王子衿，王永志,，徐喆，霍雨佳，李钟山

1.吉林大学 地球探测科学与技术学院，长春 130026；2.吉林大学 综合信息矿产预测研究所，长春 130026；3.江西省地质调查研究院，南昌 330000；4.自然资源部 中央地质勘查基金管理中心，北京 100045

0 引言

社会发展和矿产资源供应与储备密切相关[1]，有时甚至会影响国家经济安全和国防安全[2]。美国、日本和法国等国家已建立了较完备的矿产战略储备政策[3],并出台了相应的矿业激励制度[4]。为保证经济持续稳定发展，有效应对突发事件、维护经济安全，制定国家矿产资源储备战略迫在眉睫[5]。

储备勘查区是落实矿产资源储备的重要手段[6]，是对国民经济具有重要价值的地段[7]，是保证资源供应的储备基地[8]，常采用保护性矿种[9]、产能过剩矿种[10]和自然保护区内已探明的大中型以上规模的矿种予以落实[11]。同时，可有针对性的引导各类资金投入[12]，加大找矿力度，以发现一批可供开发利用的矿产资源储备基地[13]。着力打造以市场为导向的多元投资平台[14]，鼓励和引导社会资本投入，参与国家矿产资源储备，以保证中国的矿产资源供应和社会稳定发展[15]。

根据国内外研究情况，有前人通过分析成矿影响因素来评价成矿前景[16]；也有学者在潜力预测靶区上叠加勘查图层以圈定储备勘查区[5]，虽已初步探讨储备勘查区的设置方法，但均停留在定性的建议和框架性设计层面，尚未开展储备勘查区的定量化研究。笔者提出基于空间数据挖掘进行定量化分析与评价储备勘查区的方法，建立一套涵盖成矿地质条件、控矿因素、矿业权设置、资源储量和地理位置等多种因素的指标体系，弥补了定性化分析难以真实体现储备勘查区资源潜力的不足，可有效地优选出具有重要价值的矿产资源储备区域。

1 评价体系与方法

1.1 划分原则

储备勘查区至少满足如下原则之一：①333+334资源量已达中型及以上矿床规模，而333资源量达不到中型矿床规模的已知矿区；②无深部工程控制，预测资源量(334)已达到中型矿床规模的已知矿区；③地表缺少系统工程控制，通过工程施工等有望获得中型矿床规模资源量的矿化区；④已发现的找矿线索与地质、物探和化探资料分析相结合，有望发现中型及以上规模矿床的有利地段；⑤目前缺少直接的矿化线索，以区域对比和各种综合信息为依据，显示有望发现中型及以上规模矿床的成矿有利地段。储备勘查区的范围划分要求在相应区间内包含一个完全的成矿要素，面积大多为40～80 km2，一般不大于全国矿产资源潜力评价圈定出的最小预测区。

1.2 评价指标

为了筛选有望达到大中型规模矿床、资源潜力大、开发前景好的区域作为储备勘查区[17]，制定一套涵盖自然地理、地质背景、勘查区基本特征、地质工作程度、矿业权设置、最小预测区和矿产储量等7类因素的评价指标，用于从生态功能区中甄别出候选储备勘查区[18]，通过对候选勘查区的定量化分析与优选，可得到符合条件的储备勘查区[19]。

自然地理天然形成、很少受到人为因素影响的地理环境(以构成性、功能性要素为主)。

矿业权设置区域内已设探矿权和已设采矿权的情况。

地质工作程度指区域内已完成的地质调查、矿产普查、矿床勘探和矿山地质等工作。

地质背景在矿床生成过程中起决定性影响作用的地质环境或其他要素，主要指矿产资源成矿时的地质条件和环境信息。

勘查区基本特征主要包含基础地质、矿化蚀变特征、矿床规模、矿体特征、资源储量、矿石质量和共伴生矿产等。

矿产储量指某种矿产资源所具有的蕴藏量。

最小预测区全国矿产资源潜力评价项目成果中圈定出的各战略性矿种的最小预测区(带有量化资源量等)。

1.3 评价模型

将自然地理、矿业权设置、地质工作程度、地质背景、勘查区基本特征、矿产储量和最小预测区作为输入因子，依据各因子对储备勘查区的贡献和重要程度赋予不同权重(如W1)，将输入指标贡献值(如S1)乘以权重，计算所有因子的贡献总和(图1)，最后优选出贡献率高的战略性矿产资源储备勘查区。

图1 储备勘查区评价计算模型Fig.1 Evaluation calculation model of reserve exploration area

2 实验分析

2.1 江西省钨矿基本情况

钨是一种含量稀少的金属，具有高熔点、高电导率和抗磁等优良物理化学特性，在航天、电子和国防等领域具有重要的应用价值[20-21]。江西省钨矿储量全国第一，Ⅴ级钨矿成矿远景区17个，多处在江南隆起东段、钦杭和南岭成矿带附近。截止2019年底，江西省已发现529处钨矿床，大中型钨矿产地35处，已查明钨储量高达544.77万t。燕山期花岗质岩浆热液是江西省钨矿床形成的主要因素，按构造分布和围岩条件，钨矿床主要分为石英脉型、石英脉与蚀变花岗岩复合型、矽卡岩型3种，另有少量似层状型和斑岩型。

2.2 钨矿储备勘查区实验分析

根据储备勘查区评价计算模型及规定的评价指标，对江西省钨矿信息进行对比和计算。图2为江西省钨矿储备勘查区的计算结果，表1为备选储备勘查区的基础指标内容，根据专家先验知识确定出各勘查区的指标贡献度、权重及计算结果(表2)。符合指标要求的前8个大中型钨矿储备勘查区为信丰县石骨山、崇义县光菇山、井冈山市小行洲、萍乡市青龙山、宜春市明月山、萍乡市坪凌、安福县武功山和修水县红崖。

图2 江西省钨矿勘查区示意图Fig.2 Schematic diagram of tungsten ore exploration areas in Jiangxi Province

萍乡市坪凌钨矿储备勘查区指标贡献度最高(8.02)，安福县武功山钨矿储备勘查区为7.73，排在第二；修水县红崖钨矿储备勘查区(4.04)贡献度最小。

通过将勘查区图层与江西省钨矿最小预测区、地球化学钨矿异常、遥感综合异常、自然保护区、成矿区带、钨矿集区和整装勘查区等图层进行综合空间分析与计算，以萍乡市坪凌钨矿储备勘查区(图3)为例，说明该储备勘查区设计与评价方法。

萍乡市坪凌钨矿储备勘查区位于生态功能区内，约50%与自然保护区实验区重叠，重叠面积约21.25 km2。根据1.2所述评价指标，对每条指标的实际情况和贡献度展开分析。

自然地理位于武功山高山区，地势横峰侧岭，重岩叠嶂，平均海拔800～1 900 m。常年降雨量丰沛，季节特征明显，光照充足。评价其贡献度为8(权重5%)，实际贡献度为0.4。

表1 储备勘查区具体指标情况

表2 江西省钨矿储备勘查区指标评价结果

图3 萍乡市坪凌钨矿储备勘查区图Fig.3 Pingling tungsten ore reserve exploration area of Pingxiang City

矿业权设置情况区内设置了1宗铜矿的探矿权。评价其献度为8(权重10%)，实际贡献度为0.8。

地质工作程度完成芦溪幅、钱山幅、良坊幅和上城幅的1∶5万区域地质调查工作；完成金属矿普查工作。评价其贡献度为10(权重11%)，实际贡献度为1.1。

地质背景区域主要表现为岩浆穹隆构造，中部大面积出露武功山复式岩体，外围出露地层主要为震旦系上统老虎塘组、寒武系牛角河组、高滩组和水石组。评价其贡献度为8(权重15%)，实际贡献度为1.2。

勘查区基本特征处于武功山岩浆穹隆的核部，西北区大面积出露早志留世酸性侵入岩，呈岩基状；南东区出露晚侏罗世酸性侵入岩，呈岩株状，岩性构成较复杂。该地区成矿地质条件较好，发现钨矿点2处。完全处于钨矿矿集区内，约15%与整装勘查区相交，存在钨矿化探异常、钨遥感异常等特征。评价其贡献度为4(权重16%)，实际贡献度为0.64。

矿产储量钨矿潜在资源量>2.5万t。评价其贡献度为8(权重21%)，实际贡献度为1.68。

最小预测区区内包含1处钨矿最小预测区。评价其贡献度为10(权重22%)，实际贡献度为2.2。

经计算，该勘查区总贡献度为8.02，各评价指标的吻合程度高。

3 结论

(1)提出一种基于空间分析与挖掘方法的储备勘查区评价方法，依据储备勘查区设置基本规则，建立以自然地理、矿业权设置、地质工作程度、地质背景、勘查区基本特征、矿产储量和最小预测区等为核心的评价指标体系。

(2)建立包含有专家先验知识的量化权重评价模型，定量化计算并优选出江西省可储备的8个大中型钨矿储备勘查区。以江西省萍乡市坪凌钨矿储备勘查区为例进行分析，经对比可知该勘查区与各评价指标的吻合程度高，验证了该方法的有效性。