雷自强
甘肃省地矿局第四地质矿产勘查院735000
摘要：因子分析法是目前较为常用的一种研究从变量群中提取共性因子的多元统计方法，该方法主要通过挖掘地球化学土壤样品数据中的隐含关联元素，从而实现对地球化学数据中的共生关系的发现与研究。本文分析具体的因子分析方法应用事例，通过该方法可以了解元素组合从而明确元素组合所代表的地球地质的意义。并阐述了该方法在化探找矿中应用的过程与效果，为因子分析法在地球化学找矿勘测中的应用起到一定的借鉴作用。
关键词：化探找矿；因子分析；应用效果
前言：因子分析法是从研究目标的内部出发，将研究矩阵内部具有相互依存关系的信息进行重叠，具有不同关系的变量归纳分析总结成几个不相关的综合因子。根据不同的关联性可以将研究指标的变量进行分组，将关联性高的变量放在同一组，而关联性较低的变量放在不同组，从而使每一组变量中含有不同的基本结构，这些基本结构称为公共因子。因子多元统计分析方法，在目前许多领域都有广阔的应用前景，比如在市场调研和环境污染检测领域常用因子分析法进行数据的分析和研究。地球化学探矿方法是指在矿产资源的勘测寻找过程中，采用对地球地质进行分析找矿的一个方法。随着我国经济与科技的发展，地球化学探矿法在我国矿产领域有了更高的地位作用。因子分析法在化探找矿工作中的应用也逐渐成为了目前矿产领域工作的重要创新方向，该方法通过对地球地质中不同化学元素进行分析，将元素分析整合成有效关联因子，实现在关联元素分布特征数据中获取有用的地球化学信息为矿产资源勘探工作提供更加科学的理论依据。
1因子分析法
英国心理学家斯皮尔曼最早提出了因子分析方法，他从所有科目成绩较好的学生中获得灵感，发现学生的各科成绩之间具有一定的关联性，最终他提出不同科目成绩之间存在着某种潜在的共性因子的结论。因子分析方法主要可以运用在大量复杂变量中找出隐藏性代表因子，并将相同本质的变量归结到同一个基本结构因子中，从而减少数据分析中的变量数目，达到对大量数据进行系统分析的目的。此外，该方法还可用于检验变量之间关系的假设。因子分析法主要包括计算相关矩阵R、确定主因子个数、计算因子载荷矩阵A三大步骤。
地质因子分析方法是寻找大量无序化探测试数据中的内在关联组合成相关组分，并采用一定的数理统计学原理和概率论进行有序的归类与整理，不同组分间关联性不高。通过计算整理好的数据中区域元素的相关性和分析数据密集程度的空间分布特征，对化探的土壤样品进行R型因子分析，从而分析出土壤中元素的相关性，了解该地区的地质分布。
2罗浮山地质概况
位于广东博罗县西北区的罗浮山地势险峻，横跨区域较广。罗浮山脉西起增城左接龙门，绵延214平方公里，它因罗山和浮山合体而得名罗浮山。早在7,000万年前，侏罗纪和白垩纪时期的燕山运动成就了今日的罗浮山脉。罗浮山地区的岩浆岩主要是燕山晚期岩浆活动产生的中酸性岩脉，该山区褶皱与断裂地质现象非常明显，整个山脉走向从西向东，大量花岗岩侵入对地壳进行挤压从而使地壳发生形变最终形成穹窿结构的山地区域。经过长期的复杂地质作用，罗浮山区内产生了许多大中型金属矿床，最主要的特征表现在该地区的岩浆活动中心内具有铁-铜、汞-锡、锌-金等多金属元素分布带。
该地区的地势复杂，褶皱和断裂地质构造加大了地质勘测工作的难度，为了有效的提高我国金属矿资源勘测与开采的效率，快速寻找矿床具体所在位置是目前罗浮山找矿工作需要突破的关键。在前期的地质勘测过程中探测工作人员积累了大量看似无序的地球地质数据，然后通过因子分析法对这些数据进行处理，寻找地质中不同分布元素之间的关联性和分析它们在空间上的不同分布特征，对罗浮山地区1:5万的土壤样品数据进行R型因子分析进一步获得六个基本性质因子，从而找出不同地质环境下形成的矿床具体类型与所在位置。
3因子分析法在罗浮山地质探测中的应用
因子分析可以有效的研究地质当中的元素共生组合，通过因子分析所得到的每个不同的基本因子都可以表示一种元素与其他元素的组合关系，分析出来的这一些组合关系，对于预测成矿工作起到了非常大的帮助。因子分析不仅可以研究出土壤中含有的各种元素组合间的空间分布规律，还可以确定成矿单元与元素含量间存在的定量关系，从而减小了找矿勘探工作的难度，大大降低了罗源山复杂地形找矿工作消耗的人力和物力。R型因子分析是指将具有大量隐含复杂关系的变量依据内在的某种联系生成新的变量，生成的新变量中富含了大量有效地志信息，有利于研究人员通过分析该信息取得内在元素成因的联系。因此通过因子分析可以获得大量的具有不同代表意义的元素组合，这些元素组合将直接指向后期的具体矿床分布位置以及类型。
因子一：由钴、镍、镁、铜、钾等五个元素组成，这些元素的累积贡献率为18.263%。因子一是信息最为丰富的因子，它可以将一些亲铁、亲石和亲硫元素之间的内在主要联系全部表现出来。虽然其中某些元素难以在岩浆中以独立的形态存在，但因子一还是可以将这几种元素与地球化学间的共生关系找出来，通过分析，最终得到这组元素中有效的元素组合为铜矿。因子一作为主要的成矿因子，载荷较大代表着该地区属于铜多的金属矿床。
因子二：由铋、铅、钡、银四种元素组成这些元素的方差贡献率为11.709%，其中主要有亲铁、亲铜和极易形成硫化物的元素三种类型。这些类型的元素，根据他们所处的区域特征可以分析出该地区具有的矿床主要是铁矿和黄铁矿。
因子三：由钡、砷、铜三种元素组成的因子三是代表地球化学环境的因子，主要体现的是地球热液活动的变化。
因子四：因子四主要是代表着锡元素，也就是说明该地区内的地球化学土壤中测量出来的锡元素值凸显异常，因此可以表明因子四与其他区内的因子不同，它是异常因子。
因子五：因子五主要由银和钼两种元素组成，因子五主要起到将沉积与热液两个过程过程中的钼进行有效分离的作用。
因子六：因子六则是由是锡和汞元素组成，汞作为远程的指示元素，与其他元素之间没有很好的相关性，因此可以判断该地区存在着断裂或者覆盖层较厚的地质。因此因此六无法对区域内的地球化学环境进行有效预测，所以称为异常因子。
综上所述，起到主要指示元素关联性的因子是因子一和因子三。这两个因子主要是从开始的负值方向进行铜、铅、锌等元素的富集，主因子一氧化过程趋向于减弱，而主因子三则是由高温热液的地球化学环境向低温热液演变的过程。因此在这两个主因子的共同分析中可以得到罗浮山脉的地质区域内主要成矿因子是铜、铅和锌，在因子一主要起主导作用的区域内，行程的矿体规模和类型有较多的可能。因子三主要组成成分中有铜和砷，这两种元素处在两个完全不同的热液活动阶段，因此两者不可能存在于相同的因子中。从而得到该地区的主要矿体元素是铜、锌、铅三种。
结语：本文通过将具体的因子分析方法应用在罗浮山脉土壤分析过程中，验证了因子分析方法可以指示地质元素间组合的关联性以及组合元素与成矿特征之间的关系。通过这两个关系的确立，从而推测出该地区具有的矿床类型与特点，该方法在化探找矿中应用的效果叫好。此外在采用因子分析法，对地质数据信息进行提取和分析过程中，对主要成矿因子与其他非成矿因子的整合与对比，将该地区所有的矿产分布可能进行全面分析对比，有助于后续的找矿勘探工作的进行。因子分析过程中需要注意的是要对数据进行全面完整的分析，要判断该数据是否适合使用因子分析方法。
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