韩登辉，高顺宝，郑有业,，陈鑫，姜晓佳，顾艳荣，燕晨晨

(1.中国地质大学(武汉) 资源学院，湖北 武汉 430074； 2.中国地质大学(武汉) 地质调查研究院，湖北 武汉 430074)

0 引言

众所周知，勘查地球化学样品往往以图幅为单位，在一个矩形范围内进行采集。而自然界中地质体在地表的分布并无明显规律，数据常常因出现地球化学性质迥异的地质单元而产生地球化学台阶效应，引起与成矿无关的大范围背景噪音，导致元素背景低的地质体中异常被弱化甚至忽略。对于此类问题，相关研究已有丰硕的成果,大部分处理方法是将整个图幅内不同背景值的数据进行矫正或分离，如归一化法[1]、趋势面方法[2-3]、地质内涵法[4]、分区背景矫正方法[5]、数据滤波方法[6-8]、能量密度—面积多重分形滤波方法[9]等，这些方法在精确识别弱小异常方面具有较显著的效果。

多重分形理论通过对地球化学数据分形形式的拟合可以识别出不同含量无标度区的界限值，从而确定异常下限。近年来有许多较为成功的应用[10-18]，已被学者们广泛认可。然而在多重分形模型中，元素的分布形式也同样受到台阶效应的影响：左仁广等在研究冈底斯带水系沉积物数据时发现，在地质背景复杂的地区，分形特征也显得更为复杂[19]；刘舒飞在对右江盆地的研究中发现，C-A模型对于低背景值中叠加高异常的情况，以及岩体或背景引起的高背景中出现弱异常情况，识别效果欠佳[20]。在本质上，一组具有台阶效应的地球化学数据集合是由多组有差别分形分布数据集合叠加而成的。……