多目标区域地球化学编图数据整理方法—以海河流域编图为例

张素荣，赵更新，贺福清，滕菲，高学生

（天津地质矿产研究所 天津 300170）

多目标区域地球化学编图数据整理方法—以海河流域编图为例

张素荣，赵更新，贺福清，滕菲，高学生

（天津地质矿产研究所 天津 300170）

多目标区域地球化学编图是科学表达区域土壤地球化学分布和特征的图示方法，大区域的编图一般可能涉及到对不同的工作区、不同实验室和不同时间的测试数据，以及不同景观条件和网度的表层、深层土壤元素数据或不同分度带的网格数据分别进行拼接合并，因此区域编图对原始数据的整理和网格化处理不可避免。而不同的数据整理方法及其计算参数所形成的结果是非常不同的，数据本身的特点也对编图具有很大的影响。为了真实客观地反映区域内元素的地球化学分布特征，数据整理和处理的方法及技术参数的选择是关键技术问题。作者就化探数据处理中常用的几种插值方法进行了对比评价，并分别从网格间距及搜索半径大小等方面做比较，提出了自己在编图中采用的数据处理方法及选用的技术参数。

多目标区域地球化学;网格化;插值方法;网格间距;搜索半径

多目标区域地球化学调查是针对第四系盖层或土壤发育的农业经济区开展的基础性调查工作，主要目标包括基础地质、资源潜力与生态环境等三大方面。调查工作按照1/25万采样网度和采样密度，以系统开展土壤地球化学测量（近岸海域沉积物地球化学测量和湖泊沉积物地球化学测量）为主，水地球化学测量为辅[1]，测定54项元素指标，编制地球化学图件及调查报告。

多目标区域地球化学编图一般需要对不同工作区、不同景观条件和网度的表层、深层土壤元素数据或不同网格系统的网格数据分别进行拼接合并，对原始数据的整理和网格化处理是不可避免的。而不同的网格化方法及其计算参数所形成的结果是非常不同的。因而，为了客观的反映区域内元素的地球化学分布特征，数据整理和处理的方法及技术参数的选择是其关键技术问题。

作者等在近年的海河流域多目标区域地球化学编图过程中，就化探数据处理中常用的几种插值方法进行了对比评价，并分别从网格间距及搜索半径大小等方面做比较，提出了自己在编图中采用的数据处理方法及选用的技术参数。

1 研究背景

海河流域多目标区域地球化学调查数据是以高斯千米网为基础的网格数据，它涉及到多种不同的网格数据:在陆域表层土壤为2 km×2 km的网格数据，深层土壤的元素数据为4 km×4 km的网格数据；湖泊地区表层底泥土壤元素为4 km×4 km的网格数据，深层底泥土壤的元素数据为4 km×8 km网格数据；近岸浅海则为表层底泥元素为4 km×4 km的网格数据，深层土壤的元素数据为4 km×8 km网格数据。编图采用中地软件公司的MAPGIS和中国地调局发展研究中心开发的GeoExpl。

2008年以来，海河流域多目标区域地球化学数据形成以后，在该区域不同层面的多目标区域地球化学编图工作的实际结果却表现出图面信息有明显差异。这些按相同目标和要求，利用同样数据编出的图件为什么会有着明显的差异，这些差异意味着什么，他们主要受什么因素制约以及怎么认识和把握，以使编图工作能够充分科学地体现出与目标任务相适应的信息表达。为此，在海河流域多目标区域地球化学编图工作中，笔者对数据成图的可能影响因素进行了专题研究，包括数据网格化（插值）的数学方法、网格间距、计算半径等关键问题以及等值线最小间距的确定等，从而为多目标区域地球化学的计算机编图提供了约束条件。

2 主要试验

2.1 关于数据网格化方法的试验

MAPGIS软件和GeoExpl软件在离散数据网格化模块中提供了十余种网格化方法，其中，化探数据处理常用的六种网格化方法为：平均值、最近点、距离倒数加权、指数加权、普通克立格和泛克立格法。

1）平均值法，就是搜索域内数据的平均值。2）最近点插值法又称泰森多边形方法,该方法的一个隐含的假设条件是任一网格点的属性值都使用距它最近的位置点的属性值,用每一个网格节点的最邻点值作为待的节点值，及搜索离插值点最近的数据点；最近邻点插值网格化法没有选项,它是均质且无变化的,对均匀间隔的数据进行插值很有用,同时,它对填充无值数据的区域很有效。3）距离倒数加权是用距离的N次幂倒数加权计算，方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。对于一个较大的方次，较近的数据点被给定一个较高的权重份额，对于一个较小的方次，权重比较均匀地分配给各数据点[2]。4）指数加权，是以距离为幂，自然数为底倒数加权计算指数因子：当选择距离加权或指数加权时该项表示幂，指数因子越大，代表距离网格点距离越远的数据点参与计算的权重越小[2]。5）普通克立格法，要求区域化变量Z(x)是二阶平稳的，至少是准平稳或准内蕴的，这时，至少在估计邻域内有取E[Z(x)]＝m(常数)成立。然而，在生产实践中，许多区域化变量Z(x)在研究区是非平稳的，即E[Z(x)]＝m(x)，这时，就不能用普通克立格法进行估计了[3-4]。6）泛克立格（Kring）法，是在漂移的形式E [Z(x)]＝m(x)和非平稳随机函数Z(x)的协方差(C(h))或变异函数(r(h))为已知的条件下，—种考虑到有漂移的无偏线性估计量的地质统计学方法[3-4]。

作者在海河流域多目标地球化学编图中以表层土壤中Au元素，深层土壤中Hg元素为例分别采用以上六种方法进行网格化生成等值线图(图1～12)。成图过程中通过以下四项指标，即拟合度、唯一性、外推能力和运算速度［4］，来对比评价。现将比对结果列于表1。

图1 表层土壤Au地球化学图（泛克立格法）Fig.1 Au geochem ica lmap in suroface soil(universa l Kriging)

图2 表层土壤Au地球化学图（普通克立格法）Fig.2 Au geochem ica lm ap in suroface soil(Kriging m ethod)

图3 表层土壤Au地球化学图（平均值法）Fig.3 Au geochem ica lmap in suroface soil(mean va lue)

图4 表层土壤Au地球化学图（距离倒数加权法）Fig.4 Au geochem ica lm ap in suroface soil(Distance-reverse w eighting)

图5 表层土壤Au地球化学图（指数加权法）Fig.5 Au geochem ica lmap in suroface soil(exponentia lweighting)

图6 表层土壤Au地球化学图（最近点法）Fig.6 Au geochem ica lm ap in suroface soil(periapsis)

图7 深层土壤Hg地球化学图（泛克立格法）Fig.7 Hg geochem ica lm ap in deep soil(universa l Kriging)

图8 深层土壤Hg地球化学图（平均值法）Fig.8 Hg geochem ica lm ap in deep soil(m ean va lue)

图9 深层土壤Hg地球化学图（距离倒数加权法）Fig.9 Hg geochem ica lm ap in deep soil(Distance-reverse weighting)

图10 深层土壤Hg地球化学图（最近点法）Fig.10 Hg geochem ica lmap in deep soil(periapsis)

图11 深层土壤Hg地球化学图（指数加权法,因子为5）Fig.11 Hg geochem ica lm ap in deep soil(exponentia lweighting,ofactor 5)

图12 深层土壤Hg地球化学图（指数加权法,因子为10）Fig.12 Hg geochem ica lm ap in deep soil(exponentia lweighting,ofactor 10)

表1 不同插值方法特点比较Table 1 Com parison o of the diofoferentinterpolationmethods

从表中可以看出，泛克立格（Kring）插值法与最近点法是两种较优的内插法，图面信息丰富，能较好的刻画元素的空间分布特征；最近点法对按规则格网采样的数据插值效果更优，基本没有改变原始数据分布；泛克立格（Kring）插值法对特异值存在较少的数据插值效果较好，海河流域多目标区域地球化学调查数据分布较均匀，空间变异性小。但以上两种方法在对大面积区域内的海量数据插值时运行速度很慢，对硬件设备要求较高。指数加权法也是不错的数据内插方法，运行速度较快，外推能力也很强，是GeoExpl推荐使用的化探数据处理方法，可以客观的反映研究区内元素的空间分布特征。综合上述分析，以上几种插值方法各有优缺点，在选择插值方法的时候应该综合考虑数据的原始分布和研究目的。海河流域多目标区域地球化学编图旨在以原始数据为基础真实地刻画其中所蕴含的丰富的地球化学信息，采用泛克立格插值方法或最近点法生成格网文件是对规则网或离散数据进行计算机成图比较可行的方法。

2.2 关于网格间距的试验

规则网采样的数据可按原始采样网度恢复，也可根据数据插值类型和网格度对原始数据进行加密或抽稀。下面以表层土壤中Au元素，深层土壤中的Hg元素为例，采用指数加权方法（指数因子为5），分别选取网格间距2 km×2 km、4 km×4 km、6 km×6 km、8 km×8 km，搜索半径为网格间距的2.5倍，截取元素地球化学图中的典型代表区来说明网格间距不同对元素异常的强度、面积、展布情况的影响。

综合分析图13～20可以发现，插值时选择的网格间距越小，图面反映的地球化学信息越丰富。网格间距为2 km×2 km时，正异常呈零星点状分布于图面上，异常点数量多，规模较小，强度较高；随着网格间距的逐渐增大，正异常的数量逐渐减少，规模变大，强度也较高；当网格间距为表层土壤样采样间距的4倍，深层土壤样采样间距的2倍，即网格间距为8 km×8 km时研究区内异常点数量减至1～2个，异常的面积大，规模大，强度也较高，有意义的地球化学异常点信息随着网格间距的增大消失，代之以高背景区或背景区。

从上面的分析可以看出，网格间距选择恰当与否直接关系到研究区内元素地球化学信息的分布情况。海河流域多目标区域地球化学系列图编制网格间距的选择主要考虑了数据的原始采样网度、成图后反映的地球化学信息丰富度，以及项目现有硬件设备的可行性。综合考虑上面几项因素，本次编图采用以下网格间距：表层土壤地球化学数据插值网格间距为2 km，深层土壤地球化学数据插值网格间距为4 km。

2.3 关于搜索半径与搜索范围的试验

搜索半径控制等值线插值数据的搜索范围。数据的搜索方式有矩形域、圆域和方位搜索。搜索范围通过矩形的半宽和半高，圆的半径及方位数来决定。下面以表层土壤中Au元素，深层土壤中的Hg元素为例，采用指数加权方法（指数因子为5），表层土壤中Au的插值网格间距为2 km×2 km，深层土壤中Hg的插值网格间距为4 km×4 km，采用不同圆域搜索半径（2 km、5 km、8 km、10 km）来说明搜索半径的大小对搜索范围及元素空间分布特征的影响。

综合分析图21～28可以发现，当搜索半径为2 km时表层土壤Au元素地球化学图中出现了小面积空值分布区(图21中绿线框内所示)，深层土壤Hg元素地球化学图(图25)中大面积为空值区，不能生成等值线；当搜索半径为5 km时，Au元素地球化学图中（图22）数据插值完整，正异常点规模较小，强度较强，异常点镶嵌于高背景区内，而Hg元素地球化学图（图26）中尚有小面积的空值区（绿线框中所示）；当搜索半径为8 km时，Au元素地球化学图中正异常点数量减少，异常区面积增大，规模较强，地球化学信息量较前者减少，Hg元素地球化学图中数据插值完整，无空值区出现；搜索半径为10 km时，与搜索半径为8 km时元素地球化学分布特征没有明显的变化。

由上述分析可见，搜索半径的大小直接决定数据插值的效果，搜索半径应该选择大于或等于采样距离的2.5倍，或根据数据的分布情况来确定，搜索半径小于数据原始采样间距时，图面会出现空值分布图，不能生成等值线。海河流域多目标区域地球化学编图搜索半径选取大于原始采样间距的2.5倍，根据各元素的数据分布情况一一确定。

图13 表层土壤Au地球化学图（网格间距2 km×2 km）Fig.13 Au geochem ica lmap in suroface soil(grid space 2 km×2 km)

图14 表层土壤Au地球化学图（网格间距4 km×4 km）Fig.14 Au geochem ica lmap in suroface soil(grid space 4 km×4 km)

图15 表层土壤Au地球化学图（网格间距6 km×6 km）Fig.15 Au geochem ica lm ap in suroface soil（grid space 6 km×6 km)

图16 表层土壤Au地球化学图（网格间距8 km×8 km）Fig.16 Au geochem ica lm ap in suroface soil（grid space 8 km×8 km)

图17 深层土壤Hg地球化学图（网格间距2 km×2 km）Fig.17 Hg geochem ica lmap in deep soil(grid space 2 km×2 km)

图18 深层土壤Hg地球化学图（网格间距4 km×4 km）Fig.18 Hg geochem icalm ap in deep soil(grid space 4 km×4 km)

图19 深层土壤Hg地球化学图（网格间距6 km×6 km）Fig.19 Hg geochem ica lm ap in deep soil(grid space 6 km×6 km)

图20 深层土壤Hg地球化学图（网格间距8 km×8 km）Fig.20 Hg geochem icalm ap in deep soil(grid space 8 km×8 km)

图21 表层土壤Au地球化学图（搜索半径2 km）Fig.21 Au geochem ica lm ap in suroface soil(search radius 2 km)

图22 表层土壤Au地球化学图（搜索半径5 km）Fig.22 Au geochem ica lm ap in suroface soil(search radius 5 km)

图23 表层土壤Au地球化学图（搜索半径8 km）Fig.23 Au geochem ica lmap in suroface soil(search radius 8 km)

图24 表层土壤Au地球化学图（搜索半径10 km）Fig.24 Au geochem ica lm ap in suroface soil(search radius 10 km)

图25 深层土壤Hg地球化学图（搜索半径2 km）Fig.25 Hg geochem ica lmap in deep soil(search radius 2 km)

图26 深层土壤Hg地球化学图（搜索半径5 km）Fig.26 Hg geochem ica lm ap in deep soil(search radius 5 km)

图27 深层土壤Hg地球化学图（搜索半径8 km）Fig.27 Hg geochem ica lm ap in deep soil(search radius 8 km)

图28 深层土壤Hg地球化学图（搜索半径10 km）Fig.28 Hg geochem ica lm ap in deep soil(search radius 10 km)

3 结论

（1）试验表明在相同的计算参数下，各种不同的网格化方法的插值效果和效率是好的，所形成的等值线图总体特征基本一致，但在微观细节上有比较明显的不同，有的会造成局部异常的畸变。经对比研究,作者推荐在多目标地球化学调查数据整理时采用泛克立格插值方法。

（2）为了保留多目标区域地球化学调查的原始数据中的全部信息，网格距的选择不宜大于原始数据的网度规格。作者在海河流域多目标编图中采用以下网格间距：表层土壤地球化学数据插值网格间距为2 km，深层土壤地球化学数据插值网格间距为4 km。

（3）搜索半径小于数据原始采样间距时，图面会出现空值分布，不能生成等值线。为保留全部原始数据中的信息，搜索半径不应过大，选择在2～3倍网距之间为好。作者在编图中选取的搜索半径采用原始采样间距的2.5倍为准则，初步确定表层土壤地球化学数据插值搜索半径为5 km，深层土壤地球化学数据插值搜索半径为10 km。

（4）采用等值线（区）表达变化时最小等值间距宜以数据精密度的大小为基础，除非采用了比原始数据更大的网格距和较大的计算半径，即等效于采用降噪和滤波方法。

致谢：在论文的撰写过程中，天津地质矿产研究所杨俊泉助理研究员在本文写作过程中提供了宝贵意见，在此致以诚挚的感谢。

[1]中国地质调查局.DD2005-01，多目标区域地球化学调查规范(1/250000)[S].

[2]中国地质调查局发展研究中心.区域地球化学数据管理信息系统用户使用手册[M].2001.6.

[3]张素荣.地球化学元素空间定量组合及可视化方法研究[D].长春：吉林大学，2007:28-30.

[4]侯景儒，尹镇南，等.实用地质统计学[M].北京：地质出版社，1998，55-90.

[5]安琪.几种离散数据网格化方法的对比分析[J].内蒙古科技与经济，2001(1):87-89.

Abstract:Themulti-purpose regional geochem icalmapping is a scientiofic expression oof the regional soil geochem ical distribution and characteristics bymeans oof graphical representation,in the case oof large areamapping, the data speciofication ooften variesgreatly,theymay come ofrom diofoferentsurvey areas,or tested in diofoferent laboratories at diofoferent times,the gridding datamay be based on element data ofrom both suroface and deep soil under diofoferent landscape conditions or grid spacing,sometimesw ith diofoferent zonemethods.Data bridging andmerging is inevitable in the regionalgeochem icalmapping,the original data needs to be processed and gridding is prerequisite.Diofoferentdatum processingmethods and their arithmetic parametersw ill produce very diofoferent results, the characteristicsoof the data itselof also have a certain eofofecton themap compilation.Thereofore,in order to objectively reoflectgeochem ical distribution characteristics oof elements in a region,data collation and processingmethods,aswellas technical parametersmustbe careofully studied and selected ofrom the technical pointoof view.The authors have tentatively compared several interpolationmethods commonly used in geochem ical data processing, in terms oof grid spacing and search radius,and proposed data processingmethods and relevant technical parametersused by the authors in themap compilation.

Keywords:multi-purposeregionalgeochem icalsurvey；gridding；interpolationmethod；gridspace；searching radius

Compilation oofM ulti-Purpose RegionalGeochem icalM aps: Illustrated by Com p lication oof Haihe River Basin Geochem icalM aps

ZHANG Su-rong,ZHAOGeng-xin,HEFu-qing,TENG Fei,GAO Xue-sheng
（Tianjin instituteoof geology andm ineral resources,Tianjin 300170,China）

P596

A

1672－4135（2012）03－0214-07

2012-04-28

国家地质调查项目：海河流域多目标区域地球化学系列图编制与出版（1212010911010）

张素荣（1981-），女，工程师，吉林大学硕士，现从事地球化学研究，Email：zhangsurong@126.com。