铜陵矿集区水系沉积物中主成矿元素空间分布模式-基于变差函数的分析

孟刚刚， 张苗苗， 林 鑫, 2,3*， 付亚龙， 常海钦

(1.长安大学地球科学与资源学院，西安 710054; 2.全球尺度地球化学国际研究中心，廊坊 065000;3.国土资源部地球化学探测技术重点实验室，中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所，廊坊 065000)

0 引言

铜陵地区是我国大型矿集区之一，有“古铜都”之美誉。先后探明了以铜官山铜矿、狮子山铜矿、凤凰山铜矿、新桥铜(硫、铁、金、银)矿、冬瓜山铜矿、天马金矿等为代表的一大批大-中型矿床[1]。但是现在新的发现越来越少，老矿山矿产资源枯竭，并且以往工作程度较低的地区还需要开展深部和外围的找矿工作，存在“第二找矿空间”[2-3]；同时前人对铜陵地区化探数据处理仍存在不足，仅仅局限于异常含量识别[4]，对于元素的空间分布规律研究较少。因此笔者利用铜陵地区水系沉积物地球化学数据研究成矿及伴生元素空间分布模式，从而揭示元素矿化富集和空间分布规律[5]。

有效地利用地球化学数据寻找元素空间分布模式，已经成为人们关注的重点问题，并且各种传统和现代方法均得到广泛使用。套合模式谱系方法主要是将不同范围的异常区域由低到高一个个套合在一起，这种套合能够反映巨量成矿物质的供应和逐步聚集，空间上在大型和巨型矿床周围有较好地体现[6]；异常与背景分解方法一般假设地球化学数据服从正态分布，采用平均值加n倍标准差作为异常下限值，区分背景与异常，从而圈定地球化学异常范围[7-9]。同时随着计算机技术的发展，许多现代统计方法被应用于地球化学数据处理，比如多重分形技术、主成分分析方法、地质统计学方法等。前人利用多重分形技术可以进行空间数据插值，不仅能突出异常的局部变化性以及空间结构信息，还能有效地度量场的局部奇异性[10-12]。主成分分析方法主要寻找空间上与成矿有关的异常组合，并利用相关的异常组合进行地球化学分区的判别，进而圈定地球化学异常[13-14]。地质统计学方法以区域化变量为基础，借助变差函数，对空间域或时间域自然变量进行定量化描述。不仅能够有效地揭示元素在空间上的分布及相关特征，而且还可以将其空间分布特征与成矿元素分布联系起来，有效解释空间分布特征对成矿元素分布的影响[15-19]，其中对变差函数的研究能透过随机性反映区域变化量的结构性，从而了解区域化探变量的空间变化特征[20-22]。套合模式谱系方法、异常与背景分解方法多用于提取元素异常，多重分形技术研究异常的局部奇异性，主成分分析方法主要用于寻找异常组合，这几种方法对于元素空间分布规律的研究较为缺乏，而地质统计学方法在元素空间分布特征的研究与应用较为广泛。因此，笔者主要利用地质统计学(变差函数分析)来剖析铜陵地区1:200 000水系沉积物地球化学数据，在不同尺度下对主成矿元素(Cu、Au、Pb和Zn)进行变差函数分析，并定量刻画主成矿元素的空间分布特征，为研究区勘查找矿提供有效地地球化学空间变异信息，建立成矿及伴生元素的空间分布模式。

1 区域地质概况

铜陵矿集区位于我国东部长江中下游地区，自古以来就是铜金的重要产地。区内有五大矿田，自西向东依次是铜官山矿田、狮子山矿田、新桥矿田、凤凰山矿田和沙滩脚矿田[23]。构造位置位于扬子准地台东北部下扬子台坳的中部，贵池-繁昌凹断褶束的东段，大别造山带的前陆褶皱带[24]。

矿集区地层从志留系(S)到第四系(Q)在地表均有出露，累计厚度大于4 500 m。主要包括志留系(S)浅海相的页岩和砂岩；泥盆系(D)的中下统地层缺失，上统五通组(D1w)和石炭系下统(C)为石英砂岩夹粉砂质页岩、细砂岩、粉砂岩；石炭系中上统黄龙组(C2h)船山组(C3h)和三叠系栖霞组(P1q)以灰岩、白云岩为主；二叠系下统孤峰组(P1g)，上统以及三叠系下统殷坑组(T1y)为页岩、硅质岩、泥岩以及砂岩和煤层；三叠系下统和龙山组(T1h)以及中统主要是灰岩-白云岩系列,对区内成矿作用的形成有重要影响[25-26]。

区内构造发育，有近东西向、近南北向以及北东向、北北东向的隐伏深大基底断裂将矿集区围限，其中东西向铜陵-戴汇基底断裂对岩浆活动和成矿作用影响很大。在印支期地层由于矿集区周围地质单元的挤压和剪切而发生变形，形成了一系列北东向的短轴褶皱，北东向的顺层滑脱断层，以及北东向、北西向和近南北向的表壳断裂。区内多数矿床受NNE向与NE向、EW向等构造的复合部位所控制[27-28]。主导金属矿质(如铜、金、铁)沉淀的岩浆活动在矿集区也非常强烈。矿集区主要是以燕山期高钾钙碱性侵入岩为主，侵入体多呈岩枝、岩墙、岩脉等。岩体主要有石英二长闪长岩、花岗闪长岩、辉石闪长岩以及花岗闪长斑岩[29]。LA-ICP-MS和SHRIMP锆石U-Pb定年,表明这些岩体的形成时代为(144.9±2.3)Ma-(137.5±1.1)Ma[30](图1)。

2 数据来源与方法

2.1 样品采集与数据处理

研究区内水系沉积物主要为基岩风化物，采样点布置在一级水系及其分支水系口，可以有效的反映基岩的基本特征，适于开展水系沉积物的测量[31]。本次研究区共采样374件样品，采样密度1个/km2～2个/km2，4 km2一个组合样，野外采集样品后自然风干，然后过60目筛，选取-60目(<250 um)细粒沉积物，重量不少于300 g，并对样品进行组合分析，每件样品分析了39元素，包括主量元素和微量元素，分析方法如表1所示[32]。本文主要分析铜陵地区成矿及其伴生元素，因此选取了Ag、As、Au、Bi、Cd、Cu、Hg、Mn、Pb、Sb、W、Zn等13种元素。样品分析采取以下质量监控方案：①将全国性一级标准样插入不同实验室分析样品中，监控实验室之间的偏倚；②将各省二级标准样插入同一实验室不同样品之间，监控不同批次、时间和图幅之间的偏倚；③选定分析方法之前先对一级标准样分析，减小全国不同实验室分析方法之间的偏倚[33-34]。

图1 铜陵矿集区地质矿产图及地形图

表1 元素分析方法

图2 变差函数示意图[22]

2.2 变差函数

地质统计学是数学地质的一个很重要的分支，其以区域化变量理论为基础，以变差函数为主要工具，主要研究区域变化量在空间或时间域内变化的现象[35]。其中变差函数指空间上点的相关性会随它们之间的距离发生变化而变化，它既能描述变量的结构性变化，也能描述其随机性变化[36-37]。

实验变差函数的计算公式为:

(1)

图2中a为变程,其代表的含义是研究对象中某个区域变量的变化大小；C为基台值,代表区域化变量在空间上的变化幅度；C0为块金值，其含义指在样品间距很小时的区域化变量的变化幅度，反映了变量的连续性很差，其差异性也很大[21-22]。

3 结果与讨论

3.1 单元素统计参数特征

表2呈现了13种元素的统计参数，包括各百分位数、中位值、平均值、中国水系沉积物元素丰度中位值和中国水系沉积物背景值。此处统计平均值为了便于对比研究，但是地球化学数据是典型的成分数据,在欧式空间计算误差则相对较大[38]。而中位数不容易受到极值的影响，能够较好地估计数据集的中心[39]，因此我们选取平均值和中位数统计对比分析。通过对比研究区各元素中位值与中国水系沉积物元素丰度中位值发现：Au、Hg的中位值比值大于2.0；Cd、Sb的比值大于1.5；Ag、As、Bi、Cu、Mn、Mo、Pb、W、Zn的比值均大于1.0。对比研究区各元素平均值与中国水系沉积物背景值发现：Au、Cd、Hg的比值大于4.0，Ag、Bi、Pb的比值大于3.0，As、Cu、Sb、Zn的比值大于2.0，Mn、Mo、W的比值大于1.0。这些数值表明研究区水系沉积物中含有大量与成矿有关的矿物，可能由于铜陵矿集区大规模成矿和长期矿业活动导致，并在后期经过物理化学风化作用使水系沉积物中成矿和伴生元素大量富集。

3.2 单元素分布特征

图3为铜陵矿集区4种主成矿元素Cu、Au、Pb和Zn地球化学含量等值线图。

从图3(a)可以发现，Cu呈现以下空间分布特征：①大于85%分位数(即56.0 ug/g)的高含量值空间上与已知的铜官山、狮子山、新桥、凤凰山和沙滩脚五大矿田吻合；②从区域上看，这些高含量值整体沿近东西向展布，与该地区沿东西向铜陵-戴汇基底断裂侵入的中酸性岩体高度相关；③区内大多数地层，尤其是志留系、石炭系、侏罗系和白垩系地层中Cu含量较低。因此，研究区水系沉积物中高含量的Cu应与中酸性侵入体及相关成矿关系密切。

从图3(b)可以发现，Au呈现以下空间分布特征：①大于85%分位数(即9.60ng/g)的高含量值空间上主要分布在铜官山、狮子山、新桥和凤凰山矿田，沙滩脚矿田的含量明显较低；②从区域上看，这些高含量值整体呈东西向条带状连续性展布，与研究区的东西向铜陵-戴汇基底断裂位置吻合；③与Cu相比，Au高含量值分布相对聚集，具有一定的连续性。因此，研究区水系沉积物中高含量的Au可能受到主断裂及邻近次级断裂控制，影响Au的迁移。

从图3(c)可以发现，Pb呈现以下空间分布特征：①大于85%分位数(即97.1ug/g)的高含量值空间上主要分布在新桥和凤凰山矿田附近，狮子山矿田也有分布；②这些高含量值分布集中，带型异常特征突出,整体上呈北东-南西向展布，多分布于地势较低区域，并与研究区地层走向接近；③区内高含量值主要分布在二叠系与三叠系地层，空间上与二叠系、三叠系碳酸盐岩高度吻合。因此，研究区水系沉积物中高含量的Pb可能受地层控制。

从图3(d)可以发现，Zn呈现以下空间分布特征：①大于85%分位数(即217.2ug/g)的高含量值空间上主要分布在新桥、凤凰山附近，铜官山、狮子山矿田也有分布，沙滩脚矿田没有高含量值分布；②从区域上看，这些高含量值整体沿北东-南西向展布，多分布于地势较低区域，并且与研究区地层走向接近；③区内高含量值主要分布在二叠系与三叠系地层，空间上与二叠系、三叠系碳酸盐岩高度吻合。因此，研究区水系沉积物中高含量的Zn可能受地层控制。

3.3 变差函数研究

变差函数是区域化变量空间变异性的一种度量，应用在地质学中，可以反映地质情况在空间上的分布特征，表征地质情况的空间各向异性。我们在缩小研究区空间范围后进行变差函数研究，缩小范围的依据和方法：从地质角度考虑，铜陵矿集区主要包含五大矿田，范围缩小的基本思想是：先去掉一个矿田(例如沙滩脚)，并且主体是第四系覆盖物，目的是观察由空间范围的变化会不会引起处理结果(即空间变差函数分析)的变化以及如何变化；其次考虑到为了保证和未缩小范围之前数据的比例一致，因此利用矩形框同等比例缩小研究区范围将沙滩脚周围的数据去除，只改变范围大小，减少样品数量，不改变采样密度，观察元素空间分布模式在不同研究尺度下展现的特征是否会发生变化，但原理上变差函数展现的不同结果是由于数据缺少而造成。图4和图5为不同范围下主成矿元素(Cu、Au、Pb和Zn)的变差函数图，表3和表4分别为对应的拟合变差函数参数表。

Ag、Au、Hg单位：10-9；其他元素：10-6；比值1：研究区元素中位值/中国水系沉积物元素丰度中位值；比值2：研究区元素平均值/中国水系沉积物背景值(平均值作为背景值的估计值)

球状模型：Cu: 0.17*Nugget+0.39*Spherical(22000,11428,83.5);Au: 0.45*Nugget+0.89*Spherical(24000,11317,88.6);Pb: 0.14*Nugget+0.85*Spherical(26000,14714,62.1);Zn: 0.12*Nugget+0.53*Spherical(24000,16249,49.7)

表4 拟合变差函数参数表(缩小范围后)

球状模型: Cu:0.12*Nugget+0.46*Spherical(16000,5036,35.3);Au:0.73*Nugget+0.64*Spherical(18000,6003,94.6);Pb:0.20*Nugget+0.74*Spherical(16000,10498,48.2);Zn:0.27*Nugget+0.23*Spherical(18000,7531,42.0)

图3 铜陵矿集区4种主成矿元素地球化学等值线图

图4 (a)、图4 (b)、图4 (c)、图4 (d)四幅图分别为Cu、Au、Pb、Zn四个元素在整个研究区的变差函数图像，图中蓝色延伸方向代表了元素的最大空间连续方向。表3是四个元素的变差函数参数，结合图4和表3可以看出：

1)Cu、Au元素:①图4(a)、图4 (b)呈现了Cu、Au两个元素的空间最大连续性，均呈近东西向展布(83.5°和88.6°)，空间上与近东西向的铜陵-戴汇基底断裂带吻合，但南北向的色差变化较大，连续性差；②当Cu、Au元素的变程达到次变程(11 428和11 317)时，基台值为0.56和1.34(块金值+偏基台值)，此时达到Cu、Au元素空间自相关的最大值，随着变程的增加，元素空间相关性不再变化。

2)Pb、Zn元素：①图4(c)、图4 (d)两幅图中Pb、Zn元素的延伸方向都呈现了近北东-南西向(62.1°和49.7°)的连续性，空间上与二叠系、三叠系碳酸盐岩高度吻合，此外发现Pb和Zn元素在北西-南东方向的连续性差，跨地层单元也出现含量差异较大的现象，说明两个元素应该与特定的地层相关；②当Pb、Zn元素的变程达到次变程(14714和16249)时，基台值为0.85和0.53，此时达到Pb、Zn元素空间自相关的最大值，随着变程的增大，元素的空间相关性不再变化；③Pb、Zn元素的基台值相近，说明两个元素空间相关性变化幅度差不多，空间上位置相近，属于伴生关系,可能都受地层控制。例如，荷花山铅锌银多金属矿产于三叠系(T)灰岩角砾岩中,其中和龙山组(T1h)、南陵湖组(T1n)为区内主要含矿层位,矿体形态呈似层状或透镜状,属中低温热液矿床[42]。姚家岭Pb、Zn矿与二叠系栖霞组(P1q)地层有关，二叠系栖霞组是主要赋矿层位，灰岩的形态呈向斜展布，轴向呈近东西向，矿体赋存形态严格受地层形态控制[43]。

图5(a)、图5 (b)、图5 (c)、图5 (d)是Cu、Au、Pb、Zn四个元素缩小范围后的变差函数图像，图中蓝色延伸方向代表了元素的最大空间连续方向，表4是对应四个元素的变差函数参数。结合图5和表4可以看出：图4 (a)中Cu元素蓝色延伸方向为北北东向(35.3°)，云图四周高，中间低，而且连续性距离偏短；图4 (b)中Au元素延伸方向为近东西向(94.6°)，南北向色差变化较大；图4 (c)、图4 (d)中Pb和Zn元素呈现了近北东-南西向的延伸(48.2°和42.0°)，且连续性良好，同时也发现北西-南东方向色差等级变化较大，连续性较差。

图4 铜陵矿集区元素变差函数图

图5 铜陵矿集区元素变差函数图(缩小范围后)

综合以上数据和图示可以看出：缩小研究区范围后，①四种元素的变差函数参数发生了相应的变化，Cu元素的块金值降低，而Au、Pb和Zn元素的块金值增大，说明Cu元素在小范围内空间连续性较好，而Au、Pb和Zn元素的连续性较差，其差异性也很大；②Cu元素的空间最大连续性方向变化很大，由近东西向(83.5°)变为北北东向(35.3°)，变化幅度明显(48.2°)，连续性距离偏短，说明Cu元素的空间分布特征是丛集程度高，可能在一个很小的范围内在北北东向有很好的展现，呈现出与区内矽卡岩型铜矿控矿岩体(如铜官山岩体)[44]的空间相关性；③Au、Pb和Zn的最大连续性方向变化较小(94.6°、48.2°和42.0°)，变化幅度为(6°、13.9°和7.7°)，但是最大连续性延伸距离变长。综上所述，Cu发生如此明显变化，可能由于研究区范围的变化导致，从而引起控制Cu的地球化学分布模式的主要因素发生改变。在全区范围内，Cu的空间分布特征可能与该地区沿铜陵-戴汇基底断裂侵入的中酸性岩体高度相关；缩小范围后，矿田中单个岩体则是其主要控制因素。但是Au、Pb和Zn的主要控制因素没有随之改变，Au受到主断裂及邻近次级断裂控制，Pb和Zn则受到二叠系、三叠系地层控制，说明范围的改变对Au、Pb和Zn的主要控制因素的影响较小。

4 结论

1)对研究区13种元素的地球化学特征进行统计分析，发现主成矿元素Cu、Au、Pb、Zn的中位数明显较中国水系沉积物中位数偏高，说明水系沉积物中含有大量与成矿有关的矿物，导致主成矿元素大量富集。

2)结合单元素等值线图和变差函数图分析发现，在全区范围内，Cu和Au的高含量值沿近东西向呈现最大连续性，空间上与近东西向铜陵-戴汇基底断裂带吻合；Pb和Zn的高含量值则沿北东-南西向呈现最大连续性，空间上与二叠系、三叠系碳酸盐岩高度吻合。当缩小研究区范围后发现，Au、Pb和Zn的最大连续性方向变化幅度较小，Cu则由近东西向变为北北东向，变化幅度较大，呈现出与区内矽卡岩型铜矿控矿岩体(如铜官山岩体)的空间相关性，Cu发生如此明显变化，可能由于范围的变化引起元素空间分布模式发生变化。综上所述，认为研究区水系沉积物中Cu的分布受成矿岩体控制，Au受到区域主断裂及邻近次级断裂控制，Pb和Zn则受到二叠系、三叠系地层控制。

3)通过Cu的明显变化，可以发现地球化学模式在不同研究尺度下展现的特征不同，并且研究的主要影响因素也不同。因此，后期的研究应该注意研究尺度问题。