ООО «ОМ-Структуры»

М.К.Овсов

СТРУКТУРНЫЙ   АНАЛИЗ    ГЕОДАННЫХ

МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ПРИМЕНЕНИЮ

Санкт-Петербург

2003

4.4. Применение региональной АГС-съемки для изучения

геологического строения платформенных областей

 

1. Общие сведения и характеристика исходных материалов

Экологическая аэрогамма-спектрометрическая съемка масштаба 1:200000 на территории республики Эстония проведена в 1990-91 годах аэропартией ГГП “Невскгеология”. Площадь съемки двухлетних работ составляет 34 тыс.кв.км, или 15.5 тыс.км маршрутов; сеть маршрутов – меридианальная через 2 км. Измерения выполнены станцией ГСА-80 с дискретностью регистрации 1 кадр/c. Топообеспечение съемки осуществлялось с помощью фотопривязки ориентиров. Регистрации подлежали показания радиовысотомера и скорости счета в интегральном и пяти дифференциальных каналах.

Первичная обработка выполнена в системе АГСМ/СМ на мини-ЭВМ СМ 1420. Построение регулярных сетей 1´1 км выполняно по сглаженным маршрутом с “окном” в 3 точки. Карты изолиний ЕРЭ построены со стандартным сечением: урана - 1.0 ´10^-4, тория - 2.0 ´10^-4, калия - 0.5 процента. Обработка данных в целом (включая ОК и Cs-137) выполнена по стандартному графу. Материалы обработки с хорошей оценкой качества были приняты к отчету.

Следует отметить, что аэрогамма-спектрометрическая съемка выполнена прежде всего с целью изучения радиационного загрязнения. Природные характеристики района работ не создают благоприятных геологических предпосылок для постановки съемки. Эти характеристики составляют: однородность состава геологических слоев осадочного чехла с субгоризонтальным залеганием, выположенность рельефа земной поверхности, низкие содержания ЕРЭ. (95-процентный интервал измерений составляет: по урану (0 - 3 )´10^-4, по торию (1.5 - 9.5)´10^-4, по калию (0.5 - 2.5) процента).

2.   Увязка аэроданных

Первая попытка комплексной интерпретации данных методом структурного анализа выявила отчетливую межвылетную невязку, которая проявилась в полосовой форме классов, ориентированных вдоль маршрутов съемки. Межвылетная невязка устранена в обработке матриц, которая включала в себя следующие операции:

- выделение локальной составляющей по меридианальным профилям как разности исходных матричных данных и тренда - сглаженных с окном 20´2 км (20 км - вдоль направления маршрутов);

- устранение маршрутно-вылетной невязки сглаживанием тренда с окном 2´20 км;

- сложение локальных остатков со сглаженным трендом.

Повторный структурный анализ исправленных данных выявил классы, разграниченные линией стыковки площадей съемки 1990 и 1991 годов. Выделенные классы отличались статистическими параметрами - среднему значению и дисперсии ЕРЭ. Построение карт изолиний ЕРЭ с вдвое меньшим сечением подтвердило вывод о наличии заметной межсезонной невязки данных.

Специалисты аэропартии объяснили межсезонную невязку расхождением метрологических настроек аэроспектрометров и предложили привести данные сезона 1990 года (восточная часть площади) к данным 1991 года.

Формальные приемы увязки данных разных сезонов основаны на простой модели, построенной из профессиональных представлений о природных условиях производства работ:

- пологое залегание слоев осадочного чехла и близширотная ориентировка границ между толщами ордовика, силура и девона – вкрест маршрутам и границе стыковки площадей разных сезонов;

- слабая дифференциация отложений силура и девона по концентрациям ЕРЭ;

- выположенный рельеф лесного, болотного и культурного ландшафтов с повсеместным распространением четвертичных отложений.

Это позволяет принять статистическую модель распределения ЕРЭ: средние значения концентраций и дисперсии не зависят от координат и равны в западной и восточной частях площади. (Примечание: площадь ордовикских отложений на побережье Финского залива, обогащенных ураном была исключена из сравнения в расчете поправочных коэффициентов.) Приведение данных по восточной части к параметрам в западной части площади обеспечивает линейное преобразование сдвига и масштабирования вида:

X_â(i) = X_â(i) S + R ,

S = D_з / D_в , R = X_в S + X_з ,

где X и D – среднее значение и стандарт с индексом, обозначающим принадлежность к восточной или западной частям площади.

Оценки статистик и параметров увязки приведены в табл.  4.4.

Таблица 4.4

Канал	Восточная ч.(1990)		Западная ч.(1991)		(1990) / (1991)		Параметры увязки
	XВ	DВ	XЗ	DЗ	XВ / XЗ	DВ / DЗ	S	R
ОК	6.16	1.69	6.17	1.48	1.0	1.2	0.87	0.78
U	1.51	0.49	1.30	0.32	1.2	1.5	0.65	0.32
Th	5.18	1.78	5.90	1.89	0.88	0.94	1.07	0.37
K	1.54	0.52	1.55	0.48	1.0	1.1	0.91	0.14

Матрицы ЕРЭ сезона 1990 года были преобразованы с параметрами, указанными в последних графах таблицы, и объединены с матрицами сезона 1991 года. Карты концентраций ЕРЭ на объединенную площадь с повышенной плотностью изолиний не обнаруживают межсезонной невязки.

В процессе этих работ получены важные методические результаты: 1) структурный анализ может играть роль индикатора недостаточной увязки данных; 2) применению структурного анализа, имея в виду использование картографических методов в интерпретации результатов, недостаточная увязка данных может оказаться несущественной помехой.

3. Структурный анализ данных

В обработку принята разреженная матрица с ячейкой 2х2 км, объем данных составил 8840 точек.

В данные введены погрешности наблюдений по линейной модели:

s_i (x) = a +  bx_i  ,

где s_i (x) – погрешность воспризводимости переменной x_i , коэффициенты линейной модели приняты: a - на уровне 1/3 предела обнаружения, а b - предельные значения относительной погрешности, исправленной на число точек, участвующих в осреднении рядовых измерений в расчете узлов матрицы. Конкретные выражения расчета погрешностей в точке с концентрацией ЕРЭ x_i получились следующие:

для урана (в единицах грамм/тонна)    -   s_i (x) = 0.07 +  0.044 x_i   ,   

для тория (в единицах грамм/тонна)    -   s_i (x) = 0.17 +  0.032 x_i   ,

для калия (в весовых процентах)           -   s_i (x) = 0.017 +  0.024 x_i  .

Классификационная структура данных представлена на рис. 4.12, карта классов – на рис. 4.13.

В итоге построений выделено 6 конечных классов на двух неполных структурных уровнях, которые описывают изменчивость переменных (ИГП): урана – 72, тория – 63, калия – 73 процента (в среднем – 69) . Интересно сравнить эти оценки с долей доступной ИГП; она составила соответственно 88, 66 и 74 процента (в среднем – 76). Заметная разница этих оценок показывает, что аэрогамма-спектрометрический метод измерения таких низких концентраций приближается к пределу обнаружения. В целом результаты структурного анализа оказались вполне отчетливыми: простая структура из 6 классов описывает от 2/3 до 3/4 изменчивости переменных в 8840 исходных точках наблюдения.

С целью оценки геологических результатов структурного анализа построена геолого-структурная схема, приведенная на рис. 4.14. (Схематическая карта построена на основе государственных карт Советской Прибалтики м-ба 1:500000, МинГео СССР, 1978.) Сравнение карты классов с геолого-структурной схемой обнаруживает отчетливое соответствие классов элементам геологического строения:

1) Класс 5 характеризуется содержанием урана, превышающим среднее по площади в 1.5 раза, и располагается узкой полосой вдоль побережья Финского залива. Класс отчетливо соотносится с выходами диктионемовых сланцев, залегающих в основании ордовикских отложений.

2) Классы 10, 11, 12 – видовые 4 класса, который имеет пониженные концентрации ЕРЭ (примерно в 1.5 раза), отчетливо сопрягаются со следующими элементами:

- основание девонских отложений (пярнуский и наровский горизонты среднего девона, представленные песками, песчаниками, алевролитами, глинами, мергелями, доломитами);

- верхнедевонские отложения швянтойского горизонта в юго-восточном выступе территории, представленные песками, песчаниками, алевролитами, глинами;

- отложения верхнего-среднего ордовика к северу от Чудского озера (набалаский горизонт – пески, песчаники, алевролиты, глины);

- Пярну-Тапаская зона разломов, которой следует полоса названных классов, вытянутая с юго-запада на северо-восток.

3) Классы 6 и 7 сопрягаются с отложениями нижнего силура (райкюлаский горизонт), образующими в плане изометричный раздув к северу от озера Выртс-Ярв, а также с контуром среднедевонских отложений (буртниекский и арукюлаский горизонты, представленные песками, песчаниками, алевролитами, алевритами и глинами).

Можно отметить интересную композицию классов в центре территории, расположенную между оз. Выртс-Ярв и Финским заливом, выполненную фрагментами классов 5, 6 и 12, которые образуют структуру центрального типа. Концентрический характер полей ЕРЭ в этом месте отчетливо виден на картах тория и калия с повышенной плотностью изолиний. В пределах большого круга структуры можно выделить круговые образования меньшего размера - один в центре и 6 по окружности. (Такая интерпретация не бесспорна, однако сходные представления являются, по мнению В.М.Питулько, очень существенными [21]).

 

Рис. 4.12. Логическая структура аэрогамма-спектрометрических данных

(территория Эстонии, съемка 1990-91 гг)

 

 

Рис. 4.13. Карта классов структурного анализа аэрогамма-спектрометрических данных

(респ. Эстония; съемка масштаба 1:200000, 1990-91 гг)

 

Рис. 4.14. Респ. Эстония. Схематическая геологическая карта

Заключение

Данные региональной аэрогамма-спектрометрической в итоге тщательной и корректной обработки могут дать ценную информацию о геологическом строении территории в платформенных областях. Полученные результаты, следующие из данных о вещественных признаках, в свою очередь сами являются необходимым дополнением к структурным признакам для регионального прогнозирования полезных ископаемых. В работах по геологическому доизучению площадей в масштабе 1:200000 этот вывод особенно важен, поскольку именно на региональном уровне роль вещественных признаков, как и структурных, в развитии минерагенического ряда принято считать весьма значительной.

4.5. Экогеохимическое картирование

на территории заповедника Слитере

1.   Характеристика исходных материалов

С целью выявления природных и техногенных комплексов проведено геохимическое опробование территории заповедника Слитере (респ. Латвия). Опробование почв проведено по нерегулярной сети с расстоянием между узлами 500-3000 м, всего на площади заповедника около 200 кв.км отобрано 220 проб почвы.

Определение концентраций химических элементов в пробах выполнено с помощью аналитических методов, существенно различных по категории точности определений. Сводные данные об измеряемых величинах, методах определения и параметрах основного уравнения погрешности приведены в таблице 4.5.

 

Таблица 4.5

NN п.п.	Химические элементы	Основное уравнение погрешности a+bСi a , масс. %   b, доли един.		Метод аналитических определений
1	зольность (Zl)	1.0	0.05	озоление
2	окислительно-восстановитель- ный потенциал (Ph)	1.0	0.05	Ph-метрия вытяжки
3-8	U, Th, Pb, Se, Sr, As	1*10-4-9*10-4	0.025- 0.04	рентгено-спектральный
9-10	K, Na	1*10-2	0.017	пламенная фотометрия
11-14	Ce, La, Ba, F	2*10-3	0.05	рентгенорадиометрия
15-17	Cd, Hg, Sb	7*10-8-7*10-7	0.1	атомно-абсорбционный
18-45	Mn, Ni, Co, Ti, V, Cr, Mo, W, Zr, Hf, Nb, Ta, Cu, Pb, Ag, Bi, Zn, Sn, Ge, Ga, In, Be, Sc, Ce, Y, Yb, P, Li	1*10-3-1*10-6	0.3	приближенно количествен-ный эмиссионный спектральный (ПКПЧ)

 

 

В связи с неравномерностью метрологических характеристик методов определения переменных применены взвешенные статистические методы, учитывающие величину погрешности для конкретной величины концентрации переменной С_i по формуле основной погрешности вида

s_i = a+b С_i ,

 

где  s_i - погрешность определения концентрации С_i ,

a -    аддитивная составляющая погрешности,

b С_i - мультипликативная составляющая.

Переменные, в изменчивости которых погрешность определения преобладает над природной изменчивостью, в обработку не включались. Число переменных, которые в процессе структурного анализа хотя бы раз включались в обработку, составило 32. Список переменных, участвовавших в обработке, следующий:

Zl, U, Th, Pb, Sr, As, K, Na, F, Ba, Cd, Sb, Al, Mg, Ca, Fe, Mn, Ni, Co, Ti,V, Cr, Nb, Zn, Sn, Ge, Ga, Ce, La, Y, P, Li.

2.   Структура геохимических данных

В результате структурного анализа получено 6 конечных классов на двух неполных уровнях деления данных. Результаты математического анализа - логическая структура данных и карты классов представлены на рисунках 4.15-16, на рис. 4.17 для целей интерпретации представлена карта типов почв. Этот качественный признак наряду с геохимическими переменными, координатами пробоотбора и авторским номером пробы занесены в базу данных по заповеднику Слитере.

Чтение логической структуры покажем на примере деления выборки 31 на выборки 36 и 37.

Родовая выборка 31 с объемом 76 проб, число принятых в обработку переменных - 29. Видовые выборки имеют номера 36 и 37, объемы которых составляют соответственно 30 и 46 проб.

Главными факторами родовой выборки являются 2 фактора, которые можно интерпретировать по ассоциациям следующим образом:

F1: (V, Ga, K)(AL, Vg, Ti, Cr)(Th, Y)(F, Ba)(Fe, Co, Ni, Li, Zl) - как фактор фемафильный с участием редкометалльной - (Th, Y) и летучей - (F, Ba) - ассоциаций; этот фактор описывает 34 процента изменчивости 29 переменных в родовой выборке;

F2: (U, Sr, Ca, As, Na, La)(Cd, Ge, Nb, Mn)(Pb, P, Sb) - как фактор микроэлементов, тяготеющих к литологическим комплексам кислого состава, потому его условно и по аналогии с первым фактором назовем фельсифильным; этот фактор описывает 17 процентов изменчивости 29 переменных.

В итоге две новых переменных - факторы F1 и F2 - числом менее 7 процентов от исходных 29 переменных описывают  34+17=51 процент полной изменчивости переменных в родовой выборке. Это совсем неплохой результат.

Выборки 36 и 37 имеют следующие видовые отличия, определяющие их выделение: 36 имеет по отношению к родовой недостаток фемафильности (-0.76 стандарта) и избыток фельсифильности (+0.30), а в 37 - наоборот - избыток фемафильности при недостатке фельсифильности (+0.49 и -0.19 соответственно). Особо отметим, что видовые отличия факторов находятся в противоположном отношении при положительной корреляции факторов в родовой выборке (r_F1-F2=0.43).

 

Рис. 4.15. Логическая структура данных геохимического опробования почв заповедника Слитере

 Выделение видовых выборок в исходных переменных характеризуется величиной межгрупповой суммы квадратов (МСК), которая в процентах проставлена по линии деления родовой выборки 31 на видовые 36 и 37. Эта оценка может трактоваться как доля изменчивости переменной, объясненная разграничением видовых выборок, или как доля изменчивости переменной, “отработавшей” на это разграничение (роль). Обращение к статистикам в родовой и видовых выборках показывает, что сдвиги средних значений переменных в видовых выборках от родовой находятся в полном соответствии со сдвигами факторов для всех переменных, указанных на линии деления, за исключением Nb. Общую характеристику эффективности выделения видовых выборок можно оценить по средней величине проставленных значений МСК. В данном примере эта величина составляет около 28 процентов. (По линии деления после знака переменной вынесена величина МСК, очищенная от погрешности переменной, которую можно назвать исчерпанием природной - геологической - изменчивости переменной - ИГП.)

Анализ узла ветвления дерева (31) => (36) + (37) закончен и можно переходить к следующему узлу.

Средняя величина оценки ИГП по всем 32 переменным для 6 конечных классов составляет около 40 процентов. В то же время оценка доли исчерпания доступной изменчивости переменных дает величину около 58 процентов, причем в числе 13 переменных с долей 75 процентов и выше 10 переменных определены эмиссионно-спектральным методом. Значительное расхождение двух оценок означает прежде всего плохие метрологические качества ПКПЧ, его непригодность для сложных построений.

Пример показывает, что для интерпретации выделенных классов вполне достаточно одного листа с изображением логической структуры, которую можно рассматривать как легенду к построенной карте классов. Такое представление результатов сложной обработки обладает одновременно полнотой, компактностью и наглядностью, освобождает специалиста от рассмотрения громоздких табличных материалов и позволяет ему сосредоточиться на главных характеристиках результатов для их интерпретации.

 

3.   Интерпретация и обсуждение результатов

 

Анализ сопряженности двух качественных признаков - выделенных классов и типов почв - позволяет получить отчетливую интерпретацию структурных построений. Результаты оценки сопряженности признаков представлены в табл.4.6. В ней характеристикой сопряженности представлена дробь, числитель которой равен частоте совпадения характеристик, а знаменатель - коэффициенту сопряженности. Последний рассчитывается по формуле: удвоенное число совпадений признаков, деленное на общее число двух признаков.

Коэффициент сопряженности принимает значения в интервале [0; 1] . Значения, превышающие по выборке в целом (которые помещены в последнем столбце), помечены значком “*”.

 

 

Рис. 4.16. Заповедник Слитере (респ. Латвия). Картографические результаты структурного анализа геохимического опробования почв

Рис. 4.17. Заповедник Слитере (респ. Латвия). Карта результатов опробования типов почв

Таблица 4.6

Тип почвы н-р выборки	1 собственно подзолистый	2 дерново- подзолистый	3 серый лесной	4 болотный	5 культурный	сумма
33	-/0	-/0	2/0.07	-/0	-/0	2/0.02
32	-/0	1/0.03	2/0.05	22/0.39*	-/0	25/0.20
34	13/0.27	15/0.25	3/0.05	41/0.51*	-/0	72/0.49
35	8/0.23	19/0.41*	9/0.17	8/0.12	1/0.04	45/0.34
36	4/0.15	7/0.18	3/0.07	16/0.27	-/0	30/0.24
37	-/0	5/0.11	39/0.75*	2/0.03	-/0	46/0.35
сумма	25/0.20	47/0.35	58/0.42	89/0.58	1/0.01	220/220

 

В порядке убывания надежности выводы об интерпретации выборок можно сделать следующие:

1) выборка 37 соответствует серому лесному типу почвы;

2) выборка 35 соответствует дерново-подзолистому типу почвы;

3) выборки 32 и 34 соответствуют болотному типу почвы, причем сопряженность признаков ВБР (32+34) и ТП 4 составляет 0.84 против 0.61 для выборки в целом.

Эти выборки составляют по объему опробования более 85 процентов. Выборка 33 из двух проб характеризуется аномально высокой концентрацией Ce - более чем в 30 раз выше, чем в исходной выборке. Выборка 36 из 30 проб общего родового подчинения с 37 располагается в основном по периферии последнего. Это обстоятельство вместе с уверенной интерпретацией основных классов и достаточным объемом выборки позволяет интерпретировать 36 как геохимический подтип серого лесного типа по границе с болотным типом с пониженной концентрацией сидерофильных элементов - Ti, V, Fe, Cr, Mn, а также макрокомпонент - Zl, Al, K и микроэлементов - F, Th, Y, Ga, Li (1-й фактор); и повышенной концентрацией Ca, P, Pb (2-й фактор). (Прим.: Предложение о выделении пограничного подтипа почвы следует рассматривать лишь как пример подхода к интерпретации результатов структурного анализа геохимических данных.)

В заключение дается оценка выделенных классов в отношение накопления-выноса химических элементов, как необходимая компонента экологической характеристики. В таблице 4.7 приведены коэффициенты концентрации элементов по отношению к исходной родовой выборке, которые отличаются более, чем (2:1) или менее, чем (1:2).

 

Таблица 4.7

Выборки	Элементы со средним значением по выборкам в единицах среднего по всей совокупности     от 1/5 до  1/2                     от 2   до  5                      от  5  до  10                    более  10
32	Zl, Sn	Pb, Ca, Mg, Fe, Ni, V, Cr	_	_
33	P	U, Th, F, Fe, Mn, Ni, Co, Cu, Sn, Li, Y	Al, Mg, Ca, Ti, Ga	Cd, V, Ce
34	¾	¾	¾	¾
35	¾	¾	¾	¾
36	¾	Ca, Fe, V, P	¾	¾
37	¾	Fe, Cr, Mg, P, F, K, Al, Ga, Y, Nb	Ti, V	¾

Из таблицы следует, что в пределах исследованной площади  относительное накопление элементов группы железа, в основном, отличает класс 37 (в интерпретации - серый лесной тип почв). Остальные классы дифференцированы слабо, коэффициенты концентрации подавляющего числа элементов находятся в интервале от 0.5 до 2.0. Исключение составляет класс 33 из двух проб, в котором 2/3 числа элементов имеет среднее значение, более чем в два раза превышающее по площади в целом, в том числе 1/4 часть элементов - в пять раз и более.

Грубую оценку средних значений в классах к “естественному фону” позволяет составить табл. 4.8, в которой приведены кларки концентраций элементов в родовой выборке по отношению к осадочным породам (по А.П.Виноградову, “Справочник по геохимии”, табл. 28).

 

Таблица 4.8

Кларки концентраций	Химические элементы
1 - 1/2	U, Pb, Sn, Ce, La
1/2 - 1/5	As, K, Na, Ba, Cd, Nb, Zn, Ge, Y
1/5 - 1/10	Th, Sr, F, Fe, Mn, Co, Ti, Cr, P, Li
< 1/10	Sb, Al, Mg, Ca, Ni, V, Ga

 

 

Из таблицы следует, что для всех классов, за исключением 33, средние по элементам с наивысшими коэффициентами концентрации не превышают кларков в осадочных породах. 33 класс обнаруживает повышенную (аномальную) концентрацию по двум элементам - Сe и Cd (95*10^-3 и 3.5*10^-5 масс.% соответственно), что не находит объяснения в имеющихся данных. Возможные причины фиксирования таких высоких концентраций должны быть тщательно проанализированы, их выяснение может потребовать детализационных полевых исследований.

Таковы основные выводы, которые можно сделать по результатам структурного анализа данных геохимического опробования почв на территории заповедника Слитере. Значения оценок математических статистик могут быть оформлены в виде приложения.