化探数据处理原理及方法.pptxVIP

勘查地球化学数据常规处理及其意义;主要内容;一、勘查地球化学分类、数据来源及特征;一、勘查地球化学分类、数据来源及特征;一、勘查地球化学分类、数据来源及特征;一、勘查地球化学分类、数据来源及特征;一、勘查地球化学分类、数据来源及特征;一、勘查地球化学分类、数据来源及特征;一、勘查地球化学分类、数据来源及特征;一、勘查地球化学分类、数据来源及特征;一、勘查地球化学分类、数据来源及特征;一、勘查地球化学分类、数据来源及特征;一、勘查地球化学分类、数据来源及特征;二、常规数据预处理;二、常规数据预处理;2、阈值化 式中: i=0,1，2,…,n 划分的级次数；ki为阈值。 功能：把原始观测值xi 按照给定的阈值ki转化为0至n的 多元状态值；转化后的f（Xi）为0，1， 2，．．．，n无量纲状态值，常用于变化范围较 大的变量。;3、标准化 式中:i=1，2，…,n；为样本数；j=1,2,…,m为变量数；xij为原始观测值；Sj为标准偏差；xj为平均值；处理后的xij值yij为无量纲数据。;4、极差化 式中:i=1，2，…,n；为样本数；j=1,2,…,m为变量数；xij为原始观测值；xjmax和xjmin分别为第j个变量原始观测值的极大和极小值 功能：对原始观测值xij 进行极差化处理，处理后的yij为0至1之间的无量纲值，以减小变量间的极差。;5、取对数 Xi’ = Ln (Xi+C) 式中:i=1，2，…,n；为样本数； C 为常数，防止接近于0的元素含量太负； 功能：对原始观测值xij 含量极差比较大的元素（如：Au、Ag、Hg等成矿元素）进行变换后，使其服从对数正态分布。;（三）特异数据处理 ;三、数据统计分析及其意义;(二)单元划分基本类型 1.规则单元 网格单元 2.自然单元 (1)地质体单元 定性划分; 矿体往往位于地质体内,接触带和地质体外. (2)地质异常单元 以网格单元为样品单元,样品单元大小根据预测尺度而定; 综合致矿信息定量标度的样品异常单元集合.;1. 单变量 （1）针对要解决的地学问题，分析多源信息来源、原理、精度、准确度 、用途及意义。 ???2）分析信息变化的特征，如：极大值、极小值、常见值、平均值（中间值）、变异性（波动性）、分布状态（正态单峰、对数正态多峰等）、空间变化规律（梯度、衬度、分带性）、连续性（单点突变或多点连续）等。 2. 多变量 相互之间的正、负相关关系、耦合匹配（共生组合）关系、特征映射关系、重复性与互补性。;（四）主要成矿元素的统计意义;（四） 图示分析;（一）元素的丰度、浓集系数及其意义;浓集克拉克值＝ 某地质体平均值 克拉克值 相对浓集系数＝ 某地质体平均值 区域背景 小于0.60 相对贫化 0.60-1.60 正常分布 1.00-1.50 相对偏高 1.50-3.00 明显富集大于3.00 强富集;（二）背景与异常的概念;（三）异常下限确定;（四）背景与异常分解;圆滑处理;窗口滑动平均;窗口滑动平均实例;数字滤波;带通滤波;异常划分;异常划分（延拓）;异常划分（趋势分析）;异常划分（平均场法）;五、地球化学异常组合及其作用; 碱性系数; 5、R或Q -型聚类（Clustering）分析及应用 R-型聚类分析是依据相关系数(Rij)来度量变量之间的亲疏关系，即: -1≤Rij ≤1 式中: Rij为i变量和j变量之间的相关系数，其值越接近于1，表征两个变量之间的正相关性越强或越亲近，当 Rij 接近于-1时，表征两个变量之间呈负相关关系；xki和 xkj分别为i变量和j变量的原始观测值或预处理后的观测值； 分别为i变量和j变量的平均值。;四、多元信息统计分析与地学应用; ;R或Q -型因子（Factor）分析 利用维变换或转换方法减少有效变量的数目或找到数据的不变式。因子分