Построение карты геохимических аномалий по предсказанному значению золота на Лидинском рудном поле острова Уруп

Целью данной статьи является изучение способов построения карт геохимических аномалий методами геостатистики. На представленном в статье примере показана возможность вероятностного определения золота, образующего ореолы рассеяния закрытого типа по данным литогеохимического опробования Лидинской площади (о. Уруп, Курильские острова). На участке Коленчатом Лидинского рудного поля известно золотое рудопроявление Коленчатое. Оно приурочено к врезу реки и за пределами его пропадает. Это связано с мощным перекрытием участка четвертичными отложениями. Вкупе с неравномерным распределением золота данные обстоятельства осложняют построение карт геохимических аномалий и выделение перспективных участков. Для решения поставленной задачи были использована программа Statistica. С ее помощью была построена матрица корреляций, определены элементы спутники золота и составлено уравнение множественной регрессии для золота. Данное уравнение было использовано для вероятностного расчета значений золота в каждое точке опробования. В программе ArcGis в модуле Geostatistical Analyst была построена карта геохимических аномалий по предсказанному значению золота методом кригинга, выделены перспективные участки. Выявленные аномалии вытянуты в северо-западном направлении и пространственно приурочены к основной системе разломов.

The purpose of this article is to study the methods of constructing maps of geochemical anomalies using geostatistical methods. The example presented in the article shows the possibility of probabilistic determination of gold in strongly overlapped areas (Urup Island, Kuril Islands). On the site of the Kolenchaty Lidinskoye ore field, the gold ore occurrence of the Kolenchaty is known. It is timed to the incision of the river and disappears outside of it. This is due to the strong overlap of the area by Quaternary sediments. Together with the uneven distribution of gold, these circumstances complicate the construction of maps of geochemical anomalies and the identification of promising areas. To solve this problem, the Statistica program was used. With its help, a matrix of correlations was built, elements of the satellites of gold were selected, and a multiple regression equation for gold was drawn up. This equation was used to probabilistically calculate gold values at each sampling point. In ArcGis, Geostatistical Analyst, geochemical anomalies were mapped from the predicted gold value by kriging, and promising areas were highlighted.