Spatial and temporal changes of karst rocky desertification and its cause analysis in South China
-
摘要:研究目的
中国南方岩溶区是石漠化广泛分布的生态脆弱区，查明中国南方岩溶石漠化的时空变化及其成因机制，有助于制定科学合理的石漠化防治规划和生态修复措施。
研究方法以Landsat8遥感影像为数据源，利用植被覆盖率和岩石裸露率进行石漠化信息提取，结合野外调查，以县域尺度探讨了南方16省（自治区、直辖市）岩溶石漠化的时空演变规律。
研究结果2020年南方岩溶石漠化面积为8.45×104 km2，其中轻度石漠化占南方岩溶石漠化总面积的62.75%。2015—2020年，岩溶石漠化面积大于400 km2的县域数量减少了19个，广西都安县、马山县、德保县，贵州思南县、威宁县，云南会泽县、丘北县，四川巴塘县石漠化问题改善显著，云南广南县、文山市和砚山县岩溶石漠化面积大于1000 km2，石漠化治理形势严峻。
结论以溶蚀作用为主塑造形成的峰丛洼地区，集中分布了30%的石漠化严重县；灰岩区因强烈的溶蚀作用和水土流失过程，导致石漠化面积占比超过33%。随着农村人口减少，耕地石漠化面积占比降低至26.54%，而灌木地和草地石漠化面积占比升高至20.51%和24.11%。研究将为制定县域尺度石漠化综合治理规划提供参考。
Abstract:ObjectiveThe karst region in southern China is an ecologically fragile area where karst rocky desertification is widely prevalent. Investigating the spatiotemporal changes of karst rocky desertification in southern China and its underlying mechanisms is instrumental in formulating scientific and reasonable control plans and ecological restoration measures for this phenomenon.
MethodsUsing Landsat 8 remote sensing imagery as the data source, information on karst rocky desertification was extracted based on fractional vegetation cover and rock exposure rate. Combined with field investigations, the spatiotemporal evolution of rocky desertification in 16 southern provinces (autonomous regions and municipalities) was analyzed at the county scale.
ResultsThe area of karst rocky desertification in southern China was 84,472.09 km² in 2020, with light karst rocky desertification accounting for 62.75% of the total area of karst rocky desertification. From 2015 to 2020, the number of counties with karst rocky desertification areas greater than 400 km² decreased by 19. Notable improvements in karst rocky desertification were observed in Du'an County, Masan County, and Debao County in Guangxi Province; Sinan County and Weining County in Guizhou Province; Huize County and Qiubei County in Yunnan Province; and Batang County in Sichuan Province. However, the karst rocky desertification areas in Guangnan County, Wenshan City, and Yanshan County in Yunnan Province exceeded 1000 km², exacerbating the situation.
ConclusionsThe peaks and valleys primarily formed by dissolution were concentrated in 30% of the counties with severe karst rocky desertification. Karst rocky desertification in limestone areas accounted for more than 33% due to the intense dissolution and soil erosion processes. With the decline in rural population, the proportion of rocky desertification in cultivated land decreased to 26.54%, while the proportion of rocky desertification in shrubland and grassland increased to 20.51% and 24.11%, respectively. This study will provide a reference for the formulation of comprehensive control plans for karst rocky desertification at the county scale.
创新点以县域为基本单元，将西南8省区的石漠化研究扩展至江西、浙江、江苏、福建、河南、陕西、甘肃等亚热带气候区，全面梳理了我国岩溶石漠化的时空演化特征，为我国分区制定石漠化综合治理规划提供参考。
-
矽卡岩矿床是地壳中最丰富的矿床类型之一，具有矿体品位相对较富的优势，被认为是国际勘查界的“甜点”，其中，矽卡岩铜金矿、矽卡岩金/铅锌矿和碳酸盐交代铅锌银矿是斑岩铜成矿系统的重要组成部分(Sillitoe, 2010)。斑岩-矽卡岩矿床具有规模大、品位高的特征，一直受到国内外的高度关注。 “矽卡岩”是指一种以钙硅酸盐矿物为主的有经济价值的岩石，主要由石榴子石和辉石组成，其成因较复杂，是可以形成于所有时代的岩石，主流观点认为矽卡岩主要产于侵入岩与碳酸盐岩(灰岩和白云岩)的接触带，同时可以产于板岩、砂岩、铁建造、玄武岩和科马提岩中，主要分布于断裂、大型剪切带、浅表地壳系统、海底和变质地体中，不仅可以形成于区域和接触变质作用，也可以形成于不同类型流体(岩浆流体、变质流体、大气降水和海水)的接触交代过程，目前有经济价值的矽卡岩矿床有钨、锡、铜、铅、锌、铁、钼、银、金、铀、稀土、氟和硼矿床(Meinert et al., 2005)。全球矽卡岩矿床主要分布于环太平洋、特提斯和古亚洲成矿域 (图1)，中国矽卡岩矿床分布广泛(图2)，是大多数成矿带的主攻找矿类型之一。
![]()
图 2 中国主要矽卡岩矿床分布图(据Chang et al., 2019修改)Figure 2. Distribution map of major skarn deposits in China已有资料表明，矽卡岩矿床有近200年的研究历史，瑞典地质调查局主席Alfred Elis Törnebohm在1875年的论文首次提到“矽卡岩(skarn)”，有“富石榴子石褐色矽卡岩和富辉石绿色矽卡岩”的描述(Meinert et al., 2005)。Burt (1982)首次以英文总结了1841—1970年期间的全球矽卡岩矿床研究资料，将已有的法语和俄语等文献的主要结论翻译成英文。国际上，Zharikov (1970)、Einaudi et al. (1981)、Meinert et al. (2005)和Meinert (2020) 较全面地综述了矽卡岩矿床的研究现状，确定不同类型矽卡岩矿物组合，总结了全球主要类型矽卡岩矿床特征。中国矽卡岩矿床的研究相对较早，1935年孙健初等编著的《扬子江下游铁矿志》提到“接触变质铁矿床”的成因(翟裕生, 2004)。黄懿等 (1957) 和裴荣富等 (1985) 提出湖北省大冶式铁矿为广义矽卡岩矿床。徐克勤(1957)提出矽卡岩型钨矿床是中国最有远景的钨矿床类型，确定了中国首例矽卡岩型白钨矿床——湖南省瑶岗仙超大型钨矿。常印佛等(1983)以安徽省下扬子坳陷的大型铜矿床为例，提出层控式矽卡岩矿床的概念，在侵入岩热变质晕范围内，由热液活动沿一定层位和岩性形成的似层状矿体，并以与矽卡岩化有紧密的成生联系和空间联系为特征，不管矽卡岩化的强弱和成矿前后矿化性质及其演变关系如何，统称为层控式矽卡岩矿床。翟裕生等(1982) 建立了鄂东区域矽卡岩铁矿床模式。赵一鸣等(1990; 2023)出版了《中国矽卡岩矿床》和《世界主要矽卡岩矿床》专著，前者总结了中国矽卡岩矿床的区域成矿规律；后者以典型矿床为例，总结了全球不同类型矽卡岩矿床的特征。由此可见，全球矽卡岩矿床的研究程度相对较高。
矽卡岩矿床常表现多种成矿元素共存，根据主要成矿元素，全球矽卡岩矿床可分为钨、锡、铜、铅、锌、铁、钼、金矿床(Meinert et al., 2005)。据统计，全球矽卡岩矿床以铜、铁、铅锌和钨矿床为主，占所有矽卡岩矿床数量分别为32%、26%、19%和12%(图3−a)。据统计，中国矽卡岩矿床数量占全球矽卡岩矿床的38%，其次是美国(33%)，其他国家矽卡岩矿床数量相对较少，中国是全球矽卡岩矿床数量最多的国家(图3−b)。中国矽卡岩铁、铜、铅锌矿床占所有矽卡岩矿床数量分别为33%、22%和23%(图3−c)，矽卡岩钼、铜、金、铅锌、钨和锡矿床提供了中国钼、铜、金、铅锌、钨和锡矿产资源/储量的17%、32%、11%、25%、71%和87%(图3−d)。与全球矽卡岩矿床相比，中国最大的矽卡岩钨、锡、钼和铅锌矿床可达世界级规模(Chang et al., 2019)。因此，中国矽卡岩矿床是揭示成矿规律和构建普适性矿床模型的理想对象。本文总结矽卡岩矿物组合和矿床分带研究进展，综述斑岩有关的矽卡岩铜金属矿床、远成矽卡岩型矿床、交代火山岩矽卡岩矿床的研究现状，构建与氧化和还原岩浆有关的两类矽卡岩成矿系统的矿床模型，最后提出未来研究方向。
![]()
a—不同类型矽卡岩矿床占全球数量比例；b—全球主要国家(地区)矽卡岩矿床数量比例；c—中国不同类型矽卡岩矿床数量占比；d—中国不同类型矽卡岩矿床资源量占比Figure 3. Proportions of different types of skarn deposits1. 矽卡岩矿物组合
矽卡岩矿床因发育矽卡岩矿物组合而命名，确定矽卡岩矿物组合是研究矽卡岩矿床的核心内容，是建立矿床模型的基础。经典主流观点认为，矽卡岩矿床是相对年轻、热岩浆与相对较老、冷碳酸盐岩地层的双交代产物，根据产出位置可进一步分为：产于岩体内接触带的称为内矽卡岩，产于碳酸盐岩地层中的称为外矽卡岩，内、外矽卡岩在成矿元素含量、金属矿物组合和矿化蚀变类型等方面存在明显差异，可根据未蚀变的残余组构确定内、外矽卡岩，一般矿床外矽卡岩规模大于内矽卡岩，矿体主要产于外矽卡岩(Einaudi and Burt, 1982)。有些矽卡岩矿床由于原始组构被晚期热液蚀变叠加无法识别，如块状矽卡岩无法区分内、外矽卡岩，比较典型的秘鲁Antamina超大型矽卡岩铜矿床，可以通过全岩的Al2O3与Y、HREE、Sc、Zr、Nb、Th和TiO2的相关性图解加以区分(Mrozek et al., 2020)。
已有研究表明，矽卡岩矿物组合受含矿岩体、赋矿地层、侵位深度等多种因素的影响，已发现百余种矽卡岩矿物，主要有早阶段“无水”矿物石榴子石和辉石等矿物、晚阶段退化蚀变形成“含水”矿物，如角闪石等矿物（Einaudi and Burt, 1982; Meinert et al., 2005），其中，区分不同类型矽卡岩矿床最重要2种矿物为石榴子石和辉石，它们的成分存在一定差异(图4)。研究表明，不同矽卡岩矿床中含水矿物的成分存在明显差异，如在矽卡岩金锡钨矿床中角闪石成分富铝，在矽卡岩铜钼铁矿床中角闪石富铁，在矽卡岩锌矿床中角闪石富锰贫钙(Meinert, 1992)。Zharikov (1970)首次总结不同矽卡岩矿床的矽卡岩矿物组合，利用相图确定不同类型矽卡岩矿床的物理化学条件。下面分别介绍石榴子石和辉石2种主要矿物特征。
![]()
图 4 不同类型矽卡岩矿床石榴子石和辉石成分三角图解(据Meinert, 1992修改)Adr—钙铁榴石; Alm—铁铝榴石; Di—透辉石; Grs—钙铝榴石; Hd—钙铁辉石; Jo—钙锰辉石; Spr—锰铝榴石Figure 4. Garnet and pyroxene compositional triangle for different types of skarn deposits(1) 石榴子石：成分为A32+B23+Si34+O12，其中，A位置为Ca、Mn、Fe、Mg， B位置为Al、Fe。由于碳酸盐岩地层钙含量最高，普遍发育钙铝榴石和钙铁榴石2个端元矿物，其分子式分别为Ca3Al2Si3O12(缩写Gr)和Ca3Fe2Si3O12(缩写Ad)，两者统称钙质石榴子石。另外还有锰铝榴石Mn3Al2Si3O12(缩写Sp)和铁铝榴石 Fe3Al2Si3O12(缩写Al)2个端元矿物，统称亚钙石榴子石，还有相对少见的镁铝榴石Mg3Al2Si3O12(缩写Py)(Meinert, 2020)。
(2) 辉石：成分为A12+B12+Si24+O6，其中A位置为Ca，B位置为Fe、Mn、Mg。普遍发育透辉石、 钙铁辉石、钙锰辉石3个端元矿物，分子式分别为CaMgSi2O6(缩写Di)、CaFeSi2O6(缩写Hd)、CaMnSi2O6(缩写Jo)，其中，透辉石也称为次透辉石(Salite) (Meinert, 2020)。
矽卡岩矿床中石榴子石和辉石是不同百分比的上述端元矿物组成的，如石榴子石由60%的钙铁榴石、40%的钙铝榴石端元矿物组成，常用Ad60Gr40表达，辉石用类似表达方式。不同类型石榴子石和辉石成分可以指示矽卡岩矿床的氧化还原条件和矿化类型，如富Mn辉石是矽卡岩锌矿床的特有矿物(Meinert, 1983)，并非所有矽卡岩矿床都发育石榴子石和辉石，在中国有10个钙质矽卡岩矿床不发育石榴子石，有28个不发育辉石(Chang et al., 2019)，碱性矽卡岩铀-稀土矿床不发育石榴子石(赵一鸣等，2023)。研究发现，矽卡岩铜铁、铅锌和钨锡矿床中辉石的Mn/Fe值和Zn含量明显不同，辉石成分可以区分不同类型的矽卡岩矿床(Nakano et al., 1994)。根据石榴子石和辉石的成分、硫化物种类，将钨和金进一步分为还原性和氧化性两大类型矽卡岩矿床(Einaudi et al., 1981; Newberry and Einaudi, 1981; Meinert, 1989)。还原性矽卡岩钨矿床具有钙铁辉石+铁铝榴石的矽卡岩矿物组合，这2种矿物中Fe是+2价，矽卡岩矿物主要产于含炭质围岩和还原性岩浆接触带，形成较深，退化蚀变相对弱；氧化性矽卡岩钨矿床以钙铁榴石和绿帘石为主，矿物组合产于相对较浅的氧化性岩浆接触带，常伴生铜矿化，具有较强的退化蚀变(Einaudi et al., 1981; Newberry and Einaudi, 1981)。还原性矽卡岩金矿与钛铁矿型(Fe2O3/(FeO+ Fe2O3)小于0.45)岩浆有关，以钙铁辉石(Hd大于50)为特征；氧化性矽卡岩金矿床以石榴子石含量大于辉石、钙铁榴石+透辉石为特征，共伴生铜矿化(Meinert, 1989)。
根据碳酸盐岩地层成分，矽卡岩进一步分为钙质、钙镁质、镁质，全球以钙质矽卡岩为主，如中国64%的矽卡岩矿床为钙质矽卡岩矿床(Chang et al., 2019)，硅镁石、方镁石、金云母、滑石、蛇纹石和水镁石为典型镁质矽卡岩矿物。相比钙质矽卡岩，镁质矽卡岩铜矿床具有高含量磁铁矿、低含量硫化物(常低于6%)和较低的黄铁矿/黄铜矿比的特征，在贫硅和富硅条件，镁质矽卡岩分别为镁橄榄石+蛇纹石+滑石、滑石+透闪石矿物组合(Einaudi et al., 1981; Einaudi,1982)，含钙镁橄榄石的镁质矽卡岩铜矿床含铜矿物主要为斑铜矿-辉铜矿，如印尼Ertsberg矽卡岩铜金矿床(Kyle et al., 1991)。另外，还有锰质矽卡岩和碱质矽卡岩，其中，锰质矽卡岩以锰钙辉石+富Mn矿物为主，远离岩体普遍发育矽卡岩铅锌银矿床；碱质矽卡岩产于碱性花岗岩或正长岩与白云质大理岩的接触带，矿物组合以霓石、钠铁闪石等为主，矽卡岩铀-稀土矿床中发育碱质矽卡岩(赵一鸣等，2023)。
2. 矽卡岩矿床分带
矽卡岩矿床分带研究是建立矿床模型的核心内容。不同类型矽卡岩矿床的含矿岩体和赋矿地层存在较大差异，但是，具有相对统一的矽卡岩分带形式，其形成机制是古老的未得到解决的关键科学问题(Meinert, 2020)。矽卡岩矿床分带可以通过野外填图获得，推动找矿勘查，一直受到高度关注，在矿集区、矿田、矿床等不同尺度常见矽卡岩矿物组合、硫化物、成矿元素的分带形式，由岩体向大理岩地层，石榴子石/辉石比例减少，石榴子石颜色变浅，辉石颜色变深，向外发育硅灰石矽卡岩、漂白化大理岩、大理岩和灰岩，最外侧大理岩和灰岩中常发育流体逃逸结构，在页岩和灰岩的层间可见条带矽卡岩和反应矽卡岩(图5)，同时硫化物含量和成矿元素组合呈现规律性变化(Meinert et al., 2005; Chang et al., 2019)。这种矽卡岩矿床分带不仅是确定成矿岩体的可靠方法之一，而且有助于矽卡岩矿床的找矿勘查，特别在找矿早期应关注远离接触带的矽卡岩矿化特征。
![]()
图 5 矽卡岩矿床矽卡岩矿物组合和硫化物分带(据Chang et al., 2019修改)Figure 5. Skarn mineral assemblages and sulfide zoning in skarn deposits已有研究表明，控制矽卡岩矿床分带的主要因素有成矿岩浆性质、赋矿围岩组分、形成深度、岩浆与地层的氧化还原梯度等(Chang, 2021)，其中，成矿岩体和赋矿围岩的氧化还原条件最重要，如冈底斯成矿带甲玛超大型铜多金属矿床研究表明，氧化还原状态是控制石榴子石/辉石比、石榴子石和辉石成分、硫化物矿物组合在水平和垂向上分带性的主要原因之一(Shu et al., 2024)。分带明显的矽卡岩矿床产于氧化性岩浆与还原性地层接触带，两者氧化还原条件相差较大，近岩体接触带发育辉石石榴子石(石榴子石含量大于辉石)矽卡岩、远离岩体接触带为石榴子石辉石(辉石含量大于石榴子石)矽卡岩、大理岩接触带发育硅灰石矽卡岩(Meinert, 1983；Chang et al., 2019)，形成较浅且与斑岩有关的矽卡岩铜多金属矿床普遍发育上述矽卡岩分带。若岩浆和地层均为氧化条件，如地层中含有膏盐成分，形成的矽卡岩以辉石石榴子石(石榴子石含量大于辉石)矽卡岩或石榴子石矽卡岩为主，甚至不发育辉石，中国有28个钙质矽卡岩矿床不发育辉石(Chang et al., 2019)。若岩浆和地层均为还原条件，形成的矽卡岩以石榴子石辉石(辉石含量大于石榴子石)、钙铁辉石为主，多数产于全球还原性矽卡岩金矿床，如美国Nickel Plate 金矿床(Ettlinger et al., 1992)，中国多数还原矽卡岩锡矿床以辉石为主，不发育或发育少量石榴子石(Chang et al., 2019)。因此，含矿岩浆和赋矿地层成分和物理化学条件的确定，是揭示矽卡岩矿床分带规律的关键。
成矿深度是控制矽卡岩矿床分带的关键因素之一。已有研究表明，矽卡岩钨矿床形成深度大于矽卡岩铜、锌矿床(图6)，矽卡岩钨矿床中矽卡岩厚度较窄，与斑岩有关的矽卡岩铜矿中矽卡岩规模较大且分带性较好(Einaudi et al., 1981；Newberry and Einaudi, 1981；Meinert et al., 2005)。成矿深度大于5 km的深部矽卡岩矿床，变质蚀变晕(硅灰石大理岩和角岩)范围大于石榴子石和辉石矽卡岩，退化蚀变较弱，分带性较差；而成矿深度小于5 km的浅部矽卡岩矿床，石榴子石+辉石矽卡岩范围大于变质蚀变晕，退化蚀变较强，分带性较强，有利于矽卡岩成矿作用(Meinert, 1983)。但是，成矿深度如何定量控制矽卡岩矿床分带还不清楚。另外，岩浆和热液体系中的氟含量、赋矿地层中的碳含量均会影响矽卡岩规模和分带形式，如富氟矽卡岩矿床的内矽卡岩规模大于外矽卡岩，炭质地层不利于矽卡岩形成(Chang, 2021)。
![]()
图 6 矽卡岩钨、铜和锌矿床的形成深度(据Newberry and Einaudi, 1981修改)Figure 6. Formation depths of skarn tungsten, copper, and zinc deposits除上述矽卡岩矿床矿物组合差异外，矽卡岩矿物颜色和成分呈现分带规律，如由岩体近端到远端，石榴子石颜色变浅，辉石颜色变深，其锰含量变高 (Atkinson and Einaudi, 1978; Meinert et al., 2005; Chang et al., 2019)。如美国Carr Fork矽卡岩铜矿床中石榴子石近岩体的接触带呈暗红褐色，远离岩体的接触带呈浅褐色，靠近大理岩带为绿色(Atkinson and Einaudi, 1978)；菲律宾Mexico大型矽卡岩铜矿从岩体近端到远端，石榴子石颜色依次为暗红色、红色、褐色、黄色、浅黄色 (Chang, 2021)。但是，矽卡岩矿床中石榴子石和辉石的颜色变化定量表达和其控制因素还不清楚。最近以西藏冈底斯知不拉矽卡岩铜多金属矿床为对象，利用光纤光谱仪半定量获得4类石榴子石色相值，发现从岩体近端到大理岩远端，石榴子石颜色呈褐红色、黄绿色、褐绿色的变化规律(图7)，其中，褐红色钙铁榴石的色相值与铁含量呈反相关性，提出该矿床深边部找矿潜力较大(王天语等, 2024)。
![]()
图 7 西藏知不拉矽卡岩铜矿床CC’剖面石榴子石颜色分带(据王天语等，2024修改)Figure 7. Garnet color zoning diagram along cross-section CC' of the Zhibula skarn copper deposit, Xizang3. 与斑岩有关的矽卡岩铜多金属矿床
斑岩有关的矽卡岩铜多金属矿床是全球矽卡岩矿床的研究重点，建立矿床模型，有助于找矿突破。在碳酸盐岩地区，斑岩铜矿系统主要发育岩体内斑岩、接触带中矽卡岩、外围碳酸盐交代铅锌矿床和卡林型金矿床(图8；Sillitoe, 2020)。据统计，斑岩铜矿和矽卡岩铜矿提供了全球约75%铜资源/储量和52%的金资源/储量(Meinert, 1989)，与斑岩有关的矽卡岩铜矿床是非常重要的矿床类型，常认为是斑岩-矽卡岩铜矿床；若发育矽卡岩铅锌矿化，常称为斑岩-矽卡岩铜多金属矿床，在环太平洋成矿域普遍发育，如北美西南部与斑岩有关的矽卡岩铜金矿床，有高达500×104 t的铜资源/储量，达到超大型规模(Einaudi,1982)。在中国冈底斯、三江、东昆仑、长江中下游成矿带普遍发育与斑岩有关的矽卡岩铜多金属矿床(赵一鸣等, 1990)，如冈底斯成矿带甲玛超大型铜多金属矿床和三江北衙超大型金多金属矿床(Chang et al., 2019；Shu et al., 2024)。
![]()
图 8 斑岩-矽卡岩-碳酸盐交代-卡林型矿床组合模型(据Sillitoe, 2020修改)Figure 8. Model of porphyry-skarn-carbonate replacement-Carlin deposits与斑岩有关的矽卡岩铜多金属矿床具有含矿岩体内发育细脉浸染状矿脉的特征，发育钾化和石英绢云母化蚀变，由于缺少角闪岩等暗色矿物，通常不发育青磐岩化蚀变(Meinert et al., 2005)。在碳酸盐岩地层中发育早阶段石榴子石-辉石矽卡岩和晚阶段绿帘石-绿泥石退化蚀变，钾化与石榴子石-辉石矽卡岩、石英绢云母化与绿帘石-绿泥石退化蚀变同时形成(Einaudi et al., 1981; Einaudi, 1982)。已有研究表明，矽卡岩矿物形成是脱碳反应(CaCO3 + SiO2 = CaSiO3 + CO2)(Meinert, 2020)。与斑岩有关的矽卡岩铜矿床形成相对较浅，浅部受断裂控制，低压高渗透性加速流体向上迁移和CO2脱气，有利于厚大矽卡岩形成(Einaudi et al., 1981)。相比矽卡岩铜矿床，与斑岩有关的矽卡岩铜多金属矿床通常与多世代岩浆活动有成因联系，流体过饱和造成热液矿物快速沉淀，碳酸盐岩地层中常形成细粒块状矽卡岩矿物组合，且矿物溶解-再沉淀现象普遍发育，退化蚀变较强，硫化物中黄铁矿含量大于磁黄铁矿，还有大量赤铁矿和部分磁铁矿，常有明显的硫化物分带，靠近岩体发育硬石膏-黄铁矿-黄铜矿-磁铁矿组合，远离岩体大理岩接触带发育硅灰石-斑铜矿-黄铜矿，是由于硬石膏沉淀导致流体中总铁和Fe/Cu比下降形成斑铜矿(Einaudi, 1982)。
4. 远成矽卡岩矿床
远成矽卡岩矿床的研究相对薄弱，近年来矿床模型取得了重要进展。热液矿床的形成是复杂的过程，影响因素较多，远成热液矿床指远离岩体的热液矿床，也称为远温矿床(翟裕生等，2011)，岩浆热液成矿系统的远成矿化特征一直受到国际上高度关注。如澳大利亚2016年以来一直开展Distal Footprints项目，提出远成热液矿床的矿物和物化探找矿标志。传统观点认为，岩浆热液铜钼钨锡矿产于岩体内外接触带，铅锌矿体产于远离岩体接触带的地层中(Graybeal, 2022)。斑岩铜矿系统矿床模型(Sillitoe, 2010; 2020)认为，斑岩-矽卡岩铜钼金矿体产于岩体接触带，而远离岩体接触带发育与岩脉有关的远成矽卡岩铅锌或金矿床，再向外发育受断裂和岩脉控制的碳酸盐交代铅锌矿床(Megaw, 1998)。赵一鸣等(2023)认为，普遍存在远成矽卡岩铅锌银矿床。Meinert et al.(2005)总结了超过大理岩线(大理岩-矽卡岩接触带)的远成蚀变特征，在远离岩体接触带有隐性蚀变的碳酸盐岩地层中可见流体逃逸构造、铁锰氧化物网脉、微细裂隙和缝合线，不同类型缝合线可用于找矿勘查(Hosseini et al., 2022)。但是，利用原位微区等方法表征远成蚀变特征的系统性研究相对薄弱。
远成岩浆热液矿床目前还没有明确的定义。Kwak(1987) 将远离含矿岩体300 m以外的矿床称为远成矽卡岩矿床。对于斑岩铜矿系统来说，最外围低温金矿化蚀化可以远离岩体4~5 km(Sillitoe, 2010; 2020)，远离岩体大于4 km的矽卡岩锌矿床成矿流体可以是以岩浆流体为主(Williams-Jones et al., 2010)。中国发育多个远离岩体4~4.5 km的矽卡岩铅锌矿床，还有远成矽卡岩锡、金、铜、钨和钼矿床(Chang et al., 2019)。因此，本文初步将矿体离岩体距离0.3~5 km的矽卡岩矿床定义为远成矽卡岩矿床，是否有更远的远成矽卡岩矿床需要进一步研究。
近年来，国内外发现多个远成矽卡岩铜多金属矿床，如摩洛哥Amensif矽卡岩锌铜多金属矿产于碳酸盐岩地层，矿区仅发育酸性岩脉，深部和浅部依次发育铜、锌矿化分带，但铜铅锌矿规模相对较小(铜和铅锌资源/储量分别为1×104 t、4×104 t)(Jinari et al., 2023)。最近东秦岭全球最大的钼成矿带发现多个大中型铜多金属矿床，以板厂大型铜钼矿床(铜和钼资源量分别为111×104 t、30×104 t)为例，该矿区由西向东、由深向浅依次发育钼、铜、铅锌分带，发现晚中生代花岗质岩脉有流体出溶的单向固结结构(UST)直接证据，以岩脉为中心向外依次发育石榴子石-辉石矽卡岩、绿泥石矽卡岩、网脉状绿泥石化大理岩，提出板厂是与岩脉在时间、空间和成因上有联系的远成大型矽卡岩铜钼矿床，外围发育碳酸盐交代铅锌银矿体(图9；Li et al., 2024)，类似于斑岩铜矿系统中与岩脉有关的远成铅锌或金矿床(Sillitoe, 2010；2024)，推测深部有靠近岩体的矽卡岩铜钼矿床，找矿潜力较大。
![]()
图 9 东秦岭板厂矽卡岩铜钼+碳酸盐岩交代铅锌银矿床组合模型(据Li et al., 2024修改)Figure 9. Combined model of distal skarn Cu−Mo deposits and vein-type Pb−Zn−Ag deposits in the Banchang area, East Qinling已有研究表明，矽卡岩钨矿床与粗粒花岗岩、石英二长岩和细晶岩、伟晶岩脉有密切成因联系，矿体产于岩体内外接触带，其形成位置相对较深且温度较高，隐爆角砾岩和裂隙不发育，有些钨矿区早期由于勘查深度有限未发现成矿岩体，导致认为产于变沉积岩的层状矽卡岩钨矿床是海底喷流沉积或变质成因(Einaudi et al., 1981)。近年来研究认为，这些层状钨矿是深部岩体有关的矽卡岩钨矿床(Gaspar and Inverno, 2000)。全球识别出多个远成还原性矽卡岩钨铜金矿床，如俄罗期东部Agylki矿床(10×104 tWO3 和1.27% WO3、2.7% Cu和1.38 ×10−6 Au)和Skrytoe矿床(14.5×104 t WO3和0.49% WO3)(Soloviev et al., 2020)。最近以湘中矿集区曹家坝大型钨矿床(7×104 t的WO3和0.37% WO3)为对象，开展矿床成因研究，结果表明，该矿床产于泥盆纪灰岩与碎屑岩接触的硅钙界面附近，未发现含矿岩体，矿体规模与矽卡岩厚度呈正比，石榴子石和辉石成分、磁黄铁矿、低Mo白钨矿的特征类似于全球还原性矽卡岩钨矿床(Xie et al., 2019a)。结合成矿时代和地质地球物理资料，提出曹家坝是华南低温成矿域的首个远成还原性矽卡岩钨矿床，推测深部有靠近岩体接触带的矽卡岩钨矿床，找矿潜力较大(Xie et al., 2019a)，是中国目前为止已知唯一有价值的远成矽卡岩钨矿床(Chang et al., 2019)。
5. 交代火成岩矽卡岩矿床
交代火成岩矽卡岩矿床是近年来新识别的矿床类型，其矿床模型的研究相对薄弱。如前文所述，矽卡岩矿床可以形成于多种地质条件，矽卡岩主要产于侵入岩与碳酸盐岩的接触带，若赋矿地层为钙质粉砂岩等碎屑岩，形成细粒相对均一的钙-硅酸矿物组成的角岩，是变质作用下重结晶的产物(Einaudi and Burt, 1982)，在有些矽卡岩矿床中发育产于角岩中的细脉浸染状低品位矿体，如冈底斯成矿带甲玛超大型铜多金属矿床(Shu et al., 2024)。中国探明了3个交代碎屑岩的矽卡岩铁、钨和钼矿床，矿体主要产于富钙砂岩+粉砂岩与岩体的接触带，赋矿地层为碎屑岩夹有碳酸盐岩或下部有碳酸盐岩地层(Chang et al., 2019)。全球发现有3类交代火成岩矽卡岩矿床(Chang et al., 2018)：①矿体主要产于中酸性火山岩的矽卡岩矿床。此类型矽卡岩矿床有矽卡岩锡、铁和金矿床，如科特迪瓦北部Tongon超大型矽卡岩金矿床(295 t 金，平均品位2.5 ×10−6 )，矿体产于玄武岩-安山岩结晶凝灰岩中受构造控制的矽卡岩中(图10)，存在石榴子石/辉石降低、辉石中铁含量升高、葡萄石-绿帘石-斜帘石-钠长石-绿纤石退化蚀变强度升高、Au品位升高的分带形式(Lawrence et al., 2017)。有学者提出中国长江中下游3个大型玢岩铁矿属于该类型矽卡岩矿床(Chang et al., 2019)，其成因类型还存在一定争议。②矿体产于火山岩与碳酸盐岩界面且以火山岩为主的矽卡岩矿床。加拿大不列颠哥伦比亚省矽卡岩铁矿床属于此类型矽卡岩矿床，Merry Widow铁矿体主要产于玄武岩中；Iron Hill铁矿体产于大理岩与火山岩层界面且以火山岩为主(图11；Meinert, 1984)。最近，在塞尔维亚Timok矿集区火山岩夹钙质粉砂岩和大理岩中，发现厚大矽卡岩金、铜金矿体，是第二种类型的矽卡岩矿床(未发表资料)。③矿体产于内矽卡岩的矽卡岩矿床，此类型矿床与产于岩体与地层的接触带的矽卡岩矿床成矿机制类似。上述第一和第二类矽卡岩床主要产于火山岩，是否存在交代基性侵入岩的矽卡岩矿床还需要进一步研究。这些交代火成岩矽卡岩矿床的成矿机制还不清楚，初步研究表明，赋矿火成岩多为富钙的中基性岩(CaO = 6%~11%)，可以提供矽卡岩矿物形成所必需的钙，同时热液体系为富氟、磷和硫的高酸性流体(如富氟磷灰石和硬石膏)，能溶解交代富钙火成岩而形成矽卡岩矿床(Chang et al., 2019)。
![]()
图 10 科特迪瓦北部Tongon超大型矽卡岩金矿床剖面图(据Lawrence et al., 2017修改；矿体产于玄武岩-安山岩结晶凝灰岩中受构造控制的矽卡岩）Figure 10. Cross-section of the Tongon giant skarn gold deposit in northern Côte d’Ivoire![]()
图 11 加拿大不列颠哥伦比亚省Merry Widow(a)和Iron Hill(b)矽卡岩铁矿床剖面图(据Meinert, 1984修改；矿体主要产于火山岩中）Figure 11. Cross-sections of the Merry Widow(a) and Iron Hill(b) skarn Fe deposits in British Columbia, Canada6. 氧化性矽卡岩铜铁金矿床组合模型
矽卡岩铜矿床是全球数量最多的矽卡岩矿床，矽卡岩铁矿床是全球规模最大的矽卡岩矿床，与氧化性岩浆有成因联系(Einaudi et al., 1981; Meinert et al., 2005)。还原性矽卡岩金矿床与还原性闪长岩和花岗闪长岩有成因联系，氧化性矽卡岩金矿与氧化性含磁铁矿的富碱中酸性岩浆有关；相比于矽卡岩型矿床，斑岩型矿床具有规模大、品位低的特征，氧化性斑岩铜矿系统提供了全球75%的铜和20%的金资源量(Sillitoe, 2010)。矽卡岩矿床的全球金产量绝大多数来源于与斑岩有关的矽卡岩铜金矿床，一般Cu和 Au品位分别为1%和0.5×10−6(Meinert, 1989; 2000; Chen et al., 2007)。因此，氧化性矽卡岩铜铁金矿床的矿床组合模型一直是国际研究的焦点。
前人对全球矽卡岩铜、铁矿床开展了大量研究，但矽卡岩铜矿与铁矿成矿差异的根本原因还不清楚。有些学者根据岩体的主量元素含量平均值，推测矽卡岩铁矿床含矿岩浆的地幔物质比例高于矽卡岩铜矿床(Meinert, 1995)，但是，两类矿床含矿岩体有类似的SiO2含量。由于含矿岩体普遍受到不同程度蚀变，这种基于全岩主量元素的研究结果存疑，全球多处探明了与酸性侵入体密切相关的矽卡岩铁矿床(Pons et al., 2010)，如目前中国东部最大的矽卡岩铁矿床——福建马坑(赵一鸣等, 1990)。最近的研究表明，长江中下游鄂东南地区有2期矽卡岩矿床成岩成矿事件，分别为：早期 (144~137 Ma) 矽卡岩铜铁矿床的含矿岩浆是厚地壳 (＞50 km)岩石圈地幔部分熔融的产物；晚期 (133~132 Ma) 矽卡岩铁矿床含矿岩浆形成于正常地壳 (~30 km) 环境(图12)，是约35%下地壳和65%幔源岩浆混合的产物。突破了前人传统观点，提出成铜岩浆的地幔物质所占比例大于成铁岩浆(Xie et al., 2015)。地质、矿物和同位素证据表明，成铁岩浆在浅部地壳中同化了少量的膏盐地层，在热液阶段形成大规模硬石膏/石膏，推测膏盐层参与晚期矽卡岩铁矿床成矿作用的比例大于早期矽卡岩铜铁矿床(Xie et al., 2015)，修正了国际上关于“矽卡岩铁矿床的硫源于岩浆”的观点。综上所述，幔源组分和膏盐层参与成矿比例的不同，是造成矽卡岩铜铁矿与铁矿成矿差异的主要原因，建立了矽卡岩铜铁矿床-膏盐层成矿系统矿床组合模型(图13；谢桂青等，2025)，提出在膏盐层和花岗岩发育地区寻找矽卡岩铁矿床的新找矿空间。
![]()
图 12 鄂东矿集区两期矽卡岩铜铁多金属矿床模型(据谢桂青等，2016修改)Figure 12. Two episodes skarn Cu−Fe polymetallic deposit model in the Edong ore cluster![]()
图 13 鄂东矿集区矽卡岩铜铁矿床+膏盐层成矿系统矿床模型(据谢桂青等，2025修改)Figure 13. Deposit model of skarn Cu−Fe deposits and evaporite layer metallogenic systems in the Edong ore cluster据统计，长江中下游至少有22个矽卡岩铜矿床共伴生金矿化，一般Cu和Au 品位分别为0.77%~1.6% 和1×10−6~9.5×10−6，金资源/储量大于600t，含矿岩体为氧化性(Fe2O3/FeO大于0.5)石英二长闪长岩、花岗闪长岩和二长岩，以透辉石和钙铁榴石、高Cu/Au和Ag/Au为特征，不同于国外的还原性矽卡岩金矿床，为氧化性富金矽卡岩矿床(Zhao et al., 1999)。鄂东南氧化性矽卡岩铜金矿田的解剖研究发现，矽卡岩铜金矿床的Cu和Au品位呈正相关性，自然金产于黄铜矿、碎裂黄铁矿中(Xie et al., 2020)，在矽卡岩矿床外围的沉积岩已发现大规模金矿体，产于碳酸盐岩中的低温金矿床与斑岩-矽卡岩铜金矿床的成矿时代基本一致(140 ± 5 Ma)，两者有类似的控矿构造、碲金化物+雄黄+雌黄矿物组合和同位素组成，基于此，确定产于灰岩中的低温金矿床是远离隐伏岩浆接触带的低温金矿床(Xie et al., 2019b)，也是卡林型金矿向碳酸盐交代型多金属矿床过渡的新类型金矿床(Sillitoe, 2020)。长江中下游探明多个明矾石高硫体系和相关的中小型高硫和低硫型浅成低温金/银矿床，位于该带中段的安庆-贵池矿集区抛刀岭大型金矿的金资源/储量大于35 t (黄柯等，2022)，矿体主要产于花岗闪长斑岩脉，少部分产于志留纪碎屑岩中，有些学者推测其为斑岩型金矿床，矿区广泛发育雄黄-雌黄低温矿物组合，金矿化主要与伊利石-白云母-石英-黄铁矿±碳酸盐有关，与含金黄铁矿共生的热液白云母原位LA−ICP−MS/MS Rb−Sr定年表明，金矿化主要发生在134~132 Ma，明显晚于赋矿石英闪长斑岩(148~147 Ma)和花岗闪长斑岩(142~141 Ma)，金矿化与深部晚期隐伏岩浆作用有关(未发表资料)，并得到最新找矿勘查资料证实，抛刀岭西侧新发现的金矿体主要产于泥质页岩、粉砂岩中(与安徽324队江志交流)。根据蚀变矿物、硫化物组合和同位素的证据，初步提出抛刀岭为长江中下游首例中硫型浅成低温金矿床(黄柯等，2022)，深边部具有较大的找矿潜力。结合区域资料，提出产于沉积岩和脉岩中的金矿床是与隐伏岩浆有关的远成低温金矿床，是长江中下游成矿带的新类型金矿(谢桂青等, 2017)，与相邻的斑岩-矽卡岩铜矿床构成同一成矿系统，形成以岩体为中心的铜金、铅锌、金的分带模型，建立了氧化性岩浆有关的斑岩-矽卡岩铜金矿床+远成低温金矿床组合模型(图14)，提出加强在斑岩-矽卡岩铜金矿床外围寻找受断裂控制的远成低温金矿床，开拓了找矿的新方向。
![]()
图 14 长江中下游氧化性岩浆有关的斑岩-矽卡岩铜金矿床+远成低温金矿床组合模型（据Xie et al., 2019b修改）Figure 14. Model of porphyry-skarn Cu−Au deposits associated with oxidized magmatism and distal low-temperature Au deposits in the Middle-Lower Yangtze River region7. 还原性矽卡岩钨金锑矿床组合模型
根据含矿岩浆氧化还原条件和分异程度不同，中国矽卡岩矿床分为四大类型：与氧化性中-强分异岩浆有关的斑岩-矽卡岩钼钨铜铅锌矿床、与氧化性弱—中分异岩浆有关的斑岩-矽卡岩铁-铜-金铅锌矿床、与还原性强分异岩浆有关的锡钨铅锌矿床、与还原性弱分异岩浆有关的金铅锌矿床，其中，还原性金矿床在中国主要为远成矽卡岩矿床，4类矿床均有不同成矿元素分带性，如与还原性强分异岩浆有关的锡钨铅锌矿床存在岩体中云英岩锡±钨，近端矽卡岩锡±铜±铁、远成矽卡岩锡和更远成矽卡岩铅锌矿体(Chang et al., 2019)。湘中地区岩体以还原性为主，不同于长江中下游矽卡岩铜铁金矿床相关的氧化性岩浆(图15)。
![]()
图 15 鄂东南和湘中地区含矿岩体的氧化还原条件(原始数据来源于Wang et al., 2007, 2012, 2015; 陈卫峰等, 2007; Qiu et al., 2014; Xu et al., 2014; 刘凯等, 2014; Xie et al., 2015; 柏道远等, 2016)Figure 15. Redox conditions of ore-bearing intrusions in southeastern Hubei and central Hunan regions20世纪90年代以来，国际上提出钨锡成矿省中有与还原性侵入岩有关的金矿床(Thompson et al., 1999)，以产有钛铁矿还原性花岗质岩中的席状矿脉为特征，形成深度为5~7 km，硫化物和铜含量均较低，推测外围有锑金矿脉和远成铅锌银矿脉(Hart, 2007)，产于浅变质岩中的金矿床是与侵入岩有关的金矿还是以变质流体为主的造山型金矿床一直存在较大争议(Sillitoe, 2024)。前文所述，矽卡岩钨矿床可分为还原性和氧化性钨矿床，但还原性矽卡岩钨矿床的规模明显大于氧化性矽卡岩钨矿床，前者形成深度与还原性侵入岩有关的金矿床相当(Newberry and Einaudi, 1981; Meinert et al., 2005; Hart, 2007)。中国探明了多个世界级矽卡岩钨锡矿床，华南地区超大型—大型钨矿床主要为还原性矽卡岩钨矿床，如江南造山带东段还原性钨矿床规模明显大于氧化性钨钼矿床，岩浆过程是控制上述2类钨矿床的关键因素，认为中地壳的物质部分熔融形成了还原性钨矿床含矿岩浆，氧化性钨钼矿床含矿岩浆是下地壳岩浆和幔源混合的产物(Song et al., 2021)。因此，还原性矽卡岩钨金锑矿床的矿床组合模型一直是国际研究的焦点。
华南东部、西部分别发育全球最大的与花岗岩有关的钨锡矿床、全球第二大低温锑金矿床，两者内在的成因联系是尚待解决的科学难题(胡瑞忠等，2021)。传统观点认为：W为高温、亲石成矿元素，Au为亲铜元素，Sb为低温成矿元素(刘英俊等，1984)，三者似乎难以同步富集。湘中是全球最大的锑和金矿集区，位于华南东部和西部的过渡地区，研究识别出产于硅钙界面的曹家坝大型钨矿床为中国首个远成还原性矽卡岩钨矿床，成矿作用与隐伏岩浆有成因联系，形成于中晚三叠世，伴生金锑矿化(Xie et al., 2019a)；产于板岩中的脉状锑金矿床共伴生钨矿化，主要形成于中—晚三叠世，存在燕山期矿化叠加，可见亲岩浆矿物 (白钨矿、黑钨矿、铜铋锑化物和Bi7Te3) 与自然金共生，钨和锑金矿床中白钨矿具有类似的锶−钕−氢−氧同位素组成，推测它们为与还原性侵入岩有关的远成金锑矿床(Li et al., 2018; 张志远等, 2023)。结合近年来在还原性花岗质岩体中探明的细脉浸染状钨矿床和石英型钨矿床，确定低温金锑矿与还原性花岗岩有关的钨矿为同一成矿系统，建立了还原性岩浆有关的斑岩-矽卡岩钨矿床+低温金锑矿床组合模型(图16)，揭示矿田(床)尺度有“上锑、中金、下钨”的分带规律，提出锑、金和钨矿互为找矿标志的新认识。这种“上锑下金”分带不仅在湘中地区普遍发育，在秦岭等多个成矿带也具有类似的分带现象。突破了国外还原性侵入岩有关金矿主要在岩体内部发育的传统认识(Thompson et al, 1999)，提出中国独具特色的产于地层中还原性侵入岩有关的矽卡岩钨金锑成矿系统(Xie et al., 2019a，c)。谢桂青等(2021)全面分析了华南已有的三叠纪矿床特征，揭示成矿带尺度钨金锑成矿元素分带规律，认为湘中和右江低温锑金矿深部有很大的找矿潜力(图17)，开拓了找矿新方向。最近，在贵州右江卡林型金矿集区土壤发现钨化探异常，矿石的Au和W含量呈正相关性，暗示深部有寻找钨矿床的找矿潜力(与高伟交流)。在湘中低温锑金矿区深部多处发现金和钨矿体，如湖南龙山、板溪大型锑矿床深部发现厚大金矿体，在杏枫山金矿区发现品位高、资源潜力大的还原性矽卡岩钨矿体(彭建堂, 2019)。
![]()
图 16 还原性岩浆有关的斑岩-矽卡岩钨矿床+低温金锑矿床组合模型Figure 16. Model of porphyry-skarn W deposits associated with reduced magmatism and low-temperature Au-Sb deposit associations![]()
图 17 华南地区三叠纪矿床分带模型(据谢桂青等，2021修改)Figure 17. Mineral deposit model for the Triassic deposits in South China8. 展 望
矽卡岩矿床是岩浆热液矿床的最重要类型之一，勘查开发和研究历史很长。斑岩-矽卡岩复合矿床一直是国际矿床界勘查的主攻类型，对于特定具体矿床来说，斑岩、矽卡岩矿体占比存在明显的差异，有些矽卡岩矿床有少量资源/储量的斑岩铜矿体(如印尼Batu Hijau)、30%资源/储量的斑岩铜矿体(如美国Bingham)、60%资源/储量的斑岩铜矿体(如印尼Grasberg和中国甲玛)和80%资源/储量的斑岩铜矿体(如巴布亚新几内亚OK Tedi)(Chang et al., 2015)。中国东昆仑和长江中下游成矿带探明了以矽卡岩矿体为主的斑岩-矽卡岩铜矿床，如江西省城门山大型铜矿床(铜资源/储量235×104 t)，其中，斑岩、矽卡岩和层间交代矿体占全区铜资源/储量比例分别为15%、30%和55%(未发表资料)。到目前为止，控制矽卡岩矿体/斑岩矿体比例的根本原因还不清楚。除产于岩体与碳酸盐岩地层接触带的矽卡岩矿床外，还应加强远成矽卡岩矿床和交代火成岩矽卡岩矿床的矿床模型研究。建议以关键科技问题为导向的大比例尺矿产专题填图，如成矿系统的大富矿体就位机制，开展斑岩-矽卡岩矿床成矿地质要素调查与找矿预测；研究矿集区、矿田、矿床等多尺度的矽卡岩矿物组合、硫化物和成矿元素的分带模式；从成矿系统角度，以比较矿床学为指导思想，构建“三位一体”找矿模型，在新层位、新类型、新矿种等方面开拓找矿方向，实现找矿增储，推动大型资源基地建设。
矽卡岩矿床常共伴生多种成矿元素矿化，需建立研究相对较少的矽卡岩铀、稀土、铍、氟和硼矿床的矿床模型，近年来，在南岭和东南沿海发现大规模的伴生矽卡岩萤石矿床，中国东南沿海矽卡岩矿床共生大型矽卡岩萤石矿(朱启象, 2024)，南岭矽卡岩钨锡矿共伴生大规模萤石矿（侯占德等，2024），如湖南柿竹园超大型钨多金属矿床探明萤石资源8000×104 t(毛景文等, 2024)。矽卡岩矿床共伴生多种稀散元素矿化，如斑岩-矽卡岩铜金矿床常伴生大量的碲、硒资源，提供了全球目前几乎所有的碲、硒产量，长江中下游成矿带多处铜多金属矿床共伴生大规模的硒、碲矿床，相当于18个大型碲矿床、21个大型硒矿床，这些矿产资源已部分回收利用，但碲、硒的成矿规律和矿床模型还不清楚(谢桂青等, 2024)。因此，建议加强矽卡岩矿床共伴生矿化的矿床模型和找矿预测的研究，提升综合利用水平。
矽卡岩矿床与不同类型岩浆有成因联系，近年来晶粥岩浆系统的研究取得了重要进展，堆晶体和相关低分异的闪长质岩浆形成铜多金属矿床，高分异的花岗质岩浆形成钨锡多金属矿床，但穿地壳岩浆系统与矽卡岩成矿关统的耦合关素还不清楚。除了岩浆岩成矿专属性外，赋矿地层、成矿深度、剥蚀深度对矽卡岩矿床的成矿系统影响相对薄弱，初步研究表明，地层中有机碳和成矿较深均不利于矽卡岩的形成(Chang et al., 2008)。因此，建议加强成矿带、矿集区和矿田等尺度，评估穿地壳岩浆系统、赋矿地层物理性质、成矿深度和剥蚀深度对矽卡岩矿床形成的影响。相比斑岩铜矿，矽卡岩矿床的指针矿物勘查标识的研究程度较低，产于碳酸盐岩中的岩浆热液矿床普遍发育广泛的隐性蚀变(cryptic alteration)。因此，建议开展矿田、矿床尺度的蚀变矿物短波-远红外-拉曼多光谱的研究，结合矿化蚀变分带和矿物原位成分分析，构建基于大数据的多矿物多光谱多参数的矿床模型，探讨不同矿床类型之间的内在联系，破解新矿床成矿机制，开拓找矿新方向，推动找矿突破。
致谢：本文第一作者自2003年以来一直开展矽卡岩矿床的矿床模型与找矿预测研究，得到了湖北、湖南等多个省份一线地勘队伍和多位老师的大力支持和指导，在此表示衷心感谢；同时感谢两位审稿专家的建议性意见。
-
![]()
图 1 研究区范围及地理位置（根据自然资源部标准地图服务网站绘制底图，审图号：GS（2016）1612号，GS（2023）2763号）
Figure 1. Scope and geographical location of the study area
![]()
图 2 南方石漠化遥感解译地面验证点分布（根据自然资源部标准地图服务网站绘制底图，审图号：GS（2016）1612号，GS（2023）2763号）
Figure 2. Distribution of verification points for remote sensing interpretation of karst rocky desertification in Southern China
![]()
图 3 2015年（A）和2020年（B）南方16省（自治区、直辖市）石漠化分布（底图根据自然资源部标准地图绘制，审图号：GS（2016）1612号，GS（2023）2763号）
Figure 3. Distribution of karst rocky desertification in 16 provinces (autonomous regions and municipalities) in southern China in 2015 (A) and 2020 (B)
![]()
图 4 2015年（A）和2020年（B）南方各县石漠化分布（底图根据自然资源部标准地图绘制，审图号：GS（2016）1612号，GS（2023）2763号）
Figure 4. Distribution of karst rocky desertification in southern counties of China in 2015 (A) and 2020 (B)
![]()
图 5 2020年不同岩溶类型区（A）、碳酸盐岩类型区（B）、土地利用类型区（C）和坡度区（D）石漠化面积统计
Figure 5. Statistics of karst rocky desertification in different karst landform(A), carbonate rock areas(B), land use areas(C) and slope areas(D) in 2020
![]()
图 6 基于县域统计的2020年灰岩区（A）和碳酸盐岩夹碎屑岩区（B）石漠化面积分布（根据自然资源部标准地图服务网站绘制底图，审图号：GS（2016）1612号）
Figure 6. Area distribution of karst rocky desertification in limestone (A) and carbonate rocks with clastic rocks (B) in 2020 based on county statistics
![]()
图 7 基于县域统计的2020年耕地（A）和草地（B）区石漠化面积分布（底图根据自然资源部标准地图绘制，审图号：GS（2016）1612号，GS（2023）2763号）
Figure 7. Area distribution of karst rocky desertification in cultivated land (A) and grassland (B) areas in 2020 based on county statistics
![]()
图 8 基于县域统计的2020年8°~15°（A）和15°~25°（B）坡度区石漠化面积分布（底图根据自然资源部标准地图绘制，审图号：GS（2016）1612号，GS（2023）2763号）
Figure 8. Area distribution of karst rocky desertification in slope areas of 8°~15° (A) and 15°~25° (B) in 2020 based on county statistics
![]()
图 9 2015年（A）和2020年（B）南方岩溶县农村人口分布（底图根据自然资源部标准地图绘制，审图号：GS（2016）1612号，GS（2023）2763号）
Figure 9. Rural population distribution in karst counties in southern China in 2015 (A) and 2020 (B)
表 1 石漠化等级划分
Table 1 Classification of karst rocky desertification
石漠化等级 岩石裸露率/% 植被覆盖度/% 裸岩平面形态 生态环境 重度石漠化 ≥70 ﹤30 面状 疏草、土壤零星分布 中度石漠化 50~70 30~50 线状+面状 疏草+疏灌、土壤散布 轻度石漠化 30~50 50~70 线状+点状 乔草+灌草、土壤不连续 无石漠化 ﹤30 ≥70 点状 乔灌草植被、土壤连续分布 
下载: 导出CSV
表 2 南方16省（自治区、直辖市）石漠化面积
Table 2 Statistical data of karst rocky desertification area in 16 provinces (autonomous regions and municipalities) in southern China
省份 岩溶区面
积/km22015年石漠化/km2 2015年石漠化
发生率/%2020年石漠化/km2 2020年石漠化
发生率/%石漠化严重县数量/个 轻度
石漠化中度
石漠化重度
石漠化石漠化面积 轻度
石漠化中度
石漠化重度
石漠化石漠化面积 2015年 2020年 云南 108656.86 10970.54 7674.96 4389.51 23035.01 21.20 12588.86 7360.58 2107.36 22056.80 20.30 19 17 贵州 121135.45 17492.07 7998.87 2113.58 27604.52 22.79 13681.76 5809.80 1614.53 21106.09 17.42 28 19 广西 81670.48 9801.44 3679.98 904.84 14386.27 17.62 8475.47 2525.83 387.70 11389.00 13.95 16 6 四川 69042.38 5528.11 3212.33 1151.23 9891.67 14.33 5010.28 2672.85 1172.06 8855.19 12.83 2 2 湖南 62552.16 2215.65 753.48 156.18 3125.31 5.00 2401.62 759.10 219.68 3380.40 5.41 - - 湖北 50384.59 3588.10 1771.13 737.91 6097.14 12.10 4587.45 2172.54 850.16 7610.15 15.10 - 2 重庆 30224.82 3258.45 1299.72 250.14 4808.31 15.91 1853.34 820.21 153.03 2826.58 9.35 2 2 广东 11861.75 845.34 566.13 312.52 1723.99 14.53 813.43 281.88 149.54 1244.85 10.50 - - 江西 11191.96 1324.59 606.23 282.63 2213.45 19.78 1003.69 485.68 316.29 1805.66 16.14 - - 安徽 6333.29 947.47 836.84 340.29 2124.60 33.55 629.50 135.33 158.91 923.74 14.59 - - 浙江 2391.59 24.08 17.98 1.29 43.34 1.81 88.52 34.63 9.14 132.29 5.56 - - 江苏 383.51 64.15 15.27 1.48 80.90 21.07 39.64 34.45 4.06 78.15 20.31 - - 福建 1988.29 203.41 104.93 80.88 389.22 19.58 180.08 78.41 7.41 265.90 13.33 - - 甘肃 6030.26 617.32 509.13 248.13 1374.58 22.80 678.00 584.52 148.61 1411.13 23.42 - - 河南 2049.87 362.46 152.57 11.73 526.77 25.70 368.43 133.86 8.90 511.19 24.93 - - 陕西 19351.10 535.02 188.36 9.19 732.57 3.79 607.01 244.03 23.93 874.97 4.52 - - 总计 585248.36 57778.20 29387.91 10991.55 98157.66 16.77 53007.08 24133.69 7331.32 84472.09 14.43 67 48 注：石漠化严重县指石漠化面积大于400 km2的县级行政区
下载: 导出CSV
-
Academic Divisions of the Chinese Academy of Sciences. 2003. Several suggestions on promoting comprehensive management of rocky desertification in Southwestern Karst Areas[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 18(3): 169 (in Chinese with English abstract).
Bai X, Zhang S, Li C, et al. 2023. A carbon−neutrality−capactiy index for evaluating carbon sink contributions[J]. Environmental science and ecotechnology, 15: 100237. doi: 10.1016/j.ese.2023.100237
Cao J H, Yuan D X, Tong L Q. 2008. Features of karst ecosystem and integrating measure for rock desertification in Southwest China[J]. Pratacultural Science, 25(9): 40−50 (in Chinese with English abstract).
Cao J H, Yuan D X, Zhang C, et al. 2004. Karst ecosystem constrained by geological conditions in Southwest China[J]. Earth and Environment, 32(1): 1−8 (in Chinese with English abstract).
Chen H, Bai X Y, Li Y B, et al. 2020. The evolution of rocky desertification and its response to land use changes in Wanshan Karst area, Tongren City, Guizhou Province, China[J]. Journal of Agricultural Resources and Environment, 37(1): 24−35 (in Chinese with English abstract).
Chen Q, Zhang C, Tian X Y, et al. Spatio−temporal evolution process of rocky desertification in Yunnan Province from 2000 to 2020[J]. Journal Zhejiang A&F University, 40(2): 417−426 (in Chinese with English abstract).
Dan X Q, Bai J H, Wu X B, et al. 2015. Research on the general idea of the second phase of the rocky desertification comprehensive treatment project[J]. Central South Forest Inventory and Planning, 34(3): 62−66 (in Chinese with English abstract).
Geology Department of Chinese Academy of Sciences. 1995. Consultation suggestions on sustainable development and technological poverty alleviation in Southwest China Karst Mountain[J]. Advance in Earth Sciences, 10(2): 113−115 (in Chinese with English abstract).
Gong A L, Pu Q Y. 2019. Some thoughts on comprehensive treatment project of rocky desertification in Northwest Yunnan[J]. Forestry Construction, (5): 57−60 (in Chinese with English abstract).
Guo L Q, Zhao Z F, Dai Q X, et al. 2017. Temporal and spatial evolution and genesis of rocky desertification based on RS and GIS in Wenshan Prefecture[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 29(S1): 106−113 (in Chinese with English abstract).
Jiang Z C, Li X K, Zeng F P, et al. 2009. Study of fragile ecosystem reconstruction technology in the karst peak−cluster mountain[J]. Acta Geoscientica Sinica, 30(2): 155−166 (in Chinese with English abstract).
Jiang Z C, Luo W Q, Tong L Q, et al. 2016. Evolution features of rocky desertification and influence factors in karst areas of southwest China in the 21st century[J]. Carsologica Sinica, 35(5): 461−468 (in Chinese with English abstract).
Li X K, He C X, Tang J S, et al. 2008. Evolution and ecological processes of karst ecosystem of Guangxi[J]. Guangxi Sciences, (1): 80−86, 91 (in Chinese with English abstract).
Li Y B, Bai X Y, Qiu X C, et al. 2006. The correlation analysis of desertification of karst rock and land use patterns[J]. Resources Science, 28(2): 67−73 (in Chinese with English abstract).
Li Y B, Luo G J, Bai X Y, et al. 2014. The correlations among arable land, settlement and karst rocky desertification−cases study based on typical peak−cluster depression[J]. Acta Ecologica Sinica, 34(9): 2195−2207 (in Chinese with English abstract).
Li Y B, Luo G J, Cheng A Y, et al. 2023. A typical case study on evolution of karst rocky desertification in Houzhaihe, Puding County, central Guizhou Province, China[J]. Geographical Research, 32(5): 828−838 (in Chinese with English abstract).
Li Y B, Tan Q, Wang S J. 2005. Current status‚problems analysis and basic framework of karst rocky desertification research[J]. Science of Soil and Water Conservation, (3): 27−34 (in Chinese with English abstract).
Liu P, Wang Y, Liu Z B, et al. 2019. Distribution and division of stony desertification on county scale[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 36(5): 965−973 (in Chinese with English abstract).
Lu T, Hu W Y, Zhang J. 2021. Spatio−temporal evolution characteristics and driving mechanism of rocky desertification in karst area of Eastern Yunnan[J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 35(8): 71−79.
Luo X L, Wang S J, Bai X Y, et al. 2021. Analysis on the spatio−temporal evolution process of rocky desertification in Southwest Karst area[J]. Acta Ecologica Sinica, 41(2): 680−693 (in Chinese with English abstract).
Ning X B, Wu X B, Huang J W, et al. 2023. Main results of the fourth rocky desertification survey in karst area and analysis of rocky desertification control situation[J]. Forest Resources Management, 17(3): 9−14 (in Chinese with English abstract).
Peng W J, Shu Y G. 2018. Assessment on ecological risk of land use spatial change at county level in the rocky desertification mountainous area based on GIS[J]. Research of Soil and Water Conservation, 25(1): 342−348, 355 (in Chinese with English abstract).
Peng X, Wu X B, Huang J W, et al. 2023. Analysis on overall situation and strategy of rocky desertification controlling karst areas of China[J]. Central South Forest Inventory and Planning, 42(4): 70−74 (in Chinese with English abstract).
Ruan F Y, Wu N, An Ke, et al. 2023. Dynamic change of rocky desertification land in karst area of Yunnan Province[J]. Forest Inventory and Planning, 48(3): 13−18 (in Chinese with English abstract).
Shi Y C, Shu Y G. 2017. Analysis on karst rocky desertification temporal and spatial variation characteristics and driving factors—A case study of Qinglong county of Guizhou Province[J]. Forest Resources Management, 11(1): 135−143, 152 (in Chinese with English abstract).
Song T Q, Peng W X, Du H, et al. 2014. Occurrence, spatial−temporal dynamics and regulation strategies of karst rocky desertification in southwest China[J]. Acta Ecologica Sinica, 34(18): 5328−5341 (in Chinese with English abstract).
Sun Y P, Zhou Z F, Zhao Y L, et al. 2022. Evolution and distribution pattern of land use and rocky desertification in karst mountainous area[J]. Research of Soil and Water Conservation, 29(1): 311−318 (in Chinese with English abstract).
Tian X Y, Zhang C, Chen Q, et al. 2022. Influence of land use on landscape pattern evolution of rocky desertification in karst areas of Yunnan, China[J]. Forest Resources Management, 14(1): 61−69 (in Chinese with English abstract).
Tong X, Brandt M, Yue Y, et al. 2018. Increased vegetation growth and carbon stock in China karst via ecological engineering[J]. Nature Sustainability, 1(1): 44−50. doi: 10.1038/s41893-017-0004-x
Wang Q, Zhao X Q, Pu J W, et al. 2021. Study on temporal and spatial pattern evolution of karst rocky desertification region of southeast Yunnan: A case study of Guangnan county[J]. Carsologica Sinica, 40(4): 707−717 (in Chinese with English abstract).
Wang S J, Li Y B, Li R L. 2003. Karst rocky desertification: formation background evolution and comprehensive taming[J]. Quaternary Sciences, (6): 657−666 (in Chinese with English abstract).
Wang S J, Zhang X B, Bai X Y. 2013. Discussion on nomenclature of the karst desertification regions and illustration for their environment characteristics in Southwest China[J]. Journal of Mountain Science, 31(1): 18−24 (in Chinese with English abstract).
Wang S J, Zhang X B, Bai X Y. 2015. An outline of karst geomorphology zoning in the karst areas of Southern China[J]. Mountain Research, 33(6): 641−648 (in Chinese with English abstract).
Wang S J. 2002. Concept deduction and its connotation of karst rocky desertification[J]. Carsologica Sinica, (2): 31−35 (in Chinese with English abstract).
Wang Z X, Jiang Y J, Zhang Y Z, et al. 2019. Spatial distribution and driving factors of karst rocky desertification based on GIS and geodetectors[J]. Acta Geographica Sinica, 74(5): 1025−1039 (in Chinese with English abstract).
Wu X B. 2016. Realistic significance of carrying forward the project phase ii for comprehensive treatment of rocky desertification in China[J]. Carsologica Sinica, 35(5): 469−475 (in Chinese with English abstract).
Wu Y, Zhou Z F, Zhao X, et al. 2020. Spatiotemporal variation of vegetation coverage in plateau mountainous areas based on remote sensing cloud computing platform: A case study of Guizhou Province[J]. Carsologica Sinica, 39(2): 196−205 (in Chinese with English abstract).
Xiong P S, Yuan D X, Xie S Y. 2010. Progress of research on rocky desertification in South China Karst Mountain[J]. Carsologica Sinica, 29(4): 355−362 (in Chinese with English abstract).
Xu H F, Wang Y, Liu Y Y G, et al. 2022. Analysis of the spatial and temporal evolution and driving factors of rocky desertification in typical cluster depression areas in the past 30years based on google earth engine−Taking Xichou County as an example[J]. Research of Soil and Water Conservation, 29(4): 407−414 (in Chinese with English abstract).
Yu L M, Li Y B, Luo G J, et al. 2022. Spatiotemporal evolution and driving factors of slope cultivated land in karst mountainous areas of central Guizhou Province, China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 38(11): 289−298 (in Chinese with English abstract).
Yuan D X. 2008. Global view on Karst rock desertif ication and integrating control measures and experiences of China[J]. Pratacul Tural Science, 25(9): 19−25 (in Chinese with English abstract).
Zhang D F, Wang S J, Zhou D Q, et al. 2001. Intrinsic driving mechanism of land rocky desertification in karst regions of Guizhou Province[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 21(4): 1−5 (in Chinese with English abstract).
Zhang X B, Wang S J, Bai X Y, et al. 2013. Relationships between the spatial distribution of karst land desertification and geomorphology, lithology, precipitation, and population density in Guizhou Province[J]. Earth And Environment, 41(1): 1−6 (in Chinese with English abstract).
Zhang X B, Wang S J, Meng T Y, et al. 2010. Mechanisms for cultivation−driving land rocky desertification on carbonate rock slopes in the karst region of Southwest China[J]. Earth and Environment, 38(2): 123−128 (in Chinese with English abstract).
Zhang Y W, Liu T W, Huang J W, et al. 2023. Dynamic change and reason analysis of rocky desertification land in karst area of China during 2016—2021[J]. Central South Forest Inventory and Planning, 42(3): 67−72 (in Chinese with English abstract).
Zhou X W, Wu X B, Ning X B, et al. 2023. Status and main distribution characteristics of rocky desertification land in karst area of China[J]. Central South Forest Inventory and Planning, 42(2): 60−64 (in Chinese with English abstract).
Zhu, M, Zhou, Z, Wu, X, et al. 2024. Response of vegetation carbon sequestration potential to the effectiveness of vegetation restoration in karst ecologically fragile areas in Guizhou, southwest China[J]. Ecological Indicators, 158: 111495. doi: 10.1016/j.ecolind.2023.111495
曹建华, 袁道先, 童立强. 2008. 中国西南岩溶生态系统特征与石漠化综合治理对策[J]. 草业科学, 25(9): 40−50. doi: 10.3969/j.issn.1001-0629.2008.09.014 曹建华, 袁道先, 章程, 等. 2004. 受地质条件制约的中国西南岩溶生态系统[J]. 地球与环境, 16(1): 1−8. doi: 10.3969/j.issn.1672-9250.2004.01.001 陈欢, 白晓永, 李阳兵, 等. 2020. 铜仁市万山喀斯特地区石漠化演变及其对土地利用变化的响应[J]. 农业资源与环境学报, 37(1): 24−35. 陈棋, 张超, 田湘云, 等. 2023. 云南省2000—2020年石漠化时空演变分析[J]. 浙江农林大学学报, 40(2): 417−426. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20210806 但新球, 白建华, 吴协保, 等. 2015. 石漠化综合治理二期工程总体思路研究[J]. 中南林业调查规划, 34(3): 62−66. 龚傲龙, 普千益. 2019. 关于滇西北地区县级石漠化综合治理工程的几点思考[J]. 林业建设, (5): 57−60. 郭丽琴, 赵志芳, 代启学, 等. 2017. 基于RS和GIS文山州石漠化时空演变特征及成因研究[J]. 国土资源遥感, 29(S1): 106−113. 国家发展改革委、国家林业局、农业部, 等. 2016. 岩溶地区石漠化综合治理工程“十三五”建设规划[R]. https://www.ndrc.gov.cn/fggz/fzzlgh/gjjzxgh/201706/t20170614_1196796.html. 1−27. 国家发展改革委, 科技部, 自然资源部, 等. 2021. 生态保护和修复支撑体系重大工程建设规划(2021−2035年) [R]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-12/23/content_5664114.htm. 1−45. 国家林业和草原局, 2018. 中国·岩溶地区石漠化状况公报[R]. https://www.forestry.gov.cn/main/3457/20181214/161611806917453.html. 蒋忠诚, 李先琨, 曾馥平, 等. 2009. 岩溶峰丛山地脆弱生态系统重建技术研究[J]. 地球学报, 30(2): 155−166. doi: 10.3321/j.issn:1006-3021.2009.02.003 蒋忠诚, 罗为群, 童立强, 等. 2016. 21世纪西南岩溶石漠化演变特点及影响因素[J]. 中国岩溶, 35(5): 461−468. 李先琨, 何成新, 唐建生, 等. 2008. 广西岩溶山地生态系统特征与恢复重建[J]. 广西科学, (1): 80−86, 91. doi: 10.3969/j.issn.1005-9164.2008.01.023 李阳兵, 白晓永, 邱兴春, 等. 2006. 喀斯特石漠化与土地利用相关性研究[J]. 资源科学, 28(2): 67−73. doi: 10.3321/j.issn:1007-7588.2006.02.011 李阳兵, 罗光杰, 白晓永, 等. 2014. 典型峰丛洼地耕地、聚落及其与喀斯特石漠化的相互关系——案例研究[J]. 生态学报, 34(9): 2195−2207. 李阳兵, 罗光杰, 程安云, 等. 2013. 黔中高原面石漠化演变典型案例研究——以普定后寨河地区为例[J]. 地理研究, 32(5): 828−838. 李阳兵, 谭秋, 王世杰. 2005. 喀斯特石漠化研究现状、问题分析与基本构架[J]. 中国水土保持科学, (3): 27−34. doi: 10.3969/j.issn.1672-3007.2005.03.006 刘鹏, 王妍, 刘宗滨, 等. 2019. 云南省县域尺度的石漠化分布与区划[J]. 浙江农林大学学报, 36(5): 965−973. 卢涛, 胡文英, 张军. 2021. 滇东喀斯特地区石漠化时空演化特征研究——以曲靖市为例[J]. 干旱区资源与环境, 35(8): 71−79. 罗旭玲, 王世杰, 白晓永, 等. 2021. 西南喀斯特地区石漠化时空演变过程分析[J]. 生态学报, 41(2): 680−693. 宁小斌, 吴协保, 黄俊威, 等. 2023. 岩溶地区第四次石漠化调查主要结果及防治形势分析[J]. 林业资源管理, 17(3): 9−14. 彭文君, 舒英格. 2018. 基于GIS的石漠化山区县域土地利用空间变化的生态风险测度[J]. 水土保持研究, 25(1): 342−348, 355. 彭玺, 吴协保, 黄俊威, 等. 2023. 中国岩溶地区石漠化防治总体形势与策略分析[J]. 中南林业调查规划, 42(4): 70−74. 阮方佑, 吴宁, 安科, 等. 2023. 云南省岩溶地区石漠化土地动态变化研究[J]. 林业调查规划, 48(3): 13−18. doi: 10.3969/j.issn.1671-3168.2023.03.003 史迎春, 舒英格. 2017. 喀斯特石漠化时空变化特征及驱动因子分析——以贵州晴隆县为例[J]. 林业资源管理, 11(1): 135−143, 152. 宋同清, 彭晚霞, 杜虎, 等. 2014. 中国西南喀斯特石漠化时空演变特征、发生机制与调控对策[J]. 生态学报, 34(18): 5328−5341. 孙耀鹏, 周忠发, 赵宇鸾, 等. 2022. 喀斯特山区土地利用演变与石漠化分布格局[J]. 水土保持研究, 29(1): 311−318. doi: 10.3969/j.issn.1005-3409.2022.1.stbcyj202201043 田湘云, 张超, 陈棋, 等. 2022. 云南省岩溶地区土地利用对石漠化景观格局演变的影响分析[J]. 林业资源管理, 14(1): 61−69. 王茜, 赵筱青, 普军伟, 等. 2021. 滇东南喀斯特区域石漠化时空格局演变研究——以广南县为例[J]. 中国岩溶, 40(4): 707−717. 王世杰. 2002. 喀斯特石漠化概念演绎及其科学内涵的探讨[J]. 中国岩溶, (2): 31−35. doi: 10.3969/j.issn.1001-4810.2002.02.006 王世杰, 张信宝, 白晓永. 2013. 南方喀斯特石漠化分区的名称商榷与环境特点[J]. 山地学报, 31(1): 18−24. doi: 10.3969/j.issn.1008-2786.2013.01.003 王世杰, 张信宝, 白晓永. 2015. 中国南方喀斯特地貌分区纲要[J]. 山地学报, 33(6): 641−648. 王世杰, 李阳兵, 李瑞玲. 2003. 喀斯特石漠化的形成背景、演化与治理[J]. 第四纪研究, (6): 657−666. doi: 10.3321/j.issn:1001-7410.2003.06.009 王正雄, 蒋勇军, 张远嘱, 等. 2019. 基于GIS与地理探测器的岩溶槽谷石漠化空间分布及驱动因素分析[J]. 地理学报, 74(5): 1025−1039. doi: 10.11821/dlxb201905014 吴协保. 2016. 继续推进岩溶地区石漠化综合治理二期工程的现实意义[J]. 中国岩溶, 35(5): 469−475. 吴跃, 周忠发, 赵馨, 等. 2020. 基于遥感计算云平台高原山区植被覆盖时空演变研究——以贵州省为例[J]. 中国岩溶, 39(2): 196−205. doi: 10.11932/karst2020y16 熊平生, 袁道先, 谢世友. 2010. 我国南方岩溶山区石漠化基本问题研究进展[J]. 中国岩溶, 29(4): 355−362. doi: 10.3969/j.issn.1001-4810.2010.04.002 徐红枫, 王妍, 刘云根, 等. 2022. 基于Google Earth Engine的典型峰丛洼地石漠化时空演变与驱动因子分析——以西畴县为例[J]. 水土保持研究, 29(4): 407−414. doi: 10.3969/j.issn.1005-3409.2022.4.stbcyj202204055 余李敏, 李阳兵, 罗光杰, 等. 2022. 贵州中部岩溶山区坡耕地时空演变特征及驱动因素分析[J]. 农业工程学报, 38(11): 289−298. doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2022.11.032 袁道先. 2008. 岩溶石漠化问题的全球视野和我国的治理对策与经验[J]. 草业科学, 25(9): 19−25. doi: 10.3969/j.issn.1001-0629.2008.09.009 张殿发, 王世杰, 周德全, 等. 2001. 贵州省喀斯特地区土地石漠化的内动力作用机制[J]. 水土保持通报, 21(4): 1−5. doi: 10.3969/j.issn.1000-288X.2001.04.001 张信宝, 王世杰, 白晓永, 等. 2013. 贵州石漠化空间分布与喀斯特地貌、岩性、降水和人口密度的关系[J]. 地球与环境, 41(1): 1−6. 张信宝, 王世杰, 孟天友, 等. 2010. 农耕驱动西南喀斯特地区坡地石质化的机制[J]. 地球与环境, 38(2): 123−128. 张亚威, 刘庭威, 黄俊威, 等. 2023. 我国岩溶地区2016—2021年石漠化土地动态变化及其原因分析[J]. 中南林业调查规划, 42(3): 67−72. 中国科学院地学部. 1995. 西南岩溶石山地区持续发展与科技脱贫咨询建议[J]. 地球科学进展, 10(2): 113−115. 中国科学院学部. 2003. 关于推进西南岩溶地区石漠化综合治理的若干建议[J]. 中国科学院院刊, 18(3): 169. doi: 10.3969/j.issn.1000-3045.2003.03.005 中国人民共和国水利部. 2009. 岩溶地区水土流失综合治理技术标准[S]. 周学武, 吴协保, 宁小斌, 等. 2023. 我国岩溶地区石漠化土地现状及主要分布特征[J]. 中南林业调查规划, 42(2): 60−64.
计量
- 文章访问数: 653
- HTML全文浏览量: 125
- PDF下载量: 91
