多重分形局部奇异性分析方法及其在矿产资源信息提取中的应用.pdf

多重分形局部奇异性分析方法及其在矿产资源信息提取中的应用非线性理论、复杂性理论、空间信息技术与矿床学、矿产资源勘查与评价研究的结合是国际新兴研究领域。自从多重分形概念被引入到分形理论中以来各种多重分形模型被纷纷提出并广泛应用于自然科学和社会科学各个领域中。在地学领域，许多地质过程具有尺度独立性特征，多重分形理论所提供的奇异性、广义自相似性、多重分形谱等概念和相关的模型，不仅能够客观地描述成矿系统、成矿过程、成矿富集规律、矿产资源时空分布，还提供了定量模拟和识别成矿异常(地质、地球物理、地球化学、遥感异常)的有工“效模型和实用方法。基于多重分形理论的局部奇异性分析是近年来迅速发展的前缘研究方向，不仅在矿产资源信息提取中具有重要的应用，而且在其它许多应用领域也有良好的应用前景。奇异性问题的研究在科学技术的诸多领域都有所涉及，并且有着各自特定的含义。为了采用奇异性的基本原理研究一般的奇异性事件或过程，本文中的奇异性定义为：将在很小的时间—空间范围具有巨大能量释放或巨量物质形成的现象称之为具有奇异性。成矿作用可以认为是一种特殊的奇异事件，它引起成矿物质的巨量堆积和元素高度富集。非线性理论和复杂性理论的最新研究结果表明，奇异性通常具有尺度不变性特征，奇异性现象往往是分形的或多重分形的。在局部奇异性分析中，指数α被称为局部奇异性指数，在不同的位置上幂律关系可以具有不同的α值，α值表征了模式的密度分布随度量尺度的变化性。在地球化学数据中，正奇异的地段(α＜2))对应于由于矿化作用或其他局部地质过程而引起的元素富集地段；负奇异的地段(α＞2)对应于元素相对亏损的地区；无奇异(α≈2)的地区对应于背景场，背景场在地球化学图中所占范围较大。α值越小，表明正奇异性越强烈。局部奇异性分析方法可以直接对局部异常进行空间(时间)定位，并在低缓异常识别中效果显著，在矿床空间丛聚分布度量、遥感信息处理中也已取得较好的效果，该分析方法的引进还产生了奇异地质统计学插值方法。局部奇异性指数是局部奇异性分析计算中的关键指标，目前的计算方法还存在一些不足，这主要表现在：(1)如果局部奇异性指数α值完全地刻画了奇异性的强度，那么由局部系数所构成的c集就应成为一个非奇异性的成份，然而在常规的局部奇异性分析中，对于局部奇异性指数的计算没有考虑局部系数的作用，这影响了α值计算的精度水平。(2)地学数据往往具有各向异性，对于各向异性局部奇异性指数的计算，虽有相关方法提出，但都是相对简单。有的计算考虑了方位各向异性，但没考虑空间位置的不同而具有不同的各向异性；有的考虑了空间位置的差异但不同尺度的各向异性方位和压缩比都是固定的。对于不同空间位置及不同尺度上的各向异性参数的获取方法尚未有深入研究。针对上述问题，本文在追踪论文相关的研究现状后，对基于多重分形理论的局部奇异性原理进行了较全面的讨论，指出了奇异性的局部统计自相似性、各向异性、多样性三个基本特征。作者在剖析局部奇异性分析基本方法(LSA)及其算法的基础上，提出了两个改善模型：局部奇异性分析迭代方法(I-LSA)和广义局部奇异性分析方法(GLSA)。同时在基于窗口方法和基于等值线方法的局部奇异性算法基础上设计并实现了推广算法。最后，将局部奇异性分析方法应用于个旧地区水系沉积物Cu地球化学异常信息的提取。本文主要的研究工作和获得的主要结论有以下几个方面：(1)局部奇异性分析迭代方法研究基于滑动平移固定窗口局部奇异性的计算结果可通过迭代方式进行优化。作者对迭代方法的推导和算法进行了详细讨论，从方法上说明了常规非迭代方法和迭代方法之间的联系和区别。常规非迭代方法可认为是迭代方法的一种特殊情形。dewijs数据、二维各向同性模拟数据WX数据集的处理结果表明，局部奇异性分析迭代方法可以提高局部奇异性指数的计算精度。(2)广义局部奇异性分析研究广义奇异性分析应用空间U统计量法获取了局部各向异性的窗口系列并进行局部奇异性指数的计算。本文探讨了三个方面的计算技术：(a)各向异性动态度量模型与椭圆覆盖结点矩阵模板库技术：(b)不同尺度局部最优U值与各向异性参数获取方法；(c)各向异性空间覆盖盒子系列构建方法与局部奇异性指数计算。它们能够较好地满足将空间U统计量法引入到广义局部奇异性度量中的计算需要。二维各向异性模拟数据WY数据集五种不同计算条件的广义计算结果表明，应用空间U统计量法进行广义奇异性分析是可行的、有效的。(3)局部奇异性分析的推广算法研究推广算法综合了窗口方法和等值线法的优点，在混合计算、空间覆盖盒子系列构建、空间加权、边缘处理等多个方面进行了功能增强。在多种方式的空间覆盖盒子构造方面，作者对空间覆盖盒子系列参数定义文件进行了设计，该方法不仅建立广义奇异性分析中空间U统计量结果与局部奇异性计算之间的联结关系，而且它还提供了一种用户可