基于GIS的矿床空间信息成矿预测模型应用

矿产资源定量预测是在对矿床与地质条件之间的关系进行分析的基础上实施的，借用地质单元将矿床与地质信息联系起来建立预测模型，得以对已知的和潜在的矿床及其相应的资源量做出预测及评价（朱裕生等，1997）。赵鹏大等（1999）认为“在传统的矿床统计分析方法中，须用样本的观测结果来描述总体特征和确定远景区”。因此定量预测首先应保证抽样的随机性，还要保证样品的代表性。为此，通常选择一定大小的网格将整个研究区划分为面积相等、形状相同的“单元”。“单元”犹如地质取样中的样品，用作统一预测和取值范围的基本单位，同时也是进行成矿远景计算、比较、评价的基本单位。所以单元的大小和形状对预测效果有很大的影响（王於天，1990；李新中等，1998；池顺都等，1998；陈石羡，1998；陈永清等，1999）。

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本次研究根据空间信息单元化定位预测方法，采用特征分析方法开展云南老君山矿田及其外围地区成矿条件及找矿预测研究，对地质、地球物理、地球化学、遥感等多元信息进行有机综合，建立矿床空间信息模型，为找矿靶区优选提供依据。

2.5.2.1 信息统计单元的划分

目前，在国内外的成矿预测中应用最广的是规则网格单元划分法，基本思想是运用统计学分析原理，在一定比例尺条件下选择一定大小的网格将整个研究区划分为面积相等、形状相同的单元，用作统一观测和取值的基本单位，通过样本的观测来描述总体，并遵循抽样的随机性及样品的代表性原则。这里如何确定最佳的网格单元大小是关键问题，矿点空间分布统计模型与单元面积大小也有直接关系（张振飞等，1999；吴红星等，2002）。

目前之所以主要采用规则网格单元划分方法，是因为它能在统一观察和定量的前提下，把众多的地质变量所包含的矿产资源信息量最大限度地反映出来，这有利于矿与非矿地质特征的判断，并且给矿产预测的计算机网格化带来了方便，尤其是在GIS支持下，网格单元的划分及单元中信息的提取非常便利。通常对预测单元的划分应考虑的因素有：预测比例尺和精度要求；预测区地质条件复杂程度、矿点数及空间分布特征；研究区范围大小及保证统计分析所需的单元数；地质特征的空间变异性等。

从矿点分布的方差S与其均值X的比例变化可知，单元面积越大，单元矿点分布模型越接近负二项分布；单元面积越小，则越接近泊松分布。因此，单元大小反映了不同的抽样观测条件。条件不同，则会影响统计分析的结果，单元面积的大小目前尚无明确的划分准则，但常用的经验算法如下：

1）经验性最佳面积S＝2×预测区总面积/矿点总数。

2）单元大小能保证当矿点的分布为随机型时，落入单元内的期望矿点数等于或小于实际落入单元矿点数标准差的3倍，即：

动态成矿作用与找矿

式中：E为落入单元内矿点数的数学期望；δ为实际落入单元内的矿点数x的标准差；S为单元面积（%）；n为矿点总数。若δ/E＝1/3，则S＝9/（9＋n）/100。

3）相应比例尺单元大小的参考数据区间，根据相应比例尺的地质图用1～4km2的面积为基本单元的大小，如对于1：5万地质图单元大小则0.25～1km2的面积比较适宜。

4）智能单元面积。根据算法1）、2）、3）中的因素和经验公式，系统将以上专家知识经验形式化、具体化，采用对话框提问方式，通过对预测区基本地质特征的询问，如预测区长度范围、地质图面上的矿点数目、比例尺信息，推理计算出最佳单元面积，然后转换成相应的网格图形叠加于地质图上。

5）用户单元面积。它主要根据用户直接提供的单元大小参数，进行屏幕图形的网格单元确定。单元大小及网格数的多少根据用户的经验和知识随意缩放、旋转，直到用户满意为止。

本次研究统计单元的划分主要考虑对矿化的显示，同时又考虑了统计计算、地质信息变量的选取和空间分析等要素。根据研究区的实际情况和统计计算的处理能力，采用规则网格法在1：5万的都龙老君山矿田地质图上按1km×1km的网格将研究区划分为1680个信息统计单元（图2.23）。

2.5.2.2 预测区地质信息变量的确定及编码

（1）地质信息变量的确定

根据2.1节的分析总结，可知老君山矿田的形成是老君山花岗岩体、田蓬组（

）和冲庄组（

）地层、褶皱断裂构造及多期成矿事件等复合的结果，这些因素与成矿的关联性及其表现形式，是厘定成矿地质信息变量的基础。

A.构造信息变量

地质地球物理资料显示，区域性的北东向文山-麻栗坡大断裂、马关-都龙大断裂等为继承基底构造，并具有间歇性活动演化的深大断裂，它们的长期发展演化及地壳的拉张作用造成了古断拉谷的形成，使该区经历了早期的强烈拉张下陷、晚期挤压隆起的发展过程，成为燕山期花岗岩浆侵位通道和就位空间。

在老君山矿田内，外接触带主要储矿体构造为纵向断裂及裂隙带组合，以及缓倾褶皱带内层间剥离、破碎带、裂隙带组合，矿体总体呈南北向展布；内接触带控矿构造为花岗岩边缘及内部的东西向、南北向、北东向裂隙带。因此，地表构造行迹可作为判断深部隐伏岩体形态变化及成矿有利程度的重要依据，尤其断裂密集区、断裂交会部、构造转折部及褶皱、断裂构造的复合部是成矿的有利部位。

B.地层信息变量

本区主要矽卡岩型矿床均赋存于田蓬组（

）、冲庄组（

ch）地层中的有利岩性段。其中白钨矿床赋存于冲庄组（

）中段；锡、锌多金属矿床赋存于田蓬组（

）中部；银、铅、锌矿床赋存于田蓬组（

）上部地层中。

C.燕山期花岗岩信息变量

围绕老君山岩体突起周边分布有多处成矿带，总体上构成一环状带，并且这些成矿带延伸稳定，而老君山边部派生出来的小岩体或次级突起往往与次级褶皱和断裂构造有关，对成矿十分有利，因此，老君山岩体主突起周边及次级突起部位是寻找隐伏矿体的重要标志。

D.矿化蚀变信息变量

花岗岩，尤其是矿点附近的花岗岩中普遍发育云英岩化、电气石化、萤石化、黄铁矿化蚀变，而外接触带围岩中则发育矽卡岩化、绿泥石化、硅化、褐铁矿化等蚀变，由于断裂系统的贯通，矿化和蚀变的范围会远远超出岩体所在的位置，其影响范围甚至可达地表附近。

图2.23 老君山矿田信息统计预测单元划分

1.硅化蚀变；2.遥感铁化蚀变；3.遥感泥化蚀变；4.褶皱构造；5.环状构造；6.地层线及符号；7.断层；8.矿点；9.矽卡岩

因此，地表矿化蚀变现象及其类型、强度和规模，对隐伏矿床的预测同样有效。

E.遥感异常信息变量

由于老君山矿田岩石出露程度较高，对遥感蚀变信息的提取十分有利，加之蚀变岩石与广泛出露的碳酸盐岩地层及未蚀变花岗岩在光谱特征上反差明显，因此所提取的硅化、铁化和泥化蚀变区域与现有矿床分布区具有高度的吻合性，可作为隐伏矿体成矿预测的有效标志。

综上所述，控制和影响老君山矿田成矿的地质信息变量非常复杂，但在提取与找矿有关的信息时，有些信息是定性而不是定量的，因而无法进行统计计算。在统计变量选择的过程中，既要考虑选择的变量便于计算机进行空间分析与计算，又要注重选择有利于成矿预测的代表性变量。因此，本次研究为了建立空间定位预测模型，为了使参与叠加分析的所有图层都包含在研究的预测范围内，特选择以下变量进行空间分析，其中包括岩体、矽卡岩、绿片岩、北东向断裂、北西向断裂、东西向断裂、南北向断裂、构造交会部位、岩体与围岩接触带、遥感硅化蚀变、遥感铁化蚀变、遥感泥化蚀变、遥感构造解译、

、

、

、

，共计17个变量。

（2）地质信息变量编码设计

为了有效地组织和管理上述地质信息变量，需要依据变量实体之间不同的特征、相似的特征以及不同变量实体的组合特征来对地质变量进行编码。对地质信息变量的编码设计是在分类的基础上进行的。我们选择的17个变量基本上可以分为五类：地层、构造、岩体、蚀变、矿点。在编码过程中要注意对整个系统的数据进行系统设计、统筹安排，使系统数据编码具有较强的系统性。综合考虑以上原则，结合地学空间数据的特点，参考有关国家标准，本书编码体系见表2.13～表2.18。

表2.13地层信息编码表

表2.14 断裂信息编码表

表2.15 岩体信息编码表

表2.16 蚀变信息编码表

表2.17 褶皱信息编码表

表2.18 矿点信息编码表

2.5.2.3地质信息变量赋值

地质变量在GIS中是以层的形式存储在数据库中的，因此针对不同的地质变量其属性也是不同的，但基本上可以分为三类：点文件、线文件和区文件。地质变量取值的实质是统计各网格单元内是否有点分布在网格内；是否有线通过网格；是否有某个层位的区文件覆盖网格。处理这样的变量在以往的研究中通用的取值方法是二态赋值法，即如果该地质变量在某一划分网格中存在，则其值为1，否则值为0。在这里，我们采用MapGIS软件中的空间分析模块对各个地质变量进行叠加分析取值。对不同的地质变量，其空间分析方法亦不同（池顺都，1998；刘春学等，2003），具体如下：

1）点变量取值：判断某个网格单元内是否有点分布，如矿点等。在MapGIS空间分析模块中空间分析菜单下，用区空间分析的区对点相交分析，就可得到含矿单元的区文件。这个区文件中就包含了所有取值为1的预测矿点。

2）线变量取值：判断某个网格单元内是否有线通过，如断裂等。在MapGIS空间分析模块中空间分析菜单下，用区空间分析的区对线相交分析，就可得到有断裂通过单元的区文件。

3）面变量取值：判断某个网格单元内是否有面通过，如地层。首先用空间分析模块的条件检索功能，根据地层代号（若无此属性字段，可在编辑模块中根据地层颜色参数统改层号、改当前层、存当前层等功能）将地层分布图分解成几个区文件，每个文件只包含一个地层单位，有几种地层单位（或岩体）就分为几个区文件。判断某个单元内是否有某一地层出露，可用空间分析模块中的检索菜单下的区域内检索功能，在对话框中选择区域条件文件为地层区文件，被检索文件为网格单元区文件，就可生成有某一地层通过单元的区文件。有几个地层区文件就做几次区域内检索，并生成相应数量的区文件。

利用我们已划分好的网格进行地质变量取值，这样就形成m（1680）×n（17）数据矩阵，m表示网格数，n 表示变量数。作为参考，这里仅列出10个已知矿点的变量取值表（表2.19）。

表2.19 变量取值表

2.5.2.4 成矿有利度法的数学描述及其确定

（1）数学描述

成矿有利度法是希腊和德国地质学家和数学地质学家合作推出的，该方法在1986年意大利国际数学地质讨论会上受到了各国数学地质工作者的好评。其数学表达式为：

动态成矿作用与找矿

式中：f为成矿有利度；wi为第i个找矿标志的权系数；ci为第i个找矿标志；p（ci）为第i个找矿标志出现的概率；n为参加估计的找矿标志个数。

从式（2.6）可以看出，在成矿有利度法的数学表达式中，各找矿标志的权系数的确定是建模的关键。

变量权系数w可根据下列矩阵方程求得：

（CCT）w＝λw （2.7）

这里λ是（CCT）的最大特征值，C是m×n矩阵，代表n个地质变量在m个网格单元上的取值，CT是C的转置矩阵。

地质变量以二态赋值方式赋值，即预测单元内出现为1，否则为0；数值型变量则以实际数值归一化后赋值。地质变量型找矿预测标志出现的概率以统计方法估计，数值型找矿预测标志的概率以归一化数值替代。根据矩阵表2.20，应用10个已知矿点组成的数据矩阵，采用MATHCAD数学软件就可以计算出权系数w，代入成矿有利度公式。据此就可以确定找矿预测标志的权系数。然后将各找矿预测标志的权系数经正规化变换，使其和为1。由此可建立都龙老君山找矿预测数学模型。其主要过程包括：

1）建立地质变量矩阵C（表2.20），并求得转置矩阵CT；

表2.20地质变量矩阵

2）根据地质变量矩阵C和转置矩阵CT，加入中间变量B；B＝（CCT），求得（CCT）矩阵（表2.21）；

3）调用eigenval（）函数求得特征矩阵，再调用max（eigenval（），0）函数求得最大特征值λ；

4）最后求得对应最大特征值λ的特征向量eigenvec（B，λ），即权系数向量W。

表2.21地质变量（CCT）矩阵

5）根据权系数向量W，结合成矿有利度公式（2.6）求得找矿预测数学模型表达式：

动态成矿作用与找矿

这样，我们就可以计算出每个网格单元中的成矿有利度。

（2）信息统计单元成矿有利度的确定

本次在都龙老君山研究区内共划分了1680个网格信息单元，将信息单元的成矿有利度值按0.1的值域划分为9个信息数据组，并分别统计每组数据的频率。根据表2.22绘制成矿有利度频率分布图（图2.24），从图上的频率分布点，可确定预测单元的找矿信息临界值为0.6。在全区的1680个单元中，有111个单元的成矿有利度≥0.6，其中有47个单元为已知有矿单元（赵鹏大等，1999；谢贵明等，2000；曹瑜等，2003）。

表2.22 成矿有利度分级表

对信息统计单元成矿有利度数据进行多重分形研究，采用本章前述的C-N分形模型，得出信息统计单元成矿有利度分形曲线（图2.25）。曲线连续性很好，从成矿有利度来说，表明矿田成矿也有很好的连续性，区内成矿条件优越。

2.5.2.5 矿床空间信息成矿预测模型的实现

预测成果输出有两种，数据输出和图形输出。数据输出是利用预测模型在数学软件MATHCAD中计算后，将已预测结果写入到属性数据表中，通过查找数据表即可得到。再利用生成的信息单元数据成图（图2.26）。

图2.24 成矿有利度频率分布图

图2.25 成矿有利度频率对数图

在综合分析成矿条件、成矿机制基础上，依据成矿规律和找矿标志圈定靶区（王雄军等，2008）。按成矿有利度0.5、0.6和0.7为异常分界点，将预测单元分为三级，即A级、B级和C级，其中A级预测单元（大于0.7）为成矿条件最有利，找矿标志明显，并具有寻找大型多金属矿床的潜力；B级预测单元（介于0.6和0.7之间）为成矿条件比较有利，找矿标志较明显，具有寻找中型多金属矿床的潜力；C级预测单元（介于0.5和0.6之间）为成矿条件较一般，但仍有成矿可能，具有寻找小型多金属矿床的潜力。

图2.26 老君山矿田找矿信息统计预测图

1.A级预测单元；2.B级预测单元；3.C级预测单元

地理信息系统的应用背景

地理信息系统 ( Geographic Information System，GIS) 是一项以计算机为基础的新兴技术，是管理和研究空间数据的技术。围绕这项技术的研究、开发和应用形成了一门交叉性、边缘性的学科 ( ESRI Corporation，2010) 。在计算机软硬件的支持下，它可以对空间数据按地理坐标或空间位置进行有效管理、研究各种空间实体及其相互关系。通过对多因素的综合分析，迅速地获取满足应用需要的信息，并以地图、图形或数据的形式表示处理的结果。

目前世界上常用的 GIS 软件已达 400 多种。它们大小不一，风格各异。国外较著名的有 Arc View，ArcInfo，MapInfo，GenaMap 等; 国内较著名的有 MapGIS，GeoStar 等 ( ESRI Corporation，2010) 。虽然 GIS 起步晚，但它发展快，目前已成功地应用到 100 多个领域。

地理信息系统软件的研究应用，归纳概括有两种情况。第一种是利用 GIS 系统来处理用户的数据; 第二种是在 GIS 的基础上，利用它的开发函数库二次开发出专用的地理信息系统软件。目前 GIS 已成功地应用到了包括资源管理、自动制图、设施管理、城市和区域规划、人口和商业管理、交通运输、能源、教育、军事等领域。

在美国、日本等发达国家，地理信息系统的应用遍及安全、环境保护、资源保护、灾害预测、投资评价、城市规划建设、政府管理等众多领域。

近年来，随着我国经济建设的迅速发展，地理信息系统的应用在城市规划管理、交通运输、环保、农业、制图等领域发挥了重要的作用，先后开发出了众多基于 GIS 的防震减灾、地质灾害预测、煤矿通风安全信息、城市安全防范等信息管理系统，取得了良好的经济效益和社会效益。

由于 GIS 在煤矿中能够对煤矿生产进行实时动态监控、预测预报事故、进行生产管理以及快速有效地调度管理，对减少事故发生起着非常重要的作用。目前，地理信息系统在矿山领域中的应用主要包括以下几个方面。

( 1) 基于 GIS 的矿图管理与更新

对地理底图数据的管理与更新，包括地理底图数据的录入、编辑、修改、保存、输出以及地理底图库的生成，可使用 GIS 的图形编辑系统、空间分析系统、输出系统、地图库管理系统、校正系统等进行处理。

对于其他诸如采掘工程平面图、开拓巷道布置系统图、通风系统图、避灾路线图等矿图，运用 GIS 可以实现图形处理与非图形属性信息处理相结合，用户不必在两个系统之间来回切换，提高了系统性能。另外，图纸的无级缩放功能可以对任何图形或图层任意缩小和放大。漫游功能可漫游到图上任意点，仔细查看每一条巷道及布置，可测算并动态显示任意两点间的距离。

( 2) 矿井监测及调度管理

以图形方式实时监测煤矿传感器的工作情况以及井下设备的工作状态。在图上能够看到每个传感器当时的物理参量和设备的开停状态。如瓦斯超限时有铃声报警，通讯中断时有相应的显示。通风系统提供实时的风速、风量、风向、变化趋势等相关数据的处理及分析功能，能实时显示和查询监控所采集的数据，并能自动进行超限报警。

( 3) 塌陷区的动态监测系统

塌陷区动态监测系统包括动态监测解译系统和统计系统两部分。第一部分主要实现对图像的显示、分析和校准等; 第二部分主要实现功能查询、面积统计和统计图的绘制等。GIS 主要用于该系统的统计分析。

( 4) 煤矿生产勘探管理中的应用

应用 GIS 进行图件管理，主要是应用其对栅格图像的管理功能。这种管理贯穿于煤矿生产勘探设计到勘探资料提交的全部过程。其关键技术是栅格图像的获取和处理。

( 5) 矿井灾害事故预测预报

应用 GIS 复杂而深层次的可视化查询、分析功能，建立矿井灾害事故预测预报系统。例如，在煤矿突水预测预报中，可以选用断层密度、岩溶发育程度、水压及隔水层有效厚度、开采方法、顶板管理方法等因素构成模型。通过与实际结果的多次拟合，得出突水指数，最后以图形的方式输出危险突水区。同样，对于矿井中瓦斯及煤尘爆炸、顶板冒落、煤层自然发火、冲击地压等灾害事故也可以用同样的方式进行预测预报。

GIS 也可用于突发事故的救灾指挥系统，通过 GIS 功能强大的 SQL 查询，在显示器上可以看到由 GIS 分析得出的该事故可能波及的范围、疏散人员的最佳路径以及该事故可能造成的损失等，管理人员将 GIS 所提供的资料与现场实际情况相结合，进行调度指挥，把事故的损失尽可能降到最低 ( 孙长篙等，2004) 。

( 6) 基于 GIS 数字煤矿的发展

所谓数字煤矿是指在煤矿范围内建立一个以三维坐标为主线，将煤矿信息构建成一个煤矿信息模型，描述煤矿中每一点的全部信息，按三维坐标组织、存储起来，并提供有效、方便和直观的检索手段和显示手段，使有关人员可以快速、准确、充分和完整地了解及利用煤矿各方面的信息。

GIS在地质学中的应用

石油和矿产勘查要求多种数据集进行综合分析。过去对数据存档、检索及迭加分析通常使用图件或表格数据,对比与综合要花费大量时间,遥感与GIS技术则为这些多源勘探数据综合处理提供了现代化手段。

在石油等矿产勘查时,地质学家首先要对各种地质图件、地球物理和地球化学数据、地震剖面以及遥感图像等数据进行综合分析,以便能清楚地了解各种不同数据集之间的关系。

地质数据通常也是由点、线、多边形三种形态构成的。点数据以地球化学分析数据最典型,它与某一特定的取样点有关;线数据可以是一条岩性分界线或一条断裂;多边形数据如某种岩类的出露范围。这些数据,有的采用图件形式,用颜色表示岩石类型(专题图),符号表示地球化学取样点位置,用等值线表示磁场测量值。许多地质数据还以报告、图形或实验室结果表格等形式提供。在GIS中,这些不同的数据集(如地球化学分析数据、航磁调查数据、地震数据、地质图和地形图以及遥感数据)经过数字化、编码、矢量到网格数据转换,产生连续或离散的数据集,存入建立起目标区的地质数据库,图13-1给出了地质地表数据的输入,分析和建库的过程。

在地质数据库中,地质数据按专题内容分层存贮,几何特征以图形图像表达,属性数据则记录在二维关系表中,两者为一对一或一对多的关系。于是,在这个数据模型的基础上,勘探工作区的所有地球物理、地球化学、岩石学及辐射场的数据都可以纳入数据库。一旦工作区的地质数据库被建立,地质学家便可以利用已有的专家(概念)模型来指导数据分析。例如,在石油勘探中,首先利用石油存贮条件与变量之间已知的物理、化学和地质联系来分析数据库提供的数据,对直接或间接与这些联系有关的数据进行分析、处理、生成各种派生数据。表13-1显示某工作区地质数据库中的原始数据和派生数据集。用这些数据所提供的信息来选定油气储藏有利地区。

如将重力和航磁数据叠合,有助于对基底形态的分析。又由于基底形态对沉积盖层构造发育有影响,因而据重力和航磁的一阶、二阶导数可推断出构造的总体特征。又如,基底隆起地区可能影响盖层构造特征,基底凹陷的地区沉积厚度较大,可能成为盆地的沉积中心。

图13-1 地质地表数据处理、分析及建库流程图

背斜构造是重要储油构造。是油气勘探数据库的重要内容。构造的向下延伸范围是一个最有价值的参数,目前的技术水平还难以确定。在数据库中,背斜用多边形表示,并以背斜轴为中心向下延展来定性表达背斜的地下影响范围。

断层对油气的生、储、盖都很重要。断层等密度图与线性体等密度图是用任一网格单元范围内断层/线性体出现的频数来定义的。用邻域分析法计的研究区内围绕每一象元的5×5象元阵列中断层出现的次数。结果图显示出断层/线性体密度。将断层等密度和线性体等密度图进行叠加,合成出一幅描述断裂密度的新图。对盖层断裂密度高值地区进行分析,判明它对区域油气运移和储集的具体作用。

表13-2给出某研究区域模型及其对应的权重,系统据此运行后生成一个新图像。图像的像元值等于各输入的权值求和,将它们进一步分段,便可以表达工作区中油气产出有利性的不同级别,最后圈出高概率产油区。

这种技术方法同样适用于其它矿产勘查、区域成矿预测,工程地质灾害评估与预测等。

GIS技术的引入可能极大改变地质学家的工作模式,使地学工作者面临的对多源地质数据的采集、配准、存储、分析、综合与检索工作,变得形象直观、灵活多样、快速准确,使各种地学模型的生成和发展,在技术上有了主要的支撑系统。

表13-1 原始和派生地质数据

表13-2 模型的输入与数字加权

矿产资源储量空间数据库建设与维护中MAPGIS 应用实践

蒋洪明 李雪洁 肖 茜

（江苏省地质资料馆）

摘 要 利用馆藏地质资料信息对全省矿产资源储量空间数据库进行实时更新维护，是馆藏地质资料服务经济社会的有效途径之一。为了提高建库与维护工作的质量、效率以及加强技术交流，作者对江苏矿产资源储量空间数据库建设应用过程中，地质资料发挥的重要作用，以及利用 MAPGIS 技术采集矿体资源储量估算范围、水平投影图形拐点坐标的方法和步骤进行了总结阐述。

关键词 地质资料 MAPGIS 矿产资源 空间数据库

随着地质资料信息化的发展，对地质资料信息需求也在不断地提高。储量空间数据库建设与数据维护工作，是我省地质资料信息资源管理的一项重要内容。在促进地质资料深化利用过程中，地质资料为矿产资源储量空间数据库建设与维护，提供了重要的基础信息资源。通过地质资料提供的可靠数据信息来源，我馆以 MAPGIS 技术为基础，采用创新方法以及现代化信息系统技术，使矿产资源储量空间数据库数据得到了不断补充、更新与完善，实现了矿产资源储量空间数据库的动态管理，同时，也进一步加强了地质资料信息集群化产业化的发展。

1 储量空间数据库的建设与维护

随着信息技术在国土资源领域的应用发展，2003 年 10 月 14 日，国土资源部办公厅下发了《关于建立矿产资源储量空间数据库的通知》（国土资厅发 [2003]324 号），要求各省国土资源行政主管部门开展矿产资源储量空间数据库建设与日常维护工作，带动矿产资源储量科学化、规范化、标准化、图形化管理发展，促进矿产资源储量管理由传统的“以数管矿”向“以图管矿”新模式的转变，增加矿产资源储量信息对探矿权、采矿权和矿产资源规划等矿政管理工作的支撑力，进一步提高矿政管理现代化水平。此项工作的开展，拓展了馆藏地质资料服务经济社会的新途径。

1.1 矿产资源储量空间数据库建设

根据国土资源部下发的矿产资源储量空间数据库建设工作技术要求，矿产资源储量空间数据库建设，是通过提取地质资料信息，进行矿区矿产特征以及资源储量估算范围水平投影图形拐点坐标数据等相关信息的采集。

储量空间数据库建库的流程为：确定入库矿产地；收集矿区资料；矿区资料预处理分析，确定作为矿产资源储量估算水平投影的图件；圈定矿体资源储量估算范围水平投影图形，量算拐点坐标；采集矿区地质特征等相关信息；坐标数据与信息采集质量检查与订正；数据录入；数据录入质量检查与订正；提供利用。

1.2 矿产资源储量空间数据库维护

矿产资源储量空间数据库维护工作就是对新发现的矿产地，按建库工作流程，采集坐标数据与信息，填加入库；同时对已提供利用的矿产资源储量空间数据库在应用过程中发现的问题，进行检查、核实与更正，从而增强矿产资源储量空间数据库的现势性、准确性。

2 矿产资源储量空间数据库维护现状

矿产资源储量空间数据库建设与维护是一项长期、持续的工作。在工作应用过程中，发现存在着以下两个方面的问题。

一是矿产资源储量数据库中的矿产基本特征信息的数据采集，来源于汇交至我馆的地质资料报告中的数据，但在实际的工作过程中，仍然有大量的成果地质资料报告并未汇交至我馆。

二是在初期建库阶段，矿体资源储量范围水平投影图形拐点坐标，采用了人工直接在纸质矿区图件上丈量、读取数据、填写数据采集表；这一方法的弊端为采集的数据精度比较低，而且差错率也较高，大大增加了数据录入及校对工作的工作量，从而降低了工作效率。

3 MAPGIS 技术在矿产资源储量空间数据库建设中的辅助作用

针对储量空间数据库应用中存在的问题，我馆总结经验，研究方法，从而采取了相应的解决措施。矿产资源储量空间数据库建设是“以图管矿”思想的体现，其技术关键点是矿体资源储量估算范围水平投影图形科学、合理、准确地圈定，拐点坐标精准地量算。从建库工作流程和此项工作的技术关键点可以看出，矿体资源储量估算范围水平投影图形的拐点坐标精准量算工作环节，存在探索研究的空间与必要性。

为了提高矿体资源储量估算范围水平投影图形拐点坐标数据采集的精度与工作效率，江苏在矿产资源储量空间数据库建设过程中进行了探索研究，引入 GIS 技术，实现计算机自动、精准采集坐标数据，很大程度上提高了拐点坐标数据采集精度与工作效率，创建了矿体资源储量范围水平投影图形拐点数据采集新方法。

由于矿体是成矿地质作用形成的可开发利用的自然地质体，且形态多样，千差万别，其水平投影范围的平面形状亦是多样、各异。因此，人工量算其坐标点数据，费时、费力，且精度与效率都低。应用MAPGIS 软件的强大功能，可精确、快捷地采集拐点数据，并能自动生成坐标点数据。具体工作步骤如下。

3.1 MAPGIS 生成标准图框

打开 MAPGIS 投影变换模块，利用键盘生成矩形图框，根据需要填写上相应的参数。坐标系通常填写“国家坐标系”，它的起始代号根据原地质图相应的带号填写；标注选择为“公里值”；网起始值是公里网从哪点开始，以光栅图内图廓左下角 X 及 Y 值作为起始公里值，以内图廓右上角 X 及 Y 坐标作为终止公里值，单位选择“公里”。根据原图比例尺，填写网格间距，例如，原图比例尺为 1∶2000，则网格间距为 0.2，网格线类型选择“绘制实线坐标线”，通过以上设置，将生成所需要的标准图框。

3.2 生成 MSI 影像文件

在 MAPGIS 主界面上，通过图像处理模块，打开图像分析，在转换数据类型中选择要转换的光栅文件的类型（如JPG、TIF、BMP等），选择需要转换的光栅文件，然后指定转换后的MSI影像文件存放目录。在影像文件中，选定生成的 MSI 影像文件，打开“镶嵌融合”功能，选择“参照点 / 线 / 区文件”。为保证配准的精度，选取多个控制点，进行配准，每确定一个控制点后，影像图下方控制点 ID 就会依次出现控制点的 X、Y 坐标，然后通过校正预览，查看校正后的影像是否准确，影像完成校正后，对形成的校正影像文件进行保存。

3.3 拐点投影及坐标转换

在 MAPGIS 中，进入实用服务模块，选择投影变换下级目录用户数据点文件投影转换，将已知的坐标点文件（TXT 文本文件）导入进来。通过“用户投影参数”设置，输入投影相应的参数，根据要求，设置相应的文件类型。按要求完成“结果投影参数”的设置。其中，注意比例尺按需要投影的比例尺确定，投影带类型及序号应根据坐标确定，对“点图元参数”进行“子图号”的设定。设置完成后，将点保存，即形成了矿体资源储量估算范围水平投影图形拐点（含标志点）坐标表，见表 1。

新建一个MAPGIS项目工程，新建一个点文件，打开点编辑，根据属性标注释。然后再新建一个线文件，将点文件按属性标上的序号顺序，进行连接，按住 Ctr 键，点鼠标右键，线将自动闭合。通过其他文字及图的编辑功能，形成矿体资源储量估算范围水平投影图形，见图 1。至此，矿体资源储量估算范围水平投影图形拐点坐标计算机软件化采集工作完毕。

表 1 矿体资源储量估算范围水平投影图形拐点坐标表

图 1 矿体资源储量估算范围水平投影图

4 地质资料在矿产资源储量空间库中的作用

从矿产资源储量空间库建设与维护过程可以看出，矿产资源储量空间数据库建设核心任务是采集矿体资源储量估算范围水平投影范围的拐点坐标和矿区地质特征等相关信息进行入库。这两方面的重点信息均蕴藏在矿区地质勘查报告中。因此，收集到合格的矿区地质勘查报告是矿产资源储量空间数据库建设的前提条件。馆藏的矿区地质勘查报告均为通过评审、正式印刷汇交的地质报告；且通过了汇交验收，报告质量与权威性毋庸置疑，其文字内容的齐全性、数据的准确性、图件的精确性，为矿产资源储量空间库的建设提供了数据与信息来源与质量保障。

5 结语

利用馆藏地质资料，通过 GIS 技术在矿产资源储量空间数据库建设中的创新应用，江苏于 2004 年率先建设了全省矿产资源储量数据库，并提供全省矿政管理和基本建设等领域利用。同时根据有关要求，在已建数据库的基础上，不断补充、维护、完善，实现对空间数据库的动态管理。江苏地质资料馆持续应用在实践中自己创建的矿体资源储量范围水平投影图形拐点坐标采集方法，按年度维护与实时维护相结合的方式，开展全省矿产资源储量空间数据库维护工作。截至 2011 年底，全省矿产资源储量空间数据库中入库的矿区达 499 个，涉及 616 个矿产地，较好地维护了江苏矿产地信息的现势性与准确性，为全省矿业权设置、矿产资源规划、建设项目压矿审批等矿政管理工作提供了有力的支撑服务。

网页标题：gis技术在矿山中的应用 gis在煤矿智能化生产中的应用
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