostoka Rossii]. Sbornik: Rudy i metally - Ores and metals, 2010, no. 6, pp. 10-21.
8. Examination of volumetric structure of endogenous ore districts in geological survey. [Izuchemie ob'emnogo stroenia endogennyh rudnyh raionov pri geologo=-s'emochnyh rabotah]. Metodicheskoe posobie po ob'emnomu geologicheskomu kartirovaniu - Methodic manual on volumetric geological mapping. Publ.H. St. Petersburg: VSEGEI, 2000, 327 p.
9. Lobov A.I. Brief characterization of complex mineragenic provinces, areas and structural-mineragenic zones of Amur Region. [Kratkaja harakteristika kompleksnyh minergenicheskih provintcii, oblastei I strukturno-mineragenicheskih provintsii,
oblastei I strukturno-minergenicheskih zon Amurskoi oblasti]. Sbornik: Geologia i poleznye iskopaemye Priamuria - Collected papers: Geology and mineral resources of the Amur Region. Publ.H. Khabarovsk: Magellan, 1999, pp.159-172.
10. Kalinin D.F., Kalinina T.B. Computer technology «MULTALT» to predict and map for ore geophysics multi-purposes. [Komputernaja tehnologia «MULTALT» dlja reshenia mnogoaljter-nativnyh prognoznyh I kartirovochnyh zadach rudnoi geofiziki]. Tezisy dikladov mezhdunarodnoi geofizicheskoi konfer-encii - Abstr. Intern. Geophys.Conf. Publ.H. St.Pt., 2000, pp. 523-525.
11. Map of anomalous magnetic field (ATa) of the USSR. Continental part and some adjacent water areas at scale 1:2 500 000. [Karta anmaljnogo magnitnogo polja (ATa) SSSR. Kontinentaljnaja chastj i nekotorye prilegauschie aquatorii v masshtabe 1: 2 500 000. Publ. H. Leningrad: VSEGEI, 1977.
12. Karsakov L.P., Chzhao Chunzin, Goroshko M.V. et al. Tectonics, depth structure, metallogeny of conjunction area of the Central Asian and Pacific belts. [Tektonika, glubinnoe stroenie, metal-logenia oblasti sochlenenia Centralno-Aziatskogo i Tihookeanskogo pojasov]. Izdatelstvo Vladivostok-Habarovsk DVO RAN - Publ. H. Vladivostok-Khabarovsk FEB RAS, 2005, 264 p.
13. Manilov Yu.F. Features of depth structure of the SE part of Argun-Mamunsky massig (from geophysical data). [Osobennosti glubinnogo stroenia ju-go-vostochnoi chasti Arguno-Mamynskogo massiva (po geofizicheskim dannym)]. Zhurnal Tihookeanskaja Geologia - J. Pacific Geology, 2010, V. 29, no 6, pp. 39-48.
14. Mishin L.F., Romanovskiy N.P. Redox settings of formation and metallo-genic specialization of ore-magmatic systems of the Russia's Far East south. [Okis-liteljno-vosstanovitelnye obstanovki formi-rovania I metakkigenicheskaja specializa-cia rudno-magmticheskih system juga
Daljnego Vostoka]. Zhurnal Tihookeanskaja Geologia - J. Pacific Geology, 1992, no. 6, pp. 31-42.
15. Moiseenko V.G., Eirish L.V. Gold ore deposits of Russia's Far East. [Zolotorudnye mestorozhdenia Vostoka Rossii]. Publ. H. Vladivostok: DaljNauka, 1996, 332 p.
16. Pavlov Yu.A., Reinlib E.L. Gravitational anomalies and granitoid magmatism of Russia's Far East. [Gravitacionnye anomalii i granitoidnyi magmatism juga Daljnego Vostoka]. Izdatelstvo Moskva: Nauka - Publ.H. Moscow: Nauka, 1982, 86 p.
17. Rodionov S.M. Tin metallogeny of Russia's Far East. [Metallogenia olova Vostoka Rossii]. Izdatelstvo Moskva: Nauka - Publ.H. Moscow: Nauka, 2005, 325 p.
18. Rodionov S.M., Malyshev Yu.F. et al. Depth structure of unique ore-bearing structures of Russia's Far East. [Glubinnoe stroenie unikalnykh rudonosnyh struktur Daljnego Vostoka Rossii]. Sbornik: Krupnye i super-krupnye mestorozhdenia rudnyh poleznyh iskopaemyh - Large and super-large ore deposits. V.3. Book 1: Strategic resources of crude ore of Russia's Far East. Publ.H. Moscow: IGEM RAS, 2006, pp.103-130.
19. Romanovsky N.P., Malyshev Yu.F., AyaH ^yiïflHb et al. Gold-bearing capacity of Russia's Far East south and NE China. [Zolotonosnostj juga Daljnego Vostoka Rossii i Severo-Votochnogo Kitaja]. Zhurnal Tihookeanskaja Geologia - J. Pacific Geology, 2006, V. 26, no. 6, pp.1-15.
20. Sukhov V.I., Bakulin Yu.I., Loshak N.P. et al. Metallogeny of Russia's Far East. [Metallogenia Daljnego Vostoka Rossii]. Khabarovsk: Izdatelstvo DVIMS -Publ.H. DVIMS, 2000, 217 p.
21. Khanchuk A.I., Ivanov A.I. Geo-dynamics of Russia's Far East in Meso-Cenozoic and gold mineralization. [Geo-dinamika Vostoka Rossii v Mezo-Kainozoe I zolotoe orudenenie]. Zhurnal Geodinamika i metallogenia - J. Geody-namics & metallogeny. Vladivostok: DaljNauka, 1999, pp. 7-30.
22. Eirish L.V. On generation of gold-bearing systems of Russia's Far East. [O faktorah generacii zolotonosnyh sistem Daljnego Vostoka]. J. Geologia rudnyh mestorozhdenii - J. Geology of ore deposits, 2009, V.51, no. 3, pp. 250-260.
23. Yushmanov V.V. Tectonic-magmatic concentric complexes. [Tektono-magmaticheskie koncentricheskie
kompleksy]. Moscow: Nauka, 1985, 231 p.
Рецензент кандидат геолого-минералогических наук, доцент Иркутского государственного технического университета А.В. Мироманов
