地球化学背景值及异常下限确定
地球化学背景值及异常下限确定方法
地球化学背景值及异常下限确定方法地球化学背景值是指地球表层物质的普遍背景含量或分布特征，它代表了地球自然状态下的正常水平。
异常下限是指地球化学异常的边界或基线，用于识别具有异常地球化学特征的物质。
确定地球化学背景值及异常下限的方法可以分为以下几种。
第一种方法是统计方法。
这种方法通过大量的样品分析数据来确定地球化学背景值及异常下限。
首先需要收集大量的样品数据，包括地球表层物质的各种元素含量数据。
然后对这些数据进行统计分析，例如计算平均值、标准差、分位数等。
通过统计分析可以确定地球化学背景值，它通常是根据样品数据的分布特征来确定的，例如取所有样品数据的中间值作为地球化学背景值。
异常下限可以根据统计分析的结果和专家经验来确定，例如确定一个范围，低于这个范围的数据可以被认为是异常值。
第二种方法是地表地质特征方法。
这种方法通过研究地球表层的地质特征，例如地貌、岩石类型、土壤类型等，来确定地球化学背景值及异常下限。
地球表层的地质特征通常与地球化学特征有一定的关联性，例如其中一种地貌环境下可能富含其中一种元素。
通过研究这些地质特征可以得出地球化学背景值及异常下限的范围，例如其中一种地貌环境下的元素含量可以被认为是正常的，低于或高于这个范围的元素含量可以被认为是异常的。
第三种方法是参照国内外标准方法。
许多国家和地区都有地球化学调查和研究的标准方法，例如美国地质调查局的“地球化学参考样品和数据计划”（Geochemical Reference Samples and Data）和欧洲的“Geochemical Atlas of Europe”等。
这些标准方法提供了丰富的样品数据和分析结果，可以作为确定地球化学背景值及异常下限的参考。
通过比对本地区样品数据和国际标准数据，可以确定地球化学背景值及异常下限的范围。
确定地球化学背景值及异常下限是地球化学调查和研究的基础工作，它对于判别地球化学异常、环境污染、资源勘查等方面具有重要意义。
用计算法确定地球化学背景值及异常下限值的一些认识
用计算法确定地球化学背景值及异常下限值的一些认识地球化学背景值是指某一地区或某一地质单元中普遍存在的元素或化合物的含量、性质和分布的基准值。
地球化学背景值的确定对于研究区域地球化学异常具有重要意义，可以用于评价地球化学异常的成因、时空分布规律以及对环境和人类健康的影响，为矿产资源勘探、环境污染监测、地质灾害预测等提供科学依据。
确定地球化学背景值的主要方法之一是计算法。
计算法是通过收集并统计分析成矿地区及其周边无矿化影响的样品数据，分析其元素或化合物的含量、分布规律等，从中获得背景值的估计。
计算法的基本原理是利用大量背景样品数据计算平均值、标准差、变异系数等统计参数，确定地球化学背景值。
计算法确定地球化学背景值的具体步骤如下：1.数据收集：收集大量的无矿化样品数据，包括土壤、沉积物、岩石等，覆盖研究区域的不同地质单元和不同土壤类型等。
数据来源可以包括地质调查、环境监测和矿产勘探等。
2.数据筛选：对收集到的数据进行筛选，剔除控制在矿化脉管附近的样品数据，以排除矿化影响。
3.数据统计：对经过筛选的数据进行统计分析，计算平均值、标准差、变异系数等统计参数。
可以利用专业软件进行数据分析和处理。
4.背景值估计：根据统计参数计算地球化学背景值。
常用的方法有平均值加减n倍标准差法、变异系数法等。
根据背景值的不确定性要求，选择合适的置信度和倍数。
5.空间插值：通过空间插值方法，将背景值估计结果推广到整个研究区域。
常用的插值方法有逆距离加权法、克里金插值法等。
6.异常下限值划定：在背景值基础上，结合地质地球化学特征和成矿理论，确定地球化学异常的下限值。
异常下限值是判定地球化学异常的重要参数，可以用于识别矿化体、预测矿床赋存的有效性和潜力。
需要指出的是，计算法确定地球化学背景值存在一定的局限性。
首先，背景样品的数量和质量对结果的可靠性有一定影响，样本数据的局限性和不均衡性可能导致背景值的误差。
其次，计算法难以建立起全面的空间覆盖，对大范围、复杂地质条件下的背景值估计存在一定困难。
背景值及异常下限
求区域背景值的方法就用黎彤的克拉克值就可以。
设：T=黎彤的克拉克值E=光谱分析的测试值E=2的（n-1）次方*T求出的n值就是改元素的丰度值。
n的大小就能反映他的富集程度。
新方法哦。
异常下限（threshold of anomaly）是根据背景值和标准离差按一定置信度所确定的异常起始值。
它是分辨地球化学背景与异常的一个量值界限。
从这个数值起，所有的高含量都可认为是地球化学异常，低于这个数值的所有含量则属于地球化学背景范围。
异常下限多用统计学方法求得，通常用背景平均值加上两倍或三倍标准差作为异常下限。
[1异常下限（threshold of anomaly）是根据背景值和标准离差按一定置信度所确定的异常起始值。
它是分辨地球化学背景与异常的一个量值界限。
从这个数值起，所有的高含量都可认为是地球化学异常，低于这个数值的所有含量则属于地球化学背景范围。
通常异常下限求得，即采用“迭代法”来求得，具体操作为：1、先计算背景平均值，及标准差。
2、背景平均值加上三倍标准差作为一个参照数，寻找分析数据中是否有大于这个参照数。
有的话，删除。
3、删除后的数据，又进行计算背景平均值，及标准差。
按背景平均值加上三倍标准差方法得出新的参照数，寻找分析数据中的大于这个参照数，有的话，删除。
4、循环执行第3步，直至数据不存在大于背景平均值加上三倍标准差的数时，才取这时的背景平均值加上三倍标准差的值为异常下限。
有时候可以用1.5,2 3倍标准差计算异常下限）也可通过LOG10()函数将原数据转为对，用上述方法进行计算。
近年来，随着分形理论的深入，采取分形技术也可求取一个拐点值，采取其中一个合适的值作为异常下限，从而圈定异常！楼主这个算法是通常的生产中的经验，一般的都这么算。
但楼主忽略了一个东西，那就是算出来的是理论异常下限，生产中的异常下限，我们通常都要进行校正。
校正主要是考虑该区域所处的大背景。
在excel中的计算方法1选择数据，进行升序排列在EXCEL中的公式中有计算标准离差的公式平均值：X=average键入：“=average(b2:b25)”[b2、b25.代表数据所在的行数和列数]计算出某元素的平均值。
用计算法确定地球化学背景值及异常下限值的一些认识
用计算法确定地球化学背景值及异常下限值的一些认识地球化学背景值和异常下限值是确定地球化学数据（如元素、同位素、矿物成分等）在特定地区或区域中的参考水平和异常程度的重要依据。
通过准确、科学地确定这些值，可以更好地了解地质体的特征和演化过程，为地质勘探、矿产资源开发、环境保护等提供科学依据。
一、地球化学背景值的确定地球化学背景值是指在其中一地区或区域内，特定物质的浓度或含量的平均水平。
确定地球化学背景值的步骤通常包括以下几个方面：1.收集样品：收集具有代表性的地球化学样品，例如土壤、水体、岩矿、植物等。
样品的选择应该根据所研究的地质背景、地貌类型、地球化学特征等因素进行科学确定。
2.分析样品：对采集的地球化学样品进行实验室分析，测量样品中感兴趣元素或化合物的浓度或含量。
常用的分析方法包括原子吸收光谱法、质谱法、电感耦合等离子体发射光谱法等。
3.数据处理：对得到的分析数据进行标准化处理，比如排除明显异常值、进行数据加权、样品稀释等。
可以使用地质统计学的方法，如均值、中位值、方差、协方差等进行数据处理。
4.制定地球化学背景值：根据所得到的标准化数据，结合地质特征、地貌分布、岩石类型和地球化学异常的特点，确定具体的地球化学背景值。
这个过程需要综合考虑样品的数量、采集方法、标准化处理等多个因素，确保背景值的可靠性和科学性。
二、地球化学异常下限值的确定地球化学异常下限值是在地球化学背景值的基础上确定的最低异常值，用于评价地球化学数据是否存在异常现象。
确定地球化学异常下限值的步骤如下：1.选择异常处理方法：根据所研究的地质背景、地貌类型、地球化学特征等因素，选择适合的异常处理方法。
常用的异常处理方法包括等级判别法、离群值分析法、空间统计法等。
2.处理异常值：对采集的地球化学样品中的异常值进行排除或修正。
排除异常值的方法通常包括删除异常值数据样本、使用替代值代替异常数据等。
3.确定异常下限值：根据排除或修正之后的数据样本，再次进行数据处理，得到修正后的数据分布。
地球化学异常下限确定方法
地球化学异常下限确定方法一、地球化学数据处理基础数据处理的意义是获得较为准确的平均值(背景)和异常下限。
1、地球化学数据处理归根结底仍属于统计学的范畴，所以要求数据应是正态分布的，不是拿来数据就能应用的，特别是用公式计算时更要注意这一点。
正态(μ =0, δ =1)----(偏态)。
大数定理:又称大数法则、大数率。
在一个随机事件中，随着试验次数的增加，事件发生的频率趋于一个稳定值;同时，在对物理量的测量实践中，测定值的算术平均也具有稳定性。
所以如果在计算时，数据中包含较多的野值时，实际获得的是一个不具稳定性的算术平均，它实际不能替代背景值。
2、异常是一个相对概念，有不同尺度上的要求，所以不要将其看作一个定值。
在悉尼国际化探会议上(1976)，对异常下限定义:异常下限是地球化学工作者根据某种分析测试结果对样品所取定的一个数值，据此可以圈定能够识别出与矿化有关的异常。
并对异常下限提出了一个笼统的定义:凡能够划分出异常和非异常数据的数值即为异常下限。
据此，异常下限不能简单的理解为背景上限。
二、异常下限确定方法具体异常下限确定方法较多:地化剖面法、概率格纸法、直方图法、马氏距离法、单元素计算法、数据排序法、累积频率法……下面逐一介绍:1、地化剖面法:(可以不考虑野值)在已知区做地化剖面:要求剖面较长，穿过矿化区(含蚀变区)和正常地层(背景)，能区分含矿区和非矿区就可确定为下限。
2、概率格纸法:(可以不考虑野值)以含量和频率作图15%--负异常50%--背景值85%--X+δ(高背景)98%-- ( X+2δ)异常下限3、直方图法:(可以不考虑野值)能分解出后期叠加的值就为异常下限4、马氏距离法:(在计算时已考虑野值)针对样本，实际为建立在多元素正态分布基础之上—多重样本的正态分布，超出椭球体时—异常样(如P3点)。
相似于因子得分的计算，最后为一个剔除异常样本时的计算值，实际计算出综合异常边界线。
当令m=1时，上式化解为Xa=Xo?KS，这是我们较为熟悉的单元素(一维)计算异常下限常用公式。
地球化学异常异常下限确定及异常圈定探讨-地质所-朱斌
2、概率格纸法（可以不考虑奇异值）
将实测数据点以含量和频率作 图投绘在正态概率格纸图上，如果 基本分布在一条直线上，就可以读 出任一分位数值，分位数值就是某 一累积频率所对应的含量值。 15%——负异常 50%——背景值 98%——（X+2δ）异常下限 分位数值是一组很有用的统计 特征值。
如果为两条斜率不等的 直线所综合形成的曲线，应 用多重母体分解法，以拐点 为界，左侧背景占60%，右 侧异常占40%，换算成单一 母体累计频率。 背景母体的累计频率=背景 部分每个点的累计概率 *100/60。 异常母体累计频率=（异常 部分每个点的累计频率-60） *100/40。 再分别绘累计频率图。 所得背景部分累计频率基本 为一条直线，50处的横坐标 即为背景值。98处的横坐标 即为异常下限。
3、直方图法（可以不考虑奇异值）
背景值 研究子样分布直方图为单峰、并接 近对称的近似正态分布，则对最大频率 柱左侧顶角与右邻直方柱左顶角连线， 两条线交点在横坐标上的投影为众值M0， 即可作为背景值。以最大频率直方柱高 的0.6倍作横线，与频率密度曲线有左右 两交点，左交点至众值投影线间长度对 应的含量为均方差S。由向右量2-3倍S长 度，该处所指的含量即为异常下限。
S
2S
异常下限
如果是明显的双峰分布、且各自较为对称， 即可以在衔接部位定位异常界限，也可以按上 法对低含量的母体进行图解求众值、均方差和 异常下限。
如果分布直方图为单峰正偏形态，仍按下 述方法图解，因为确定均方差S时，只考虑未 受高含量矿化影响的样品，只对低含量部分进 行图解。
4、多重分形法
多重分形法将背景与矿化 异常的形成认为是两个相互独 立的过程，它们分别满足不同 的幂指数分别。目前利用分形 技术进行地球化学异常下限确 定的方法主要有（含量）周长 法、（含量）面积法、（含量） 距离法、（含量）频数法等， （含量）求和法，以（含量） 求和法进行讲解。
用计算法确定地球化学背景值及异常下限值的一些认识
用计算法确定地球化学背景值及异常下限值的一些认识
摘要：
一、背景值和异常下限值的定义
二、计算法确定地球化学背景值及异常下限值的方法
三、应用计算法确定地球化学背景值及异常下限值的注意事项
四、结论
正文：
地球化学背景值和异常下限值是地球化学研究中非常重要的概念。
背景值是指某一地区在自然条件下，某种元素的含量；而异常下限值则是指某种元素含量超过正常背景值的最低值。
在地球化学研究中，正确地确定地球化学背景值和异常下限值对于理解元素的分布规律和地球化学环境具有重要意义。
计算法是一种常用的确定地球化学背景值及异常下限值的方法。
这种方法主要基于统计学原理，通过计算某种元素在一定区域内的平均含量和标准离差，从而得出该元素背景值和异常下限值。
在实际操作中，通常采用最小二乘法、最大似然法等数学模型进行计算。
然而，应用计算法确定地球化学背景值及异常下限值时需要注意以下几点。
首先，计算法适用于元素含量较为均匀的地区，对于元素含量变化较大的地区，计算结果可能存在较大误差。
其次，计算法需要有足够的样本数据支持，样本数量过少可能导致计算结果偏差较大。
最后，计算法仅能确定元素的背景值和异常下限值，对于元素异常的原因和机制仍需通过其他方法进行研究。
总之，计算法作为一种常用的确定地球化学背景值及异常下限值的方法，在实际应用中需要注意其适用范围和局限性。
实验二 地球化学背景及异常下限的确定
实验二地球化学背景及异常下限的确定一实验目的与要求通过实验，进一步理解地球化学背景及异常下限的基本概念，初步掌握地球化学背景及异常下限确定的几种方法二实验方法与步骤：（一）长剖面法长剖面法是建立在地质剖面观察基础上，以对比剖面地质观察和样品分析结果来确定背景值及背景上限。
确定具体实验方法与步骤：（本练习只作以上2、3两步骤）1首先，工作时应选择确定一条或几条横穿矿体的有代表性的长剖面，在测制地质剖面的同时，以一定间距采取岩石(或土壤)样品，分析有关元素的含量，并编制地球化学剖面(图1)；2 其次，利用地球化学剖面图来对比剖面地质观察结果和元素含量变化，并根据远离矿体处样品中的元素含量，平行横坐标做一条平均含量线，与纵坐标相交处指示的含量即为该元素在这一地段的背景值，本练习要求将图1中W、B、Be三种元素的背景值确定出来；3 根据远离矿体处样品中元素含量的波动范围，由波动上限处平行横坐标做直线，与纵坐标相交处指示的含量即为该元素在这一地段的背景上限。
本练习要求将图1中W、B、Be三种元素的背景上限值确定出来。
图1 内蒙古某地地球化学异常检查剖面图(二) 直方图解法直方图解法确定背景值及背景上限的基本前提是，元素在地质体中呈正态分布或对数正态分布。
应用这种方法时，首先统计绘制元素各含量的频率直方图；然后根据正态(或对数正态)分布特点确定众值Mo 来代表背景值；以计算的均方根差(离差)σ来确定背景上限(或称异常下限)C a。
其具体步骤如下：1) 将参加统计的各样品元素含量，由低到高按一定含量(或其对数)间隔分组。
分组数在正常地区一般为5～7个或更多，并统计各组样品的频率(或频数)。
2) 以含量(或其对数)为横坐标，以单组样品频数(或频率)为纵坐标绘制直方图。
3) 在频率(或频数)最大的直方柱中，将左顶角与右邻直方柱相应顶角相连，将右顶角与左邻直方柱相应顶角相连。
两连线的交点在横坐标上投影即为众值Mo，也就是所求的背景值Co(或背景值的对数值)。
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确定地球化学背景值与异常下限的方法有很多种。
早期采用简单的统计方法求
平均值与标准偏差；用直方图法确定的众值或中位数作为地球化学背景值。
以后又发展到用概率格纸求背景值与异常下限等。
随着对地球化学背景认识的加深，采用求趋势面或求移动平均值等方法来确定背景值和异常下限，70年代以来，多元回归法、稳健多元线性回归分析法、克立格法、马氏距离识别离散点群法等多种方法常作来研究地球化学的背景值和异常下限。
考虑到方法的实用性、有效性、易操作，通过几种方法在工作区的试验对比，
迭代法确定的背景值及异常下限较低，更有利于突出弱异常。
因此，工作区背景值和异常下限的确定选用迭代法。
迭代法处理的步骤：①计算全区各元素原始数据的均值(X1)和标准偏差(Sd1)；
②按X1+ nSdl的条件剔除一批高值后获得一个新数据集，再计算此数据集的均值(X2)和标准偏差(Sd2);③重复第二步，直至无特高值点存在，求出最终数据集的均值(X)和标准偏差(Sd),则X做为背景值CO, X+nSd(n根据情况选1.5或2, 3)做为异常下限Ca,
采用迭代法求出工作区各地球化学元素特征值及各参数(见表1)。
表1
工作区元素地球化学特征值及参数表
化探数据是以多元素或多变量为特征的。
化探数据处理既研究元素之间的相互关系，又研究样品之间的相互关系，前者叫做R方式分析，后者叫做Q方式分析。
分析结果是将数据按变量或按样品划分成若干类，使各类内部性质相似而各类之间性质相异。
如果参加分析的数据含有已知类别（如矿或非矿的作用）能起训练组作用时，数据处理的结果可给出明确的地质解释，否则所做的地质解释就含有较大程度的推测性。
在特定情况下地球化学数据可能只反映单一的地质过程，这样的化探数据是所谓来自一个母体”的。
一般情况是几种地质过程作用在同一地区，他们相互重叠或部分重叠，这反映在地球化学数据上就具有多个母体”的特征。
化探数据处理需要鉴别和分离这些母体，即对化探数据值进行分解，确定出不同母体的影响在数据中所产生的分量。
在确定和分离地球化学母体时常常涉及化学元素的分布形式，如正态分布或对数正态分布等。
地球化学元素的异常下限值确定是地球化学中重要的问题之一，目前还没有一个令人满意的具有科学依据的计算方法•传统的化探异常下限值计算是基于元素的地球化学分布呈正态分布或元素含量在空间上呈连续的变化这一假设为基础的,而事实上地球化学元素含量的空间分布是极其复杂的，研究表明，地球化学景观可能是一个具有低维吸引子的混沌系统，
相关分析：相关分析是对客观现象具有的相关关系进行的研究分析。
其目的在于帮助我们对关系的密切程度和变化的规律性有一个具体的数量上的认识，作出判断，并且用于推算和预测。
其主要内容包括（1）确定现象之间有无关系（2）确定现象之间关系的密切程度（3）测定两个变量之间的一般关系值（4）测定因变量估计值和实际值之间的差异。
聚类分析：聚类分析（Cluster analysis ）是根据事物本身的特性研究个体分类的方法，其原则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类的个体差别比较大。
根据分类对象的不同分为样品聚类和变量聚类。
判别分析：判别分析是根据表明事物特点的变量值和它们所属的类求出判别函数，根据判别函数对未知所属类别的事物进行分类的一种分析方法，与聚类分析不同，它需要已知一系列反映事物特性的数值变量值及其变量值。
因子分析：因子分析是将多个实测变量转换为少数几个不相关的综合指标的多元统计分析方法。
在各个领域的科学研究中往往需要对反映事物的多个变量进行大
量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。
多变量大样本无疑会给科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数的情况下，许多变量之间可能存在相关性而增加的分析问题的复杂性，由于个变量之间存在一定的相关关系，因此有可能用比较少的综合指标分别综合存在于各个变量中的各类信息，而综合指标之间彼此不相关，即各指标代表的信息不重叠。
这样就可以对综合指标根据专业知识和指标所反映独特含义给予命名，这种方法成为因子分析。
回归分析：研究变量之间存在但又不确定的相互关系以及密切程度的分析叫做相关分析，如果把其中的一些因素作为自变量，而另外一些随自变量变化而变化的变量作为因变量，研究他们之间的非确定因果关系，就是回归分析。
生存分析：生存分析广泛应用于生物医学，工业，社会科学，商业等领域，例如肿瘤患者经过治疗后生存的时间、电子设备的寿命、罪犯假释的时间、婚姻持续的时间、保险人的索赔等。
生存分析就是处理搜集来的数据，生存数据包括生存时间以及其相关因素。
方差分析：方差分析是检验两个或多个样本均数间差异是否具有统计意义的一种方法，例如：医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤，肥料，日照时间等因素对某种农作物产量的影响；不同饲料对牲畜体重增长的效果等，都可以使用方差分析方法来解决。
其基本原理是认为：不同处理组的均数间的差别基本来源于随机误差和实验条件。