21世纪以来，中国生态文明建设和社会经济发展对区域地质调查工作提出了新的时代要求，提升地质调查成果在解决重大基础地质问题、地质找矿突破、环境治理等方面的服务能力至关重要^[1-3]。覆盖区是被松散沉积物广泛覆盖的地区，占中国陆地总面积的1/3以上，发育部分重要的成矿带和含油气盆地^[4]。受自然地理条件严重制约，以往在覆盖区开展地质填图仍以地表路线调查为主，覆盖层下伏基岩的地质信息获取困难，极大地制约了覆盖区的基础地质研究和找矿工作。因此，已有众多学者认为覆盖区地质填图亟需由以往单一、固化的填图手段向多学科、多方法融合的方式转变，充分发挥地球物理、地球化学、遥感、钻探及大数据人工智能等多种技术方法的优势，实现覆盖区地质填图质量提升、地质体的三维表达和地质调查服务目标的多元化^{[1, 4-13]}。

新的1:5万覆盖区填图方法指南按覆盖层厚度将覆盖区划分为浅覆盖区(小于200 m)、深覆盖区(200~500 m)和超深覆盖区(大于500 m)3种类型，其中浅覆盖区包括森林-沼泽、戈壁荒漠区和南方强风化层覆盖区。森林-沼泽浅覆盖区广泛发育于中国东北地区，涉及黑龙江省、内蒙古东部、吉林和辽宁境内的中低山丘陵地区，地表主要由坡积、冲积、洪积、融冻风化物等未固结成岩的沉积物和植被覆盖，覆盖层厚度一般小于100 m，具有典型的森林-沼泽景观特征。森林-沼泽浅覆盖区包括大兴安岭、小兴安岭-张广才岭构造岩浆岩带、额尔古纳地块、佳木斯-兴凯地块、辽东-吉林陆块、松辽盆地等重要构造单元，复杂地质构造演化和频繁的岩浆作用为成矿提供了有利条件，发育已知矿床、矿点、矿化点近千处，是中国重要的铜、钼、金、铅、锌、铁等矿产资源勘查开发基地^[14-16]。此外，森林-沼泽浅覆盖区内分布近50处自然保护区、地质公园、地质遗迹等，是重要的生态环境保护区^[17-20]。受地表浅覆盖层影响，以往森林-沼泽浅覆盖区的地质填图参照基岩裸露区工作方法，利用残、坡积转石及零散的天然或路堑露头填绘地质图，野外地质信息获取困难且准确性较差，而且近十年来，生态环境保护与地质找矿的矛盾日趋凸显，绿色勘查的理念深入人心，以往重要的山地工程调查手段(槽探和钻探等)难以开展，矿产勘查工作难以取得突破，所以探索和改进森林-沼泽浅覆盖区填图技术方法对于解决重大基础地质问题、矿产勘查及生态环境保护利用具有重大的科学和实践意义。本文基于森林-沼泽浅覆盖区填图技术方法探索，利用物化遥多元数据综合信息反演解译，结合地质验证，在森林-沼泽浅覆盖区1:5万地质填图过程中取得很好的试验效果。

1.   研究区地质地貌特征

研究区位于大兴安岭北段(图 1)，隶属新林区和松岭区管辖。地表多被未固结成岩的多成因沉积物及植被覆盖(覆盖层厚度小于100 m)，基岩出露连续性差，具有典型的森林-沼泽浅覆盖区特征，也属于天然林保护工程划分的重要生态环境保护区。

图  1  不同类型覆盖区分布范围

(中国地图引自中国主要河流、湖泊图(审图号：GS(2019)4345号)，据自然资源部的标准地图服务系统(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn))

Figure  1.  Distribution of different types of coverage areas

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1.1   地貌及覆盖层特征

1.1.1   地貌特征

研究区位于伊勒呼里山的南部，区内的地貌按成因类型及形态可划分为5个类型，分别为内生成因的山地地貌及外生成因的沼泽地貌、流水地貌、冻土地貌、人为地貌(图 2)，其中山地地貌的基本格局主要受中生代强烈岩浆侵入及火山喷发控制，其余地貌类型受河流、地表片流冲刷、融冻作用、生物活动等一系列外生作用控制^[20]。

图  2  主要地貌类型分布图(A)及野外照片(B~E)

A—研究区主要地貌类型分布图；B—流水地貌具有窄河床、宽河谷特征，远处为山地地貌；C—冻土地貌-岩屑坡；D—沟谷内堆积的石海；E—沼泽地貌

Figure  2.  Distribution(A) and photos(B~E) of main geomorphic types

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1.1.2   覆盖层基本特征

研究区覆盖层多是季节冻融侵蚀、重力与流水搬运、冲洪积、堆积等作用的结果，任何一种覆盖层都是在不同环境下，受一种或几种不同外力作用的结果。本文按其成因类型及地质营力作用方式将覆盖层划分为残积物、现代土壤、融冻堆积物、沼泽沉积物、坡积物及冲洪积物6个类型(表 1)，不同类型的覆盖层在空间上呈上下叠置或横向过渡关系(图 3)，其分布主要受地形、地貌、坡向、河流、溪谷、雪盖、植被，以及人为活动、火灾等多种因素制约^①。

表  1  覆盖层类型划分

Table  1.  Classification of the overburden type

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图  3  覆盖层类型关系示意图

Figure  3.  Diagram of different types of overburdens

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1.2   地质概况

大兴安岭地区位于古生代古亚洲洋构造－成矿域与中生代滨西太平洋构造－成矿域的叠加部位，是中国重要的有色金属和贵金属成矿带之一^[14-17]。研究区位于大兴安岭北段，早古生代新林-环宇蛇绿构造混杂岩带南东侧^[21]，中生代在蒙古-鄂霍茨克和滨太平洋两大构造域联合影响下发生强烈的岩浆侵入和火山喷发事件(图 4)。

图  4  黑龙江1:50 000望峰公社幅地质简图

Figure  4.  Geological map of Wangfeng Commune Sheet(1:50 000)in Heilongjiang Province

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研究区地层以下白垩统白音高老组陆相中酸性火山岩为主，锆石U-Pb年龄为143.5±2.0 Ma，中—新元古界兴华渡口岩群总体呈小规模捕虏体产于中生代岩体中，岩性主要为黑云斜长变粒岩、黑云斜长角闪岩、黑云片岩等。区内侵入岩发育，按其形成时代可划分为中—晚侏罗世和早白垩世2期。中—晚侏罗世侵入岩主要由二长花岗岩组成，锆石U-Pb测年结果为168.8~155.5 Ma，按岩石结构和交切关系，由早到晚可划分出5个期次，分别为粗粒-粗中粒二长花岗岩(ηγ¹J_2-3)、细中粒-中粒似斑状二长花岗岩(ηγ²J_2-3)、细中粒-中粒二长花岗岩(ηγ³J_2-3)、中细粒-细粒似斑状二长花岗岩(ηγ⁴J_2-3)、中细粒-细粒二长花岗岩(ηγ⁵J_2-3)。早白垩世侵入岩主要由碱长花岗岩(134±1.3 Ma)和斑状二长花岗岩(135±1.3 Ma)组成，二者均呈岩株状产出。

研究区断裂构造主要包括近EW向、SN向、NE向及NW向4组。EW向断裂多为测区外多布库尔河断裂的次级断裂，表现为南倾的正断层；SN向断裂沿大海拉义河、小海拉义河、嘉拉巴奇河河谷展布，向南延伸至研究区外，被多布库尔河断裂截切；NW向断裂为一组高角度正断层，并错断SN向断裂；NE向断裂较少发育，且被SN向断裂错断^①。

2.   以往填图方法介绍

2.1   地表调查方法

路线地质调查和剖面测制是区域地质填图中地表地质调查的基本方法^[22-23]。以往森林-沼泽浅覆盖区填图过程中的路线布设遵循基岩裸露区按网度布设原则(点距300~500 m、线距500~800 m)，或依据地质复杂情况确定单幅路线总长度，在路线调查和地质连图的基础上，选择地质体出露完整的地段开展剖面测制工作。由于森林-沼泽浅覆盖区基岩出露差，路线调查采用拣拾残积、坡积碎石的方法控制填图单元的岩性组合，难以获取产状等重要地质信息。虽然路线布设时根据“穿越加追索”的原则主要沿残积碎石出露的山脊布设，但按网度布设的路线很难避开山脚、山鞍等地段，而地质界线往往产于这些部位，所以受碎石位移和浅覆盖层的影响，路线地质调查确定的地质界线受人为推测因素影响很大，地表更是无法直接观察到地质界线的性质，加之地质调查人员投入和地质人员个人能力、经验的差异，更容易造成填图精度的下降。而且以往地质填图过程中，路线地质调查先行的工作部署原则具有一定的盲目性，在实际工作中容易导致人员浪费和部署不合理。

剖面测制是区域地质调查中填图单元划分和解体的重要方法。以往森林-沼泽浅覆盖区采用单个探槽揭露的方法进行剖面测制，比例尺的设置有双重含义：其一表示精度，其二代表工程布设的原则。一般情况下，1:2 000、1:5 000、1:10 000比例尺的剖面，其单个探槽间距分别为20 m、50 m和100 m。近10年来，由于工程揭露与生态环境保护之间的矛盾，探槽等山地工程难以开展，在森林-沼泽浅覆盖区开展的实测剖面工作只能按比例尺以精测地质路线方式完成，精度无法达到地质剖面测制要求。

2.2   物化遥方法

以往填图过程中的物探工作主要包括：通过重力数据分析获取区域莫霍面深度；通过航磁化极、场增强等方式制作异常等值线图及平剖图，解译区内构造的同时初步分析不同填图单元的磁性特征。很多学者针对浅覆盖区特殊的地质条件，也开展了一系列地球物理的方法探索指导填图，主要包括航磁数据多元统计分析、地面高精度磁测、伽马能谱测量、地震反射剖面等^{[5, 8, 24-30]}，但多数方法实践存在数据本身挖掘不足或与化探、遥感等数据结合程度不够等问题，由数据转化的地质成果具有多解性，导致方法难以具有普适性。

遥感影像解译一般以目视性解译为手段，对具有不同解译标志的影像单元进行圈闭，识别主要的线、环形构造形迹，同时进行蚀变信息提取，为矿产勘查工作提供依据。虽然取得了一定的效果，但并未针对不同数据源、时相、分辨率的遥感数据的有效性进行评估。

水系、土壤等地球化学测量成果主要用于圈定元素异常，以便开展大比例尺异常查证工作，从而确定成矿有利部位，为后续矿产勘查工作提供靶区。近十几年来，部分学者应用水系或土壤沉积物成分反演地质单元^[31-37]，但水系沉积物迁移距离较大，难以反映原地基岩的性质，而且土壤数据反演方法确定的填图单元多数由单一的地球化学方法确定，对于化学成分相近的地质单元适用性较差。鉴于单一物化遥反演方法具有多解性^[38]，部分学者开展了多源数据融合分析的方法探索^[38-40]，并取得了较好的成果，为森林-沼泽浅覆盖区地质填图提供了重要的方法参考，但这些成果仅局限于填图方法的描述和适用性的探讨，并未形成一套适用于森林-沼泽浅覆盖区地质填图的技术方法组合和工作流程，对填图实践的指导性不强。

3.   填图技术方法试验

针对以往森林-沼泽浅覆盖区地质填图方法存在的弊端，本文采用物化遥多源信息综合反演解译的方法，辅以能量色散X荧光分析和浅钻揭露，探索森林-沼泽浅覆盖区的地质填图及矿产勘查工作流程及方法，为后续类似地区的区域地质矿产调查提供方法依据。

3.1   遥感地质解译

3.1.1   数据概况及应用条件

由于研究区大部分被植被覆盖，基岩零星出露，遥感数据的选用除空间分辨率和光谱分辨率外，时相选择也很重要。森林-沼泽浅覆盖区遥感解译基于地形地貌、阴影等影像特征建立目视解译标志，立体感显著的遥感影像有利于遥感解译，适宜的太阳高度角可使遥感影像上地形起伏导致的亮暗对比明显，形成立体感更强的影像，利于地物的判读，而太阳高度角则与遥感数据的时相密切相关。通常25°~40°的太阳高度角所成的遥感图像质量较好。通过计算研究区不同月份太阳高度角变化，并结合遥感影像效果对比分析，选用遥感数据时相为2014年4月18日Spot 6(空间分辨率1.5 m)和2011年1月10日AIOS的数据(空间分辨率10 m)开展遥感解译工作，前者第四系影像层次清晰，后者属于植被落叶期，植被影响较弱，太阳高度角低，对于地形细节反映较好，影像纹理清晰，利于岩性界线和构造解译，同时以Landsat 7\\ETM+、Landsat 8\\OLI、ALOS、Aster、国产高分一号为参考影像开展遥感地质解译。

3.1.2   数据评估及预处理

首先对已获取的遥感数据进行几何校正、辐射校正与去条带、去噪声处理及图像镶嵌校正，而后运用主成分分析法、空间和波谱信息增强、多光谱波段最佳组合选择、数据融合等多种图像处理技术，获得色调均匀、地质信息层次鲜明、微地貌景观和图斑纹理特征清晰的波段组合图像，使地物纹理更清晰，地物判译更容易，增强岩体、构造的可解性。总结研究区水系、地形地貌、纹形图案、色调等影像标志，结合区域地质概况、地形地貌特点、野外踏勘成果等，建立遥感解译标志(图 5)。

图  5  主要填图单元及构造的影像特征

Qh^2rb+fp—全新统河床及低河漫滩堆积；Qh^1fp—全新统高河漫滩堆积；K₁b—下白垩统白音高老组；ηγπK₁—早白垩世二长花岗斑岩；ηγJ_2-3—中－晚侏罗世二长花岗岩

Figure  5.  Image features of main mapping units and structures

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3.1.3   遥感解译地质单元划分

遥感影像解译对地质体的圈闭主要是以地形、水系及地质体的影纹、色调、粗糙度等为解译标志，而后根据解译标志总结不同地质单元的遥感影像特征，从而编制遥感解译地质图(图 6)。经分析可知，遥感解译对于第四系及中生代火山岩解译效果最佳，在遥感影像上可明显识别火山喷发及岩浆侵入形成的各种环状、放射状构造影像，对于线性构造也有较好的识别效果。

图  6  遥感影像及解译地质图

A—遥感影像图(Spot6，2014年4月18日)；B—遥感解译地质图

Figure  6.  Remote sensing images and interpretation of geological maps

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3.2   航磁数据反演

3.2.1   数据概况及应用条件

岩石间的磁性差异是磁法测量的基础，这种差异受岩石类型、形成时代的影响，基于这种磁性差异的数据分析可进行磁性单元的划分，为地质填图过程中地质单元建立提供依据。本文利用2008—2011年核工业航测遥感中心完成的黑龙江省大兴安岭地区1:5万航磁数据进行分析，测量点距5 m，线距200 m，研究区共计93739个数据。

3.2.2   数据评估及预处理

首先，应确定1:5万航磁数据的质量符合国家质量标准或行业标准，并完成了飞行改正等各种改正，保证航磁原始数据的准确性，航磁测量使用的地理信息资料要与1:5万区域地质调查一致。其次，对航磁数据的异常强度、极大值、极小值、偏度、峰度、跳动幅度等进行正态分布情况分析和等值线图绘制，统计其特征，突出数据的自身特点，加强其特征属性表达。

3.2.3   数据分析及磁性单元划分

航磁数据分析包括标志选取、统计单元大小选择及特征标志提取、聚类分析等。在标志选择过程中，目前多半选用均值、方差或上延值及上延2个高度值之比或差，二阶导数或二阶导数范围与原始异常范围比等，标志的数量应尽量少以便减少反演成果的多解性，即特征提取或压缩标志空间。本文采用每平方千米16个网格进行统计单元的划分，对每个单元利用插值切割法进行区域场和局部场的分离，消除深部地质体的影响，得到地表500 m以内地质体的磁性叠加场并进行统计计算，进而转化为特征参数^[30]。之后按无标准样品监督特征识别的方法进行K均值聚类分析，确定磁性体类数，通过对比验证显示，15类的磁性体分法既能提取出各类信息，又有较高的分辨率(表 2)。特征相似的磁性体可划归为同一个磁性单元，通过比对已知地质图或地质验证成果，确定各单元代表的填图单元，进而实现由磁性单元向填图单元的转化(图 7)。

表  2  磁性体类划分参数

Table  2.  Parameter of magnetic unit classification

聚类	观测值个数	类内平方和	平均距离 /km	最大距离 /km
聚类1	4755	32413.75	2.194	17.553
聚类2	28037	46788.48	1.195	5.866
聚类3	109057	83104.72	0.831	2
聚类4	61977	67615.35	0.935	5.932
聚类5	38123	53634.75	1.102	4.27
聚类6	22824	42596.07	1.252	5.447
聚类7	68844	55134.99	0.85	2.311
聚类8	8020	49421.18	2.233	10.89
聚类9	12474	28353.28	1.367	8.253
聚类10	4272	42212.67	2.471	39.149
聚类11	39640	89306.48	1.394	4.273
聚类12	26935	72961.92	1.478	7.374
聚类13	2665	56374.49	3.952	15.232
聚类14	44442	41265.15	0.91	2.792
聚类15	47375	46271.11	0.899	5.608

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图  7  航磁数据反演探索地质体边界示意图

Figure  7.  Geological map of the boundary indicated by the inversion of soil data

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3.3   地表地质调查

地表地质调查以路线地质调查和实测剖面测制为主要手段。通过开展地球物理(航磁数据)反演、遥感影像解译及综合分析前人研究资料，初步完成研究区填图单元划分及构造格架建立，在明确重点调查地段之后开展沿主山脊和支山脊的地质路线验证调查，避免路线地质调查的盲目性，同时根据验证成果修改反演解译标志，为填图单元划分提供地球物理和影像信息。实测剖面以浅钻配合少量槽探揭露的工作方式与路线地质调查同步进行，在满足实测剖面精度要求的基础上，降低对生态环境的破坏程度。

3.4   土壤地球化学反演

3.4.1   数据概况及应用条件

土壤作为母岩风化的产物，其成分与下伏岩石之间的化学成分存在明显的继承性，且在森林-沼泽浅覆盖区土壤沉积物较水系等其他介质迁移距离小，可近似代表原地沉积，所以利用这种继承性即可通过土壤成分反演下伏基岩的成分特征，为地质填图提供化学成分依据^[41-42]。本文采用的数据来自1:5万土壤地球化学测量，采样密度为8~12个/km²，分析元素包括Ag、As、Au、Bi、Mo、Ni、Pb、W、Cu、Hg、Mn、Sb、Sn、Zn、La、Sr、Th、U、Y、SiO₂、Al₂O₃、MgO、TFe₂O₃、K₂O、CaO、Na₂O共33项，共计获得2565组土壤地球化学测量数据。

3.4.2   数据评估及预处理

土壤数据评估和预处理包括：①对野外样品采集质量、采样方法、介质粒级、分析质量等进行评估，同时分析元素(氧化物)分析合格率、方差分析结果，尽可能排除因采样层位及测试不准导致的误差；②采取直方图法对数据进行筛选，一般情况下，主量元素呈正态分布，微量元素呈对数正态分布，若某元素出现强烈的左偏或右偏，表明分析质量可能有问题，应考虑剔除；③系统误差校正。绘制单元素(氧化物)等值线图，检查数据有无明显的系统误差，如果某些元素(氧化物)存在系统误差，应进行校正。

在岩石风化成土过程中，除个别元素外，绝大多数元素表现出强烈的“均一化”现象，元素含量高的岩石风化形成的土壤中元素含量会相对降低，而元素含量低的岩石形成的土壤中元素含量相对升高，导致土壤中元素含量差异明显低于岩石中元素含量差异^[27]。在森林-沼泽浅覆盖区，土壤元素(氧化物)含量“均一化”程度与样品粒级密切相关，“均一化”现象明显。因此，要将土壤成分转化为基岩成分，就必须消除成分“均一化”现象的影响。本文用氧化物加和法消除样品粒级对土壤成分的影响，用“Z分数校正法”使土壤校正后的“岩石”与区域实际岩石中氧化物含量具有相同的概率分布型式，即具有相同的均值和方差(校正方法见参考文献[32])。

3.4.3   数据分析及化学单元划分

土壤数据分析包括基岩岩石类型反演、岩石矿物组成反演和地球化学单元划分3个步骤，地球化学单元向填图单元转换以地质调查成果和岩石类型、矿物组成反演为依据。

(1) 基岩岩石类型反演

该方法是基于全部土壤数据的统计学特征进行基岩化学成分的反演，根据土壤反演后的“岩石”SiO₂、Na₂O、K₂O氧化物数据，将样品点投至SiO₂-(Na₂O+K₂O)岩石学分类图解^[43]。图解中共计包括15种岩石化学类型，依据样品投图位置所反映的岩石类型编制岩石类型图(图 8-A)。

图  8  岩石类型(A)及碱性长石比例分类(B)图

0—特殊岩类(如大理岩、石英岩(脉))；1—超基性岩类；2—碱性玄武岩类；3—玄武岩类；4—玄武粗安岩类；5—玄武安山岩类；6—粗安岩类；7—安山岩类；8—粗面岩类；9—石英安山岩类；10—石英粗面岩类；11—英安岩类；12—碱流岩类；13—流纹岩类；14—碱性流纹岩类；B—碱性长石/(碱性长石+斜长石)分类图

Figure  8.  Classification diagram of rock types(A) and alkaline feldspar proportion(B)

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(2) 岩石矿物组成反演

该方法主要针对单个样品的数据反演，即利用单一土壤样品化学成分计算风化原岩中石英、长石的性质及其百分含量和斜长石牌号(具体计算方法见参考文献[32])。参考这些矿物信息可大大提高推断岩石类型的正确率，同时可在很大程度上排除有机质、风成沙及样品粒级的影响(图 8-B)。该方法仅适用火山岩和侵入岩形成的土壤，在使用时应根据是火山岩区还是侵入岩区使用相应的钠长石分配相图^[44]。

(3) 地球化学单元划分

采用因子分析-K均值聚类法对均一化之后的元素数据进行分类，首先利用R型因子负载确定变量组合，计算样品因子得分，以样品因子得分为基础数据，采用K均值聚类法对样品进行分类，考虑岩石化学成分的可分性和研究区可能出现的填图单元数，合理选择分类数。笔者认为，选择13类即可满足地质填图的需要。在计算完成后，以采样布局图为底图，在每个采样点上用色彩符号标出样品的类型(图 9)，将一种或几种类型的样品划归为同一个地球化学单元(图 10)，依据实际情况可忽略孤立出现的非同类样品点。最后结合岩石类型、矿物组成反演及地质调查成果，赋予地球化学单元以地质属性，进而实现地球化学单元向填图单元转化。

图  9  土壤数据K均值聚类分析图

Figure  9.  K-means clustering analysis diagram of soil data

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图  10  土壤数据聚类分析及反演地质图

(代号相同但颜色不同的色块代表岩体相带或火山岩相分带)
A—土壤数据K均值聚类分析图(13类)；B—土壤数据反演地质图

Figure  10.  Clustering analysis of soil data and the geological map indicated by inversion

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3.5   其他辅助方法

3.5.1   能量色散X荧光分析

本次研究在野外搭建能量色散X荧光分析仪的工作基站，可完成样品前处理、测试分析、数据分析整理等一整套实验流程，主要测试对象为1:5万和1:2万土壤地球化学测量样品。通过与辽宁省地质矿产研究院有限责任公司实验测试中心测试结果对比分析发现，能量色散X荧光分析仪可直接检测的元素包括主量元素及Co、Ni、Cu、Zn、Pb、As、Sr、Ba、Zr、Mo、Sb、La、Nb、Th、Y、W、Sn等金属元素，其测试结果与实验室基本一致，而Ag、Au、Bi、Hg、U低于仪器的检出限，分析效果较差，可测试的元素数量基本满足土壤数据反演和异常查证的要求。所以，针对X荧光分析的元素适用性，在野外样品采集过程中可以同步开展土壤、岩石的样品分析，基本实现样品采集和测试分析同时结束，以便快速开展土壤数据反演和圈定异常工作，避免了因样品测试周期导致的野外工期延长，而且在大比例尺异常查证过程中通过测试样品中主成矿金属元素含量，配合工程揭露，可更加合理、准确地圈定和追索矿(化)体，节省开支的同时也大大提高了野外工作效率。

3.5.2   浅型取样钻机揭露

浅钻勘查技术被广泛应用于浅覆盖区填图、化探、原岩地球化学取样、异常查证、替代槽井探等方面，以浅钻在一定程度上代替槽(井)探，可以达到保护环境、降低成本、有的放矢的经济型勘探目标，是国际较为流行的趋势^[45-48]。本次研究在实测剖面及土壤地球化学异常查证工作中，应用浅型取样钻机取代以往工作中大量的槽探工作，浅钻钻进深度一般为6~10 m，完全可以穿过覆盖层到达基岩，所以浅钻揭露可更准确地控制覆盖层下伏基岩的岩性，在实测剖面和定位矿(化)体方面具有很好的适用性。与槽探相比，浅钻不会造成大面积的植被破坏，很好地契合了国家生态环境保护政策。

4.   讨论

4.1   多源数据反演成果与地质调查成果对比

虽然深化地学数据在现代地质填图中的应用已成为新时期地质调查的重要方向^[49-50]，但多源数据解译反演结果仅为数据聚类分析或不同影像标志单元的成果表达，如果需要赋予数据单元地质含义必须由地质调查手段进行实地验证。所以，通过对比分析反演解译成果和地质图的一致性，可以判断数据反演解译方法的有效性。

Spot 6遥感影像对于存在明显微地貌差异的填图单元具有很好的解译效果，通过遥感解译可很好地识别早白垩世火山岩及岩株状侵入体(图 11-A、C、D)，而且火山喷发或岩浆侵入形成的环状构造、错断河流、明显线性负地形的断层等线性构造在遥感影像上表现明显，如研究区北部和西南角早白垩世火山岩中的火山机构(图 11-A)，研究区东南部由早白垩世斑状二长花岗岩侵入形成放射状断裂(图 11-D)。此外，不同类型第四系沉积物的分布和界线在遥感影像上也有很高的识别度，是地质调查过程中覆盖层类型划分的重要依据(图 4、图 6-B)。因此遥感解译方法对于填图单元的划分和构造的识别具有很好的适用性，不但可以为地质填图前期的工作部署提供依据，对于探讨磁性单元和地球化学单元的地质内涵也具有重要的指示意义。

图  11  物化遥数据反演与地质成果对比图

Qh^2rb+fp—全新统河床及低河漫滩；Qh^1fp—全新统高河漫滩；K₁b—下白垩统白音高老组；Pt_2-3xh—中－新元古界兴华渡口岩群；χργK₁—早白垩世碱长花岗岩；ξγK₁—早白垩世正长花岗岩；ηγπK₁—早白垩世二长花岗斑岩；ηγK₁—早白垩世二长花岗岩；δηοK₁—早白垩世石英二长闪长岩；δοK₁—早白垩世石英闪长岩；ηοK₁—早白垩世石英二长岩；ηγ⁵J_2-3—中－晚侏罗世细粒二长花岗岩；ηγ⁴J_2-3—中－晚侏罗世中细粒二长花岗岩；ηγ³J_2-3—中－晚侏罗世细中粒二长花岗岩；ηγ²J_2-3—中－晚侏罗世细中粒似斑状二长花岗岩；ηγ¹J_2-3—中－晚侏罗世粗中粒似斑状二长花岗岩；ξγJ_2-3—中－晚侏罗世正长花岗岩；δο—石英闪长岩脉；γπ—花岗斑岩脉

Figure  11.  Comparison of geophysical-geochemical-remote sensing data inversion and mapping results

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航磁数据反演划分的磁性单元与地质图填绘的地质单元对应关系较差(图 4、图 7-B)，究其原因可能为：①本文是基于无标准物性样本监督的聚类分析，所以磁性单元的划分仅为磁性体特征数据的反映，并不具有地质内涵；②本文获取的是近地表500 m地质体的磁性特征，依据这种磁性特征划分的磁性单元的边界必然与地表地质调查的成果存在较大出入。值得注意的是，航磁的磁性体分类图对于线性构造有较好的显示，如NW向和近EW向断裂等区域性断裂表现为磁性体的定向分布(图 7-A)，而且磁性体单元与航磁异常具有很好的对应关系^①。所以，磁性体的分布特征和磁性单元的划分对于线性构造的识别和不同地质体之间的磁性差异分析具有很好的指示性，在填图过程中可作为地质调查的重要依据。

土壤数据反演对于早白垩世火山岩地层与中—晚侏罗世花岗岩及早白垩世岩体与围岩之间的界线反映较好，如研究区东南角及北部的早白垩世火山岩和侵入岩之间的界线(图 11-A、B)、东南角早白垩世斑状二长花岗岩与南部的中—晚侏罗世二长花岗岩之间的界线(图 11-C)、东部早白垩世碱长花岗岩与南部早白垩世火山岩之间的界线等(图 11-D)。此外，地球化学单元显示，土壤数据反演方法对于中—晚侏罗世二长花岗岩岩基内的相变界线也有显示，早白垩世火山岩地层内不同成分分带也可能是火山岩不同岩相的反映(图 4、图 10-B)。土壤数据反演结果显示，研究区中北部发育一个花岗岩岩株(图 10-B)，与地质调查事实不符，推测其原因可能为NW向和近SN向断裂交会处，岩石发生强烈破碎和硅化，导致岩石中SiO₂含量升高所致。值得注意的是，按岩石类型和矿物组成反演赋予地球化学单元地质信息与实际地质调查获得的填图单元信息有差异，如地球化学反演结果为石英二长岩，而地质调查验证结果为二长花岗岩等，原因可能为地球化学成分反演的矿物组成与岩石实际的矿物组成之间存在差异。此外，单一的土壤数据反演方法难以区分成分相近的火山岩和侵入岩，所以必须结合遥感影像解译确定界线的位置。基于以上论述，土壤数据反演的成分差异的具体含义需要细致的地质调查验证，这种方法提供的成分信息可以为森林-沼泽浅覆盖区地质单元的划分提供重要参考。

能量色散X荧光分析的突出优点是，在野外工作过程中可快速开展土壤、岩石等样品的分析测试工作，在提高野外工作效率的同时，节约样品测试成本。通过对比分析可知，能量色散X荧光分析仪满足土壤化学反演所需元素及部分成矿元素的测试精度，对于Ag、Au、Bi、Hg、U等低于检出限的元素还需测试技术的进一步改良和升级。

浅钻揭露在实测剖面测制和大比例尺异常查证过程中矿(化)体的厘定和追索方面具有很好的应用效果，其机动性和灵活性对于森林-沼泽浅覆盖区填图具有很好的实用价值。但该手段也存在弊端，如在实测剖面过程中，浅钻揭露无法获取地质体的产状信息，对于重要的地质界线也只能以缩小浅钻施工间距的方法推断界线的位置，无法直接观察界线的性质和产状，所以在实测剖面过程中浅钻揭露无法完全代替槽探，必须配合少量槽探才能满足剖面测制的要求。

4.2   有效的技术方法组合评述

基于上述技术方法在地质填图工作中的试验，本文总结了森林-沼泽浅覆盖区地质填图新的工作方法。该方法以地表地质调查、物化遥综合反演、能量色散X荧光快速分析及浅钻揭露相互辅助、验证为工作思路，通过地球物理(航磁数据)及遥感综合反演、解译为地质路线和实测剖面提供工作重点，着重开展地质体的确定、地质构造框架的建立、地质界线的寻找等工作，减少因按网度部署工作的盲目性。通过地球化学反演方法(土壤数据)建立元素-矿物-岩石-填图单元之间的耦合关系，并提取地质和矿产信息。以浅钻揭露和能量色散X荧光快速分析为辅助方法，迅速确定填图单元和开展异常查证工作。依据上述工作方法，将地质填图过程中需要解决的地质问题进行分解，分别探讨对于不同问题所采取的技术方法组合，并对其有效性进行分析(表 3)。

表  3  地质填图工作中勘查技术方法应用参考表

Table  3.  Reference for reconnaissance techniques in geological mapping

地质问题	路线地质调查	剖面测制	1:5万遥感解译	1:5万航磁反演	1:5万土壤反演	能量色散X荧光分析	浅钻揭露
地质体边界确定	●●●	●●●	●●●	●●	●●●	—	●●●
地质构造识别及格架建立	●●●	●●●	●●●	●●●	●●	—	●●●
侵入期次及相带划分	●●●	●●●	●●	●	●●●	—	●●●
覆盖层分布及特征研究	●●●	●●●	●●●	●	●	—	●●●
矿产勘查	●●●	●●●	●	●●	●●●	●●●	●●●
注：●●●表示预期应用效果较好，必须收集解释或收集利用的；●●表示预期应用效果一般，可根据情况收集解释或收集利用的；●表示预期应用效果较差，可不考虑收集利用的；—表示并未应用该方法解决目标问题

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4.2.1   填图单元边界确定

以多数据源遥感解译、航磁数据反演为先导圈定地质体边界，初步建立研究区构造框架，而后应用土壤数据反演确定地质体化学成分属性，以穿越主山脊和支山脊验证性的路线地质调查及实测剖面为主导手段查明地质体的岩石组合及空间展布，同时依据地质验证成果对反演解译标志进行修正，综合多方面研究成果确定填图单元的边界。

4.2.2   地质构造识别及构造格架建立

航磁数据反演和遥感影像解译是构造识别的重要方法，包括以断裂为代表的线性构造及古火山机构或岩体侵入形成的环状、放射状构造。此外，土壤数据反演圈定的地球化学单元边界线性形态也可以反映一部分地壳浅部的线性构造，但上述构造识别最终结果以地质调查验证为准。

4.2.3   侵入岩期次及相带划分

岩浆侵入期次及相带划分主要是基于岩体内岩石的成分和结构，故大型岩基解体的首选方法应是土壤地球化学反演结合地质调查验证，前者提供岩体分带的成分差异，后者验证化学成分差异及岩石结构、矿物组成差异。具有不同结构的岩体在风化过程中可能形成不同的微地貌，从而具有不同的遥感影像特征。所以，遥感解译也可以为岩体期次和相带划分提供影像信息。

4.2.4   覆盖层分布及特征研究

森林-沼泽浅覆盖区覆盖层类型多样，不同覆盖层的出露部位也不同，主要包括河流两侧和山地2个部位，针对这种地貌的区别，首选应用遥感解译方法，依据地貌类型差异分析第四系沉积物分布特征及成因类型，通过地表地质调查查明覆盖层的物质组成和相互关系，总结研究区覆盖层类型、分布及厚度变化规律等。

4.2.5   矿产勘查

矿产勘查工作主要依据1:5万土壤地球化学测量结果进行成矿元素异常圈定并开展大比例尺异常查证工作，工作流程与以往矿产地质调查基本一致，但本次研究应用能量色散X荧光分析快速分析土壤和岩石样品，缩短了测试周期，异常查证过程中应用浅钻揭露，可以快速、机动地追索矿(化)体，确定成矿有利地段，为后续地质找矿提供找矿靶区。

不难发现，森林-沼泽浅覆盖区多源数据解译反演结果必须由地质调查成果进行验证，而且在填图过程中应该依据地质调查成果不断修正数据反演解译的结果。所以，地质调查成果是多源数据单元转化为地质单元的唯一依据。

4.3   应用前景

4.3.1   方法优势

在森林-沼泽浅覆盖区，用土壤数据反演方法推断浅覆盖层下的基岩化学成分具有良好的效果，利用基岩化学成分和矿物组成信息可为推断地质体岩石类型提供重要的信息，结合区域地质资料和其他综合技术方法，可以较好地解决森林-沼泽浅覆盖区地质填图中的岩体识别、期次划分等问题。通过编制地球化学推断解释地质图，可以发现许多常规地质填图方法难以发现的问题，对提高森林-沼泽浅覆盖区填图质量和解决基础地质问题具有重要参考价值。航磁数据反演方法根据统计单元内航磁异常特征信息可以将复杂填图单元按照磁性差别进行详细划分，经过数据转换和分类识别划分磁性单元，磁性体的分布特征可直观反映研究区的构造特征，有利于提高填图精度，为野外工作部署提供参考，从而降低野外工作强度，提高效率。遥感数据源选择应注重分辨率和时相2个方面，适宜时相的遥感影像对于识别线、环形构造及微地貌标志差别明显的填图单元具有重要的参考价值，而且对于填图的工作部署具有指导性意义。所以，土壤、航磁、遥感多源数据的分析处理，多种方法的互证、互佐能够提高森林-沼泽浅覆盖区地质工作质量和精度，满足森林-沼泽覆盖区地质填图的需求。

4.3.2   存在不足和改进的方法

本文总结的填图技术组合为后续类似地区的填图工作提供了重要方法参考。但通过对比分析发现，单一方法均存在不足，在后续的实践过程中仍需进一步改进。

(1) 单一土壤数据反演方法尚难解决成分相近的侵入岩、火山岩和变质岩的识别问题，对于规模小的地质体识别度较差，所以应充分发挥综合技术的优势，与地球物理、遥感等方法紧密结合，取长补短。

(2) 鉴于磁性单元与地质填图单元的对应关系较差，应尽快开展有标准物性样品监督下的关联性数据分析，标准样品应尽可能在代表性地质剖面上采集，以期能提供各填图单元较全面的物性信息。

(3) 受研究区地势和浅覆盖层影响，部分遥感解译岩性、岩相界线与地质调查成果差别较大，因此在解译过程中应根据地质调查成果修改解译标志，并加强与土壤、航磁反演成果的综合对比分析。

(4) 浅钻揭露无法控制地层的产状及不同填图单元之间的接触关系，特别是在实测剖面过程中，必须配合少量槽探揭露才能达到预期的填图效果。对于低于能量色散X荧光分析检出限的元素还需要进一步改良仪器或研发新的测试技术。

5.   结论

(1) 通过以地质验证为依据的物化遥多源数据反演、解译方法，划分了区内的填图单元并识别断层和由火山喷发、岩浆侵入形成的环形构造，同时依据地貌特征，将第四系浅覆盖层划分为残积物、现代土壤、融冻堆积物、沼泽沉积物、坡积物及冲洪积物6个类型。

(2) 通过地质验证检验了单一方法的有效性，并总结了物化遥多元信息反演方法对于填图单元边界、构造识别，以及侵入岩期次划分等不同目标地质问题的有效性，为进一步校正地质调查成果和提高填图精度提供了重要依据，满足1:5万地质填图的要求。

(3) 物化遥多源数据反演、解译方法可为森林-沼泽浅覆盖区地质填图提供更多的数据支持，满足区域地质填图的需要，也可为类似地区地质填图工作提供参考。