Singer模型(singer模型是什么)

两位生物科学家的简单介绍

Singer 和 G.L.Nicolson 的 “ 流动镶嵌模型

1972年Singer 和Nicolson 总结了当时有关膜结构模型及各种研究新技术的成就，提出了流动镶嵌模型，认为球形膜蛋白分子以各种镶嵌形式与脂双分子层相结合, 有的附在内外表面, 有的全部或部分嵌入膜中, 有的贯穿膜的全层, 这些大多是功能蛋白。

生物膜的分子结构模型

生物膜的主要化学成分是脂类和蛋白质，还有少量糖类。关于这些组分在膜中是如何排列和组织的、以及它们之间是如何相互作用的等问题，许多学者进行了多方面的研究，先后提出了数十种不同的生物膜分子结构模型，下面介绍公认的流动镶嵌模型。

这一模型是Singer和Nicolson在1972年提出的。流动镶嵌模型保留了夹层学说和单位膜模型中磷脂双层的排列方式，即流动的脂双层分子构成膜的连续主体，蛋白质分子以不同程度镶嵌于脂质双层中。它的主要特点是：①强调了膜的流动性，膜中脂类分子既有固体分子排列的有序性，又有液体的流动性，即流动的脂类分子层构成膜的连续整体；②强调了膜的不对称性和脂类与蛋白质分子的镶嵌关系。膜中球形蛋白质分子不同程度地镶嵌在脂类双分子层中，蛋白质分子的非极性部分嵌入脂类双分子层的疏水尾部去，极性部分露于膜的表面，似一群岛屿一样，无规则地分散在脂类的海洋中。这二模型的不足之处在于它忽视了蛋白质分子对脂类分子流动性的控制作用，忽视了膜的各个部分流动性的不均匀性等等。

下面介绍几种其它模型：Davson 和Danielli提出的 蛋白质--脂质--蛋白质 的三明治模型。

1959年，J.D.Robertson 发展了三明治模型，提出了单位膜模型。

Simon 于1988年提出脂筏模型。

我国矿床品位—吨位模型研究

一、我国铜矿品位-吨位模型及联合分型模型研究

矿床品位和吨位是矿产资源经济定量评价的重要参考指标，长期以来是广大地质学家的研究对象。20世纪50年代De Wijs、Lasky提出了矿床品位服从对数正态分布的观点。近年来，随着美国地调局Singer等提出三步式矿产资源评价方法，对矿床品位-吨位的研究又成为热点研究领域。因为标准的地区品位-吨位模型是其方法中的最重要的一环，Cox等(1986)、Singer等(2002)等建立了全世界90个矿床的模型的标准品位-吨位分布模型，以此为基础，David(1992)等开发了MARK3软件。我国学者赵鹏大、魏民等对我国斑岩铜矿进行了研究(1998)。随着分形等非线性科学技术的出现，一些学者运用分形技术研究品位-吨位模型(F.Pagteberg，1996；Cargill 1980；Harris，1984；李长江，2000)，认为铜矿矿床品位吨位具有某种分形特征，矿床品位吨位存在分形指数关系。

(一)铜矿品位-吨位模型

为了构造我国主要矿产的数字找矿模型，此次研究以我国1999年金属储量数据库和区划矿产地数据为基础，建立了铜矿数据库(共984个铜矿床，包括近年发现的土屋超大型矿床)，分不同类型进行品位吨位的研究。由此为基础开发出矿产资源定量评价模型程序。

1.铜矿储量特征

铜矿数据库统计表明，目前我国已勘探发现的铜矿储量共8446万吨，平均8.58万吨。其中铜矿储量在50万吨以上(包括伴生)的大型矿床有37个，全部为单或共生矿。

按照中国铜矿床模型分类(黄崇轲等，2001)，我国铜矿类型可分为岩浆熔离型铜镍硫化物矿、斑岩型、接触交代型、海相火山气液型、陆相火山气液型、热液型、海相沉积型、陆相沉积型、受变质型和表生型等10种。各种类型铜矿储量和矿床数统计如表9-9、图9-16，其中斑岩型铜矿储量占37.21%，接触交代型占22.71%，受变质型9.02%，海相火山气液型8.1%，热液型占7.5%，海相沉积型6.0%，岩浆型占5.23%，，表生型为0.07%。而各类型矿床个数统计结果是：斑岩型为62个，仅占总矿床数的6.3%，表现为矿床个数少而矿产资源量大；接触交代型为262个，占总矿床数的26.62%，表现为矿床个数多且储量大；热液型占整个矿床数的33.33%，但储量却不大；岩浆熔离型铜镍硫化物矿个数和储量均占总数量5%左右。

表9-9 全国资源量、矿床数统计结果表

图9-16 我国主要铜矿类型储量和矿床数统计分布图

2.铜矿品位-吨位分布特征

在基于品位吨位分布矿产资源定量评价的方法中，矿床的品位、吨位分布特征是资源量模拟的基础。本次研究将分类型进行铜矿的品位、矿石量的统计分布研究。关于铜矿床资源量和品位的分布特征，国外学者做了大量的工作。20世纪50年代一些学者认为品位服从正态分布，之后更多的矿床学家(Singer，1986)及矿山地质专家(Kring等，1978)认为矿床品位服从对数正态分布。20世纪90年代随着分形研究的热潮，分形创始人Mandelbrot认为铜矿品位服从多重分形。本次研究为了查明我国各个矿床类型的统计分布特征，分别使用了如下两种方法进行铜矿品位和吨位的分布研究。

方法一，统计分布频率作图法：使用概率纸、对数概率纸或双对数标度，将计算品位或吨位的累计频率标度在上述标准图上，如果点分布是直线，则该数据集为相应的分布特征。该方法直观形象、简单实用。

方法二，正态及对数正态统计参数检验：根据公式计算品位或吨位的偏度和峰度，然后进行丰度偏度统计检验，确定分布是否为正态分布。

上述两种方法我们都集成在MRAS评价系统中，可以方便可视化使用。

(1)世界斑岩铜矿的品位-吨位统计分布模型

世界斑岩铜矿是由美国地调局的Donald A.Singer博士提供的，共有此类型矿床数378个，最小品位0.07%，最大品位2.00%，平均0.498%。斑岩铜矿品位直方图具有明显的长尾偏对称特征，经过10次删除异常点检查，仍然不服从正态分布。品位值取对数后经过两次删除服从对数正态分布。偏度丰度检验一次通过对数正态分布检验。在对数概率纸上形成标准的直线(图9-17～9-19)，说明世界斑岩铜矿品位具对数正态分布特征。矿床资源量分布从4.5万吨到11710亿吨(金属量)，变化极大。斑岩铜矿吨位直方图(图920)具有明显的长尾偏对称特征，经过10次删除异常点检查，仍然不服从正态分布。吨位值取对数后服从对数正态分布。偏度丰度检验不服从正态分布。矿石量对数分布如图9-21、9-22，一次通过偏度丰度检验，服从对数正态分布。

图9-17 世界斑岩铜矿品位分布直方图

(2)我国斑岩铜矿的品位-吨位统计分布模型

从铜矿数据库中共检索出此类型矿床数46个(去掉伴生矿)，最小品位0.32%，最大品位1.54%，平均0.75%。斑岩铜矿品位直方图(图9-23)具有明显的长尾偏对称特征，经过10次删除异常点检查，仍然不服从正态分布。品位值取对数后的直方图如图924。偏度丰度检验一次通过对数正态分布检验。在对数概率纸上形成标准的直线(图925)，说明我国斑岩铜矿品位具对数正态分布特征。

矿床资源量分布从几万吨到10亿吨(矿石)，变化极大。偏度丰度检验不服从正态分布(图9-26)。矿石量对数分布如图9-27，一次通过偏度丰度检验，服从对数正态分布。

图9-18 世界斑岩铜矿品位对数分布直方图

图9-19 世界斑岩铜矿品位的对数概率纸

图9-20 世界斑岩铜矿吨位的分布直方图

图9-21 世界斑岩铜矿吨位的对数正态分布直方图

图9-22 世界斑岩铜矿对数概率纸

(3)我国接触交代型铜矿品位-吨位统计分布模型

从数据库中共检索出174个(去掉伴生70个)，接触交代型品位的平均值为1.1%，最小值为0.25%，最大值为10%，变化区间较斑岩铜矿大，相对较富。接触交代型铜矿的统计直方图如图9-28，在一次删除异常样本后服从正态分布。而其对数直方图如图929，经多次分布检验仍然不服从对数正态分布。接触交代型的概率纸图如图9-30，明显存在两条直线，在矿石品位为1%处分界，说明接触交代型铜矿品位具有多母体的复合分布。

图9-23 我国斑岩铜矿品位直方图

图9-24 我国斑岩铜矿品位对数正态直方图

(4)我国岩浆型铜矿品位-吨位统计分布模型

从数据库中共选择出17个单或共生岩浆型矿床，品位最低为0.13%，最高为1.37%，均值0.58%。岩浆型铜矿统计分布图如图9-31。丰度偏度检验岩浆型矿床同时服从正态和对数正态分布。通过数字概率纸方法检验该类型矿床更符合正态分布(图932)。

图9-25 我国斑岩铜矿品位对数概率图

岩浆型矿床平均矿石量为3760万吨，最小为0.6万吨，最大为12659万吨。直方图统计分布如图9-33。

(5)我国热液型铜矿的吨位-品位统计分布模型

从数据库中共检索出191个矿床，平均值为1.13%，最小值为0.104%，最大值为10.07%，品位统计直方图如图9-34。品位丰度与偏度检验表明经过10次异常点删除后品位仍然不服从正态或对数正态分布，从品位频数对数概率纸上可以看出品位分布近似为直线，可以认为它服从对数正态分布(图9-35)。

图9-26 我国斑岩铜矿矿石量直方图

图9-27 我国斑岩铜矿矿石量对数正态分布直方图

热液型矿床矿石量的最小值为0.1万吨，最大值为8997万吨，平均为293万吨。统计直方图如图9-36。品位丰度偏度检验不服从正态分布，经过2次异常删除后服从对数正态分布。在对数概率纸上在矿石量8500万吨处有一异常拐点，其它为标准直线(图9-37)。

图9-28 我国接触交代型铜矿品位统计直方图

图9-29 我国接触交代型铜矿对数正态分布直方图

(6)我国海相火山气液型铜矿的吨位-品位统计分布模型

从铜矿数据库中共检索出57个单和共生海相火山气液型矿床，此类矿床的平均品位为1.44%，最小品位为0.42%，最大品位为9.03%。该类型的直方图与累计频率概率纸如图9-38、9-39。从对数概率纸上可见其服从对数正态分布。海相火山气液型吨位平均值为1046万吨，最小矿石量为0.6万吨，最大矿石量11253万吨。通过对数正态分布检验一次为对数正态分布，不服从正态分布。

图9-30 我国接触交代型铜矿品位概率分布图

(7)我国海相沉积型铜矿的品位-吨位统计分布模型

参加统计样本33个，包括东川铜矿等。平均品位为0.8%，最小品位为0.315%，最大品位为1.41%。品位统计直方图和概率图如图9-40、9-41。偏度丰度检验服从正态分布。海相沉积型矿石量最小值为1.1万吨，最大值15619万吨，平均为1925万吨。统计直方图累计频率为正态分布。

(8)我国陆相沉积型铜矿的品位-吨位统计分布模型

图9-31 我国岩浆型铜矿品位统计直方图

图9-32 我国岩浆型铜矿品位概率纸图

图9-33 我国岩浆型铜矿矿石量对数统计直方图

图9-34 我国热液型铜矿品位统计直方图

图9-35 我国热液型铜矿对数概率图

参与统计样本共59个。品位均值为1.36%，最小值为0.36%，最大值为4.51%，相对而言品位较高。统计直方图及累计频率图如图9-42、9-43。丰度偏度检验服从正态分布。陆相沉积型矿石量平均为258万吨，最大值为2790万吨，最小值为0.4万吨，矿床规模小，矿石量服从对数正态分布。

(9)我国陆相火山气液型铜矿的品位-吨位统计分布模型

我国从数据库中共检索出13个矿床，大多数为小型。平均品位为0.89%，最大值为1.45%，最小值为0.42%。品位统计直方图及累计频率图如图9-44、9-45。丰度与偏度检验该类型矿床服从正态分布。陆相火山气液型矿石量平均值为1322万吨，最小值为10万吨，最大值为10391万吨。矿石量服从对数正态分布。

图9-36 我国热液型铜矿矿石量对数分布直方图

图9-37 我国热液型铜矿矿石量对数概率分布图

图9-38 海相火山气液型铜矿品位直方图

图9-39 我国海相火山气液型铜矿品位对数频率图

图9-40 我国海相沉积型铜矿品位统计直方图

图9-41 我国海相沉积型铜矿品位统计概率图

图9-42 我国陆相沉积型铜矿品位统计直方图

图9-43 我国陆相沉积型铜矿品位概率分布图

图9-44 我国陆相火山气液型铜矿品位统计直方图

(10)我国受变质型铜矿的品位-吨位统计分布模型

选择了以红透山矿床为代表的矿床47个，矿床平均品位为1.05%，最小值为0.12%，最大值为4.5%。矿床统计对数直方图和累计对数频率分布图如图9-46、9-47。品位偏度丰度检验为对数正态分布。

受变质型铜矿矿石量平均为1850万吨，最小为3万吨，最大为30071万吨，最大矿是山西铜矿峪矿床。受变质矿床矿石量服从对数正态分布。

(11)我国表生型铜矿的品位-吨位统计分布模型

从数据库中仅检索出6个矿床，金属量均在0.5万吨左右，仅贵池六蜂山铜矿为3万吨。矿床平均品位为1.3%，最小品位为0.16%，最大品位为2.71%。由于该类矿床目前规模小，本次不做统计分布研究。

(二)我国主要铜矿品位-吨位联合分形模型

对矿床的品位与吨位研究一直是地质经济专家和数学家十分重视的问题。通常认为矿床规模越大，其品位相对就低，这就是Lasky(1950)提出矿石储量的对数与品位之间存在的线性关系(Lasky定律)，Harris(1984)、Cargill(1980)认为应该是品位的对数与吨位的对数之间有线性关系，Turcotte提出了矿物形成过程的修正的分形模型，以别于前人的对数模型。模型的核心是矿物在地壳局部地段不断富集，而无须相邻地区的物质贫化。国内一些学者也对品位的分形进行了研究，如沈步明等认为矿石品位的分维可以确定矿化类型，但对品位吨位联合模型研究较少。按照Turcotte的分形模型，矿床品位与吨位有如下公式：

图9-45 我国陆相火山气液型铜矿概率分布图

C/C0=(M0/M)D/3

式中：M是矿石质量；C是品位；C0是地壳丰度；M0是研究地区的总金属质量。依据上述公式将品位数据与矿石数据标度在双对数坐标上，计算其统计斜率，即得到分维值。

1)我国斑岩铜矿品位-吨位联合模型：依次计算品位与矿石量在不取对数、品位对数、双对数情况下的品位与吨位的相关系数为-0.36、-0.6、-0.69(图9-48、9-49)。

说明矿床品位与吨位有较强的双对数相关，存在分形关系，计算分维值为0.28。和国外学者对铜矿研究的分维值比较(大多数为1.5～2)，该数据明显偏低。其原因应进一步研究。

2)岩浆型：依次计算品位与矿石量在不取对数、品位对数、双对数情况下的品位与吨位的相关系数为-0.05、-0.06、-0.004。说明岩浆溶离铜矿床品位与吨位没有相关关系，它们之间不存在分形关系。

图9-46 我国受变质型铜矿品位对数直方图

图9-47 我国受变质型铜矿对数概率图

图9-48 斑岩铜矿吨位品位关系图(原始数据)

图9-49 斑岩铜矿品位-吨位关系图(双对数)

3)接触交代型：依次计算品位与矿石量在不取对数、品位对数、双对数情况下的品位与吨位的相关系数为-0.087、-0.18、-0.15。说明接触交代型铜矿床品位与吨位相关关系极弱，它们之间不存在分形关系。

4)海相沉积型：依次计算品位与矿石量在不取对数、品位对数、双对数情况下的品位与吨位的相关系数为-0.197、-0.085、-0.12。说明海相沉积型铜矿床品位与吨位相关关系极弱，它们之间不存在分形关系。

5)海相火山气液型：依次计算品位与矿石量在不取对数、品位对数、双对数情况下的品位与吨位的相关系数为-0.133、-0.20、-0.11。说明海相火山气液型铜矿床品位与吨位相关关系极弱，它们之间不存在分形关系。

6)陆相沉积型：依次计算品位与矿石量在不取对数、品位对数、双对数情况下的品位与吨位的相关系数为-0.08、-0.135、-0.06。说明陆相沉积型铜矿床品位与吨位相关关系极弱，它们之间不存在分形关系。

7)陆相火山气液型：依次计算品位与矿石量在不取对数、品位对数、双对数情况下的品位与吨位的相关系数为-0.08、-0.16、-0.17。说明陆相火山气液型铜矿床品位与吨位相关关系弱，它们之间不存在分形关系。

8)受变质型：依次计算品位与矿石量在不取对数、品位对数、双对数情况下的品位与吨位的相关系数为-0.12、-0.28、-0.26。说明受变质型铜矿床品位与吨位相关关系弱，它们之间不存在分形关系。

9)热液型：依次计算品位与矿石量在不取对数、品位对数、双对数情况下的品位与吨位的相关系数为-0.09、-0.17、-0.19。说明热液型铜矿床品位与吨位相关关系弱，它们之间不存在分形关系。

二、我国几种金矿品位-吨位模型及资源评价技术研究

(一)研究数据说明

本次研究是在中国地质科学院区划室1994年关于全国金矿区划研究(潘辉逖等，1994)总结数据库基础上进行的。原金矿数据共574个(截止1994年资料)，在此基础上，参照1999年全国金矿储量数据表，建立了本次研究的数据库。由于原数据库金矿类型以工业类型为主，为了建立有成因意义找矿模型，本次以陈毓川等编著的“中国金矿床及其成矿规律”为依据，该书将我国金矿分为绿岩型、与岩浆岩有关的金矿床、产于沉积建造有关的金矿床和与表生作用有关的金矿床。在绿岩带金矿中又分为细脉浸染型和脉型金矿，与岩浆岩有关的金矿床又分与火山岩有关的金矿床、斑岩型、侵入体接触带型、远离接触带金矿、构造破碎带金矿，沉积建造矿床分碳酸岩金矿和变质碎屑岩金矿床，与表生作用有关的金矿又分砂金、红土型和铁帽型。本次重点研究了绿岩型、构造破碎带金矿、矽卡岩型、斑岩型、火山岩有关的金矿、产于沉积建造有关的金矿床和砂金等类型。通过填表在储量表上共有1496个金矿床、由于有些没有位置经纬度、有些缺储量和品位，将这些样本删除，参加统计分析的样本共1411个。

(二)我国金矿储量分布特征

通过金矿数据库统计表明，目前我国已勘探发现的金矿储量共6780吨。各省储量分布如表9-10。

表9-10 各省金矿储量分布

其中山东省岩金达千吨，江西有650吨，主要是德兴铜矿共生金达400吨。黑龙江有505吨，但都是以沙金为主。另外河南、陕西、河北、甘肃等都有较大金矿，单或共生矿和伴生矿均有，其中伴生矿有115吨(金川79吨)。

按照中国金矿床类型(陈毓川等，2001)，几种重要的金矿成矿类型的矿床数分别为：与中酸性侵入岩有关构造破碎带金矿有463个，表生金矿(冲积、冰积等)457个，绿岩型74个，火山热液型(包括海相火山作用和陆相火山作用)共67个，热液型金矿(成因复杂，许多成因不明)共69个，斑岩型61个，微细浸染型54个，浅变质岩型43个。为了解决金矿类型不明问题，本次也尝试用Singer使用的神经网络方法用品位-吨位参数进行分类，结果见神经网络有关章节。各种类型金矿储量和矿床数统计如图9-50，其中与中酸性侵入岩有关构造破碎带金矿有2507吨，占总资源量36%，说明该类型矿床仍是金矿找矿重要类型；表生金矿(冲积、冰积等)有911吨，斑岩型金矿储量838 吨，主要为共生金或伴生金，该类型金矿储量大，如德兴；绿岩型金矿分布在我国辽宁、河北、山西等地，储量有400吨；微细浸染型主要分布在贵州、四川等省，储量有378吨；火山热液型金矿主要在我国新疆、内蒙古、甘肃、福建等省，有储量468吨，浅变质岩型主要为湖南、江西等板溪群浅变质作用形成的矿床，有259吨。

图9-50 我国主要金矿类型储量统计分布图

(三)几个重要类型金矿品位-吨位模型

使用的研究方法与铜矿品位-吨位分布研究方法一样，主要使用MRAS系统中对元素地球化学数据处理程序。

(1)构造破碎带蚀变岩型金矿的品位-吨位统计分布模型

从金矿数据库中共检索出此类型矿床数463个，最小品位0.108 克/吨，最大品位93.66克/吨，平均9.31克/吨，标准均方差2.8。该类型金矿品位直方图如图9-51、952，具有明显的长尾偏对称特征，经过10次删除异常点检查，仍然不服从正态分布。在对数概率纸上形成标准的直线，说明我国构造破碎带蚀变岩型金矿品位具对数正态分布特征。矿床资源量分布从1000吨到2936.9万吨(矿石)，变化极大。偏度丰度检验不服从正态分布。矿石量对数分布如下图，一次通过偏度丰度检验，服从对数正态分布(图953)。在对数概率图上成直线分布(图9-54)。

图9-51 构造破碎带蚀变岩型金矿品位分布直方图

图9-52 构造破碎带蚀变岩型金矿品位分布对数直方图

图9-53 构造破碎带蚀变岩型金矿矿石量分布对数直方图

图9-54 构造破碎带蚀变岩型金矿矿石量对数概率图

(2)接触交代型金矿的品位-吨位统计分布模型

从数据库中共检索出174个(去掉伴生70个)，接触交代型品位的平均值为1.1%，最小值为0.25%，最大值为10%，变化区间较斑岩金矿大，相对较富。接触交代型金矿的统计直方图如图9-28，在一次删除异常样本后服从正态分布。而其对数直方图如图929，经多次分布检验仍然不服从对数正态分布。接触交代型的概率纸图如图9-30，明显存在两条直线，在矿石品位为1%分界处，说明接触交代型金矿品位具有母体的复合分布。

(3)绿岩型金矿的品位吨位统计分布模型

从数据库中共选择出74个绿岩型矿床，品位在0.173×10-6和37×10-6变化，均值10.7×10-6，变化较均匀集中。

绿岩型金矿品位分布图如图9-55、9-56。丰度偏度检验绿岩型矿床同时服从正态和对数正态分布，但正态分布需要删除4次异常点。通过数字概率纸方法检验该类型矿床更符合对数正态分布。

图9-55 绿岩型金矿品位对数直方图

绿岩型矿床平均矿石量为80.9万吨，最小为1 000吨，最大为799.8万吨。一次通过对数直方图偏度峰度检验，服从对数正态分布。

(4)微细浸染型金矿的吨位-品位统计分布模型

从数据库中共检索出54个矿床，品位在0.25×10-6和15×10-6变化，均值5.7×10-6，品位统计直方图如图9-57。品位丰度与偏度检验表明品位既服从正态分布，也服从对数正态分布，从品位频数对数概率纸上可以看出品位分布近似为直线(图9-58)，可以认为它服从正态分布。

微细浸染型矿床矿石量的最小值为1.4万吨，最大值为953.1万吨，平均为136.4万吨。品位丰度偏度检验不服从正态分布，服从对数正态分布。

图9-56 绿岩型金矿品位直方图

图9-57 微细浸染型金矿品位直方图

图9-58 微细浸染型金矿概率图

有关矿产资源评价新方法模型的探讨

一、“三步式”矿产资源潜力评价方法

“三步式”矿产资源评价方法是美国USGS目前推荐使用的一种未发现矿产资源的潜力评价方法，它在1975年就开始探索(Nokleberg，2002)，在20世纪90年代形成较为完善的方法体系，并在美国本土矿产资源评价中作为标准方法得到使用。我国学者赵鹏大等(1994)较早介绍了该方法。“三步式”(THREE-PART)评价方法按英文翻译应该是赵鹏大翻译的“三部式”，但它确实又是有先后顺序的3个有机部分。USGS修正的“三步式”评价方法框架图如图1-1。

美国地质调查局Warren J.Nokleberg在“Metallogenic analysis as an integral part of themineral resource assessment”项目中对MA与QMRA方法给予了深入的剖析。正如图1-1所述，“三步式”评价方法包括3个大的步骤：

图1-1 修正的USGS三步式评价方法图

1)圈定成矿远景区带；

2)估计成矿远景区带的可能矿床个数的分布；

3)使用世界范围的预测矿种类型的标准品位吨位模型，进行资源潜力的定量估计。

在上述三步中，最重要的是第一步。在该步工作中Warren J.Nokleberg又给出6点具体工作步骤，包括：

1)定义关键标准术语；

2)编制地质构造建造地图；

3)系统描述和研究地区矿床特征模型，以期总结评价区可能的矿床类型；

4)归纳和总结矿床模型和找矿模型；

5)圈定含有已知矿床、矿点的成矿远景区；

6)根据总结的成矿区带找矿模型圈定未发现已知矿床的远景区。

在圈定成矿远景区带方面又有两种不同的方法，即以上述6项工作为基础的矿床成因模型法和信息合成综合的定量评价方法(图1-2)。在信息合成综合的定量评价方法中他们既使用特征分析和证据权法，又使用了非线性神经网络技术，从而提高预测评价的精度和灵活性。

从上述说明，我们可以发现三步式矿产资源评价并不是一个什么全新的评价方法，它不过是一些有效方法的集成组装。我国在20世纪80～90年代广泛开展的二轮成矿远景区划和中大比例尺成矿预测中同样广泛使用综合信息矿产资源成矿规律编图、综合信息找矿模型建立和基于蒙特卡罗计算机定量模拟等，而且在使用综合信息进行区域三维立体成矿规律研究方面是走在前面的。但有两个成果是值得我们借鉴的：①一致的区域构造建造编图；②标准的矿床模型和品位吨位模型。以往我们在开展资源定量评价中往往是使用地区的品位吨位模型，这样一个地区一个结果，而且产生“领导资源量”，研究矿床模型的专家往往不太介入具体的评价预测资料分析工作，使模型和预测相对脱节。

图1-2 基于信息合成综合定量评价

二、“三步式”矿产资源潜力评价方法构造建造编图问题

各种成矿学说都表明矿床不是自来之物，它与一定地质环境和地质建造有关。“导致矿床的产生，特别是内生矿床的成矿作用是地壳历史发展的统一而复杂作用过程的一个方面，它在其历史发展过程中，与地质作用其它方面即沉积作用、构造运动、岩浆活动和变质作用有着最密切的关系。矿化作用可以而且应该从其历史发展和与地壳地质发展作用过程的所有其它方面相互联系的角度进行研究”(毕利宾)。前苏联学者从地质建造出发强调矿床是地壳不同大地构造(地槽、地台、岩浆构造活化)发展演化的结果，一定矿床是特定的地质构造产物，不同构造建造单元的矿床产出类型有根本区别。在地槽发展早期主要是铜、镍、铁等矿床，而在地槽晚期则主要是与岩浆活动有关的中、低温多金属矿产。在地台区沉积盖层金属矿床主要是层控低温矿床和一些与碱性岩有关的矿产。以板块成矿学说为代表，欧美地质学家也十分强调一定大地构造环境对矿床的控制作用，他们主要采用将今论古方法，根据现代大洋洋脊、岛弧火山及大陆裂谷等不同成矿环境来认识地质历史发展过程中不同成矿地质构造环境。著名的斑岩铜矿及与海底火山作用有关的黑矿被认为是大洋板块俯冲的结果，非洲南德特大型金铀矿床则认为是古老克拉通成矿环境的产物，而一些大型金刚石矿床被认为是大陆裂谷环境的产物。查·赫奇逊在《大地构造环境与成矿作用》一书中较系统地论述了各种构造环境成矿作用，可以看出尽管不同成矿学派的出发点不同，但都强调构造环境对矿床生成起着制约作用。

成矿地质构造环境编图在“三步式”资源评价中占有极其重要的地位，是进行各种预测最基本的出发点。一方面通过编图可以认识研究一定的构造环境分区、构造环境地质建造的演化以及相关的矿产的可能分布；另一方面在标准的矿床模型中，构造环境是一个重要的圈定成矿远景区的标准准则。在“三步式”资源评价中构造环境底图目前已相当精细，不仅要反映大的构造分区，如地台、克拉通、岛弧等，还要表达不同构造环境的物质组成(李锦轶)。在地质底图中还应表达矿床模型涉及的标志单元，如在注意区分认识区域不同地质环境成因California低硫石英脉矿床评价中，在编图中重点表达了低区域变质的沉积火山岩建造、成矿建造及成矿建造系列(Singer，Cox)。

三、“三步式”矿产资源潜力评价方法多元勘查信息综合应用问题

Warren J.Nokleberg(2002)指出在成矿地质底图编制中应该加强多元勘查信息的解译和应用。地球物理、地球化学和遥感等勘查技术获取的信息对隐伏地区矿产和深部构造、岩体的识别有重要作用。

地球化学预测起始于前苏联，主要研究一定区域内成矿作用元素及其组合在时间和空间上的分布特点。目前地球化学预测主要有求异方法和综合方法。求异方法主要是在考虑地质背景前提下充分研究各种地球化学异常的性质、研究评价地球化学异常的性质结构，进而选出最有利的异常区。综合方法主要是充分利用区域地球化学资料研究元素在不同地质建造中的表现形式，分析区域成矿地球化学规律进而进行地化预测。这两种分析预测途径都是可取的，它们对提高预测水平十分有效。

地球物理预测主要是通过研究地球物理异常与分析矿床与地球物理场关系两个方面进行。对于某些特殊类型的矿种(铁、放射性铀矿等)直接研究地球物理异常无疑是十分有效的预测方法。在矿区利用井中电磁波法能够圈定某些漏掉的有色金属矿体，激发极化法和视电阻率法是矿区寻找金属矿体的有效方法。然而在区域预测中对大多数矿床来说地球物理预测法永远只是一种间接预测方法。由于地球物理方法的“穿透性”特点，它能够提供有效的深部隐伏地球物理大地构造信息，通过物探资料能够分析地质建造结构、深部变化、界面等。各国学者都十分注意利用地球物理信息进行成矿分析。在前苏联安德列耶夫认为负重力异常与地槽带相对应，而正异常则与地台区相对应，并得出在正重力异常有铜、金矿床，在负重力异常有锡、钨矿床；穆石敏根据地球物理资料研究了中国华北大地构造特点，并进行了矿产初步预测；王懋基通过地球物理资料研究认为钨-锡成矿与岩石圈低密度有关，表现为重力低，而铅锌矿化主要在重力异常梯度带上。更多的地质学家强调利用地球物理资料研究区域地质构造发展演化特点，特别是利用地球物理信息的穿透性，识别大量的隐伏构造，研究各种构造的相互依存关系，研究构造的规模大小、延深、期次、序次等，并与区域成矿作用研究结合起来，查明成矿时各种构造(包括隐伏构造)进而开展区域成矿预测。例如王世称在华北地台金矿预测中就广泛利用航磁重力信息，研究金矿资料体的磁场、重力场特征，并以此建立综合信息找矿模型。

随着高分辨率航天仪的出现，遥感信息预测也愈来愈受到人们的重视。由于遥感信息的穿透性和总和性特点，对区域成矿线性构造、环形隐伏构造识别特别有效，无疑地遥感航天预测可以通过研究区域构造的(特别是线性构造)展布及构造复杂程度(等密度图)与矿产分布关系来进行科学预测。近来美国、加拿大利用遥感信息直接预测找矿取得了经验，他们主要是利用红外波段(1.65μm及2.2μm、Tm5及Tm7)对矿化蚀变进行显示，Tm5对铁矿化有强烈的反映作用，而Tm7 波段对热液矿化、泥质粘土却有强烈的吸收，这样利用Tm5/Tm7可以较好判别有强烈热液蚀变的矿化显示。

地球化学、地球物理、遥感预测的预测标志因素具有明显多解性，据美国矿产局调查，10万个化探异常与矿点、矿床之比为100∶4∶0.7，可见化探异常出现受许多非矿化因素制约，例如有剥蚀水平、地表景观影响等。地球物理异常的多解性更为人所知，电磁波法异常不仅与富矿、漏矿有关，也可能与一些富水断层有关。遥感信息Tm5/Tm7图像矿化指标却受到不同岩性、植被强度的影响。因此这些方法与地质预测的有机结合以及这些异常标志的及时验证对预测是至关重要的。为了减少这种物化遥信息使用的多解性带来的风险，王世称多年总结的以地质直接信息为先验前提，科学进行综合信息矿产资源编图方法是一种可行的方法。

四、“三步式”评价定量方法的几个问题

1.关于使用远景区矿床个数问题

在“三步式”评价中未发现的矿产资源潜力数量=远景区可能的矿床个数×该类型的矿床品位×该类型矿床吨位，品位和吨位可以由标准矿床模型得到，但远景区矿床个数却是需要估计的。我们发现估计矿床个数与我们国家经常使用的直接用回归方法或逻辑信息法预测资源量同样困难。就此问题我们在研究中向Singer求教，我们的问题是这样的：

Dear Dr Singer：

I have study your data of Chinese porphyry deposits.I found these may have some question.First some deposit type may be skarn type, secondly there are too many deposits in Tibet that are not important.I have a question about three parts methods，the number of deposits in the tracts is the same difficulty to estimate with the metal resource.Why not estimate the metal resource directly，do not use number×grad×tonnage?

Singer的回答是：的确估计矿床数和估计资源量同样是一件困难的事，但使用品位吨位模型可能对估计资源量的经济评价有一定的参考。

2.关于TRACT问题

在矿产资源定量评价中，评价预测单元划分是一项重要工作，通常单元有网格单元(GRID)、地质单元(IGU)、靶区(TARGET)等概念，在“三步式”评价中使用了“TRACT”，究竟“TRACT”是什么级别的成矿远景区?Warren J.Nokleberg(2002)有较明确的解释。TRACT是受某特定构造事件控制的(如岩浆弧、碰撞带等)可能产生一组有成因联系的矿床组合的区域，相当于MA分析的BELT。TRACT边界可以是重要的构造边界或含矿岩系范围，在TRACT外不太可能有该类型矿床存在，边界是非规则的。和我国成矿区带比较，BELT相当于我国3～4级成矿区带，因此TRACT评价是一种小比例尺的战略评价工作。

3.品位吨位模型问题

Singer给我们提供了世界标准斑岩铜矿品位吨位数据。我们使用MRAS软件进行了对比研究，发现我国斑岩铜矿品位吨位模型的统计分布和世界斑岩铜矿一样，都服从正态分布。但如果使用世界斑岩铜矿作为MARK3软件的模型样本则估计的铜矿资源量较使用我国模型高一倍。由此我们向Singer提出我国斑岩铜矿品位吨位模型和世界不一样，Singer提出了品位吨位模型研究3点意见：小于4.5Mt矿石的斑岩铜矿不应该进入模型；所有2km2的铜矿储量要加起来；要进行T检验。

4.经济成本滤波器模型

在矿产勘查市场经济社会，矿产的市场价格对矿产资源量的估计有一定的影响，市场价格上升使降低一定的品位也可能产生采矿利润。经济成本矿产资源评价在北美研究得较为深入，Harris有专著论述，从文献看USGS已在MARK3软件中加入了经济成本滤波器模块，但目前还没有相关的文献可以参考。经济成本滤波器模型可用图1-3表达，可以看出研究此类问题还需要知道目前哪些矿床由于经济原因不能开采，在我国目前还没有这方面的材料，所以本次对该问题研究较少。

图1-3 矿产资源评价经济成本滤波器概念模型

5.专家系统和数字矿床模型

数字矿床模型是本项目首次提出的新概念(见本项目2001年工作设计)。在此之前赵鹏大提出了数字找矿模型，该概念内涵是应用定量方法建立矿床与多元地质信息的关系，和本项目提出的数字矿床模型有一定区别。在立项时主要提出建立铜、金矿床的数字知识库，主要是参照了澳大利亚地质调查局Lesley Wyborn等(1995)编写的在已知矿床不多的地区运用GIS进行矿产资源勘查评价的模型，试图将专家系统与GIS技术结合起来。2002年在USGS的网页上正式见到Singer领导的资源评价项目组提出的Digital Deposit Model研究方向。

澳大利亚地质调查局Lesley Wyborn等首先从成矿系统(图1-4)出发在专家系统知识基础上，使用ARC/INFO平台开发了相应的评价方法。其工作原理如下：

(1)第一步

在这个“矿化系统”中总结了澳大利亚矿床的知识，将其作为区域“矿化系统”的组成部分，形成某种类型矿床必要的关键因素，并在GIS中可用数字图形条件表示。矿床首先应被考虑为区域到矿田不同尺度的“矿化系统”，然后分解成局部的、矿田的、区域的不同尺度图形条件。对于矿床生成的必要条件(如氧化流体、温度、母岩组分)，必须转化为能够为GIS所能表达的特征(如蚀变带、变质组分、交代岩体类型等)。在一个“矿化系统”范围内，就有可能运用矿床模型发现更多的矿床，特别是与已知矿床类型相同的矿床。

图1-4 矿床知识库的成矿系统模式库

(2)第二步

开发高质量的地学GIS应用数据库系统，将上述图形表示的地质条件转化为可查询的属性。

(3)第三步

开发对上述GIS系统进行分析的资源潜力评价的方法系统。该方法系统并不依赖要求已知矿床要达到一定的数目，因此综合分析的结果可看作是一种统计依据。已开发的GIS分析技术有3种不同的、但又互为补充的方法：第一种方法体系实际上是基于已知矿床或矿化系统特征的数字化数据库的专家系统；第二种体系是用户可交互式圈定有潜力地区的分布图；第三种方法对已知矿化区(或被考虑有潜力的异常区)的周围区带进行研究，然后确定在GIS所有图层内这些区带的具体地方表示。

上述基于地质模型金属成矿分析方法的关键问题是怎样将矿床模型在计算机上进行表达，怎样将矿床模型知识与GIS空间数据库联系起来。只有当数字化地图及数据库被有效地建立，只有当矿床模式的矿化系统以可图示化标准来表达，而不是用温度值、压力和流体化学表示时，在GIS平台上发展的方法学才不会受局限。

根据上述思路我们总结了本次数字矿床模型的研究思路，即开发定矿床类型、定矿床远景区位置和远景区成矿有利性优选的数字矿床模型评价系统。

自从USGS 1980年首次研制成功PROSPECTOR斑岩铜矿专家系统，并找到斑岩钼矿以来(Duda等，1981)，矿床勘查评价专家一直十分重视矿床专家系统的研究工作，1986、1994年MacCammon又将Singer等建立的全球86个标准矿床模型的知识库数字化。当前，将GIS技术、地学空间数据库与专家系统结合仍然是矿产资源评价的重要热点研究方向，根据专家知识从海量GIS空间地学数据库挖掘有用信息是今后地学信息技术发展的重要方向。