导读:本文包含了区域地球化学数据论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:1∶25万丽江市幅,因子分析,峨眉山玄武岩,成矿环境
区域地球化学数据论文文献综述
肖高强,张小兵,李忠,严志安,黄钊[1]（2017）在《因子分析在1∶25万丽江市幅区域地球化学数据解释中的应用》一文中研究指出对全区数据进行因子分析,可计算出10种因子组合,各因子与区内主要地质单元和成矿活动对应较好.根据F1因子和F6因子异常分布图,区内峨眉山玄武岩还可进一步划分为2类;F2因子对兰坪盆地内成矿环境具有较好的指示作用.(本文来源于《云南大学学报(自然科学版)》期刊2017年S2期）
田立明[2]（2017）在《青海东昆仑成矿带区域地球化学数据处理及靶区优选》一文中研究指出青海东昆仑成矿带矿产资源丰富,相继发现了一系列大中型矿床,如德尔尼铜矿、铜峪沟铜矿、赛什塘铜矿、日龙沟锡矿、开荒北、五龙沟等大中型金矿、虎头崖铅锌矿、肯德可克铁钴金多金属矿、四角羊铁铅锌矿、拉宁灶火多金属矿等矿产。特别是近年来,随着乌兰乌珠尔、卡而却卡等斑岩型铜矿、夏日哈木铜镍矿、大场金矿的发现,在该带找矿上取得了大的进展,显示了该带的巨大找矿潜力。论文以青海省东昆仑成矿带金、铜、钴等为主攻矿种,以海相火山岩型铜钴(金)矿、斑岩-矽卡岩型铜多金属矿、造山型金矿等矿床类型为预测对象,以“地质内涵法”和“协优”成矿预测理论为指导,对青海省东昆仑成矿带的区域地球化学数据进行精细处理,通过典型矿床研究总结各成矿类型区域地球化学异常模式,建立各成矿类型成矿类型异常及成矿强度异常表达,通过圈定带有特定地质意义的成矿类型异常图和成矿强度异常图等特征图件,对青海省东昆仑成矿带找矿潜力做出评价,取得以下成果:(1)综合考虑地球化学景观、地质背景、图幅间分析测试差异、表生地球化学特征等因素对区域地球化学数据进行合理的子区划分,利用“成矿有利度”提取异常信息,有效消除高背景场带来的假异常和凸显低背景场中的低缓异常,更加真实的反映元素在区域中的分布特征。(2)通过对东昆仑地区海相火山岩型铜(钴)矿、斑岩-矽卡岩型铜多金属矿、造山型金矿等成矿类型典型矿床的区域地球化学特征进行系统解剖,充分挖掘同一矿床类型成矿元素、成矿指示元素及环境指示元素组合特征,总结出各矿床类型区域地球化学组合规律,利用“协优”成矿预测理论,优选特定的元素组合方式表征特定的成矿类型异常特征,建立青海东昆仑成矿带以上各类型的区域地球化学异常模式。(3)利用特征的元素组合的成矿类型异常图来反映各类型矿床的分布特征,实现了只突出与该类型矿床相关异常,其它类型的矿床则不显示的目的;根据异常元素种类的复杂程度而非异常值的高低作为筛选和评价与成矿强度有关的重要准则,以各种成矿矿强度异常图来识别和评价异常。(4)根据异常识别评价准则和远景区、找矿靶区优选原则,在青海东昆仑成矿带划分了12个找矿远景区,并优选各类找矿靶区141处,其中海相火山岩型找矿靶区38处,斑岩-矽卡岩型找矿靶区44处,造山型金矿找矿靶区59处,为东昆仑下一步找矿工作部署提供了依据。并通过异常查证工作证实了该方法在凸显弱缓矿致异常方面的优势。(本文来源于《中国地质大学》期刊2017-05-01）
戴慧敏,刘希瑶,董北,郑春颖[3]（2015）在《关于地球化学数据处理方法的讨论——以大兴安岭喜桂图地区1/20万区域地球化学数据为例》一文中研究指出针对地球化学数据中存在的离群数据点在地球化学图面上出现的等量线畸变或"牛眼点"现象,本文使用多种数据网格化插值方法和参数对比以消除"公牛眼"现象,结果表明,克里格、径向基本函数、改进的谢别德、最小曲率、移动平均等方法均不能较好地消除该现象。各种网格化算法编制的地球化学等量线图和交叉验证结果证明,以改进的指数距离幂倒数加权网格化方法效果最好,并且网格参数选择中以取样间距为网格间距,以2.5倍网格间距为搜索半径和幂指数因子的网格化参数既能消除等量线畸变现象,又能对原始数据进行较接近的表达。上述各种地球化学数据网格化插值方法的对比及结果可为地球化学数据处理中遇到同类问题提供信息。(本文来源于《地质调查与研究》期刊2015年02期）
刘岳[4]（2015）在《区域地球化学数据分析及成矿信息融合模型研究》一文中研究指出矿产资源短缺、勘查成本和勘查难度剧增的形势下,如何充分利用海量地质空间数据和现代信息技术开展快速、高效的潜在矿产资源评价方法及应用研究,对于掌握区域矿产资源潜力,进行矿产勘查部署和选择具体的找矿靶区,从而降低矿产勘查的成本,具有重要的科学意义和实际应用价值。目前,面向矿产勘查的找矿方法与评价技术层出不穷,主要包括地球物理方法、地球化学方法、地质要素分析方法及遥感技术。本论文主要研究和探讨面向矿产勘查的地球化学分析方法与定量评价技术及其在矿产勘查评价中的应用。无论是面向大比例尺的矿集区范围勘查还是基于小比例尺的成矿远景区优选,区域地球化学数据处理及空间信息融合技术都是矿产资源定量评价过程中的重要研究内容,在找矿过程中均发挥了巨大的作用。地球化学元素之间的内在关系可以通过统计分析的统计量来推测和揭示元素的迁移演化规律、物源特征,进而为地球化学作用识别、矿产勘查及环境质量评价提供有用的信息。矿床形成过程中通常会伴随多个元素的异常富集或亏损,如铜矿床的形成常常也会伴随Pb、Zn等元素的异常。因此多变量统计分析方法为从指示元素组合规律的角度研究元素组合异常提供了有力的工具。然而传统的多变量统计方法处理的数据需要满足“非定和”的特征,即处理的数据值区间位于负无穷和正无穷之间,而地球化学数据却受到“定和”限制,即：具有成分数据的闭合效应,当应用传统的统计分析方法时会导致元素之间产生伪相关现象。近年来发展的基于成分数据变换的单变量、二分变量和多变量分析方法在勘查地球化学及环境地球化学中的应用得到了广泛的探讨和研究,并取得了一系列的研究成果。此外,地球化学元素含量分布会受到金属矿化或人类活动的影响,从而导致采样介质中的元素含量强烈地偏离正态分布或对数正态分布,而传统的统计方法局限于分析数据满足正态分布的假设而不能够理想的应用。因此,化探数据处理面临的另外一个问题是对异常值的处理。一个理想的处理方法是应用稳健统计分析方法,如稳健相关性分析、稳健主成分分析、稳健因子分析等。基于勘查地球化学的找矿活动是以地球化学元素含量为依据,根据异常的强弱和大小圈定和评价致矿异常,然而由于矿体的埋藏深度以及覆盖层的影响,往往导致地表地球化学信号较弱,同时受到其它干扰因素的迭加影响,致使隐伏及弱缓信息的识别成为矿产勘查领域中长期以来面临的难题。如何通过合适的数据处理技术和科学的数学地质模型识别和分离地球化学弱缓异常信息是一项重要研究任务。研究表明地球化学数据的背景值通常服从正态或对数正态分布,而异常值服从分形或帕瑞托分布,从正态分布到对数正态分布再到帕瑞托分布,是一个自然系统复杂程度逐渐增加的过程,其中帕瑞托分布描述的系统最为复杂,表现出强烈的分形特征。然而,传统上的地球化学数据处理过程中往往认为其服从正态或对数正态分布,这种情景可能会导致当异常与背景相差很微弱时,通常的统计分析方法不能有效识地识别高背景场中的异常,或者忽略已知成矿区中的弱缓异常。由于成矿过程的非线性及复杂性特征,成矿元素在空间域和频率域呈现自相似性和各向异性特征,研究表明基于非线性理论的多重分形模型可以很好地识别地球化学背景场中的弱、缓异常信息。矿产资源具有其特有的特征,如认识不确定性、产出隐蔽性性、勘查风险性和不可再生性等,因此,在对矿产资源评价过程中不仅要对成矿模型、成矿系统及控矿地质要素有个全面的认识和研究,还要对研究矿床形成与控矿要素之间的空间关系。钻探虽然能够获得直接是否有金属矿化的信息,但昂贵的成本及风险性确定了钻探工作不能大范围的开展,因此对潜在矿产资源评价需有效地利用海量的区域性地质、地球化学、地球物理和遥感数据等,但这些数据具多类型、多比例尺、有多来源、多时相的特点,需要地质学者对这些数据进行综合处理。现阶段在计算机技术和GIS技术的支持下,通多融合多源地学空间信息绘制矿产分布预测图、估算预测资源量,进而筛选靶区、缩小最优找矿地段和降低勘查风险成为一个有效而快捷的途径。目前已发展了多个矿产资源定量评价模型或数学地质模型,这些评价模型可以划分为叁类,分别为知识驱动模型(如模糊逻辑、布尔运算)、数据驱动模型(如证据权模型、神经网络、支持向量机)和混合驱动模型(如模糊证据权、模糊神经网络)。每个模型都有起各自的优点和不足,如何根据实际需要选择理想的评价模型以达到缩小找矿面积、提高预测精度的要求也是一个重要的研究内容。针对勘查地球化学数据的固有特征(如“定和”约束、不同分布模式等)、多源地学空间数据在信息融合过程中的互补优势、不同定量评价模型之间的预测性能差异等方面,本研究主要目的包括以下几个方面：(1)应用单／多变量分析技术和成分数据分析方法研究地球化学演化过程,探讨元素之间的组合关系、判断物质来源及元素的迁移规律。采用了多元统计分析方法、成分数据分析方法、稳健统计学等比较研究区域球化学数据的闭合效应及异常值对实验结果的影响,最大限度地挖掘蕴藏在地球化学数据中的信息量；(2)应用多重分形理论模拟地球化学元素分布模式、成矿过程及识别隐伏、弱缓致矿异常信息。采用S-A(能谱-面积)模型研究多元素组合信息的分解模式,综合C-A(面积-浓度)模型和局部奇异性模型刻画地球化学元素在空间域和频率域中的分布特征、定量识别和提取致矿异常信息和圈定异常区；(3)研究了不同矿产资源定量评价模型在融合多源空间数据中的应用,并分析了各评价模型的应用特点及关键技术,为理想优化及应用评价模型达到降低勘探风险、有效识别最具成矿潜力地段的目的提供决策。针对以上研究目的,为突出研究方法的先进性、实用性、可操作性、示范性等特点,本论文选定南岭成矿带作为研究示范区进行了系列研究。南岭成矿带地质条件复杂,植被与第四系粘土覆盖严重,尽管目前的地质研究程度比较成熟,并积累了大量的研究成果,但随着地质找矿工作的不断深入,该成矿带易找到的地表或近地表矿几乎发现殆尽,多年来在寻找大型、超大型金属矿床方面尚未取得预期的突破,这很大程度上可能受限于新技术、新方法的应用,迫切需要一套符合本区实际情况的地质找矿理论和行之有效的找矿方法。此外,南岭成矿带横跨江西、湖南、广东、广西四省区,以往的矿产勘查评价工作通常以省为界,综合研究局限于单个矿床或小范围,缺乏宏观部暑和全面研究。传统的评价工作主要是对一些典型矿床的研究,如提出了一系列的矿床模型,或对局部区域利用现有的地质资料、化探数据或地球物理数据进行经验的或半定量的推断解译,缺少系统的勘查地球化学分析和矿产资源定量化评价方面的研究。本研究应用统计分析方法,特别是基于成分数据变换的多变量分析技术为南岭成矿带地球化学作用识别及成矿元素组合规律研究提供了行之有效的途径。此外,南岭成矿带于中生代发生大规模的成矿作用,历经多期次构造岩浆活动,特别是燕山期“爆发式”成矿作用,体现了该成矿带成矿特征具有独特性、突发性、奇异性和复杂性等,再加上地表植被覆盖严重,造成了异常信息的混迭、弱缓、难识别等特点,这为非线性理论在该成矿带开展地球化学异常识别工作提供了理想的场所。在充分认识南岭成矿带区域地质特征、成矿特征及成矿规律的基础上,针对该成矿带地球化学作用模拟、成矿元素致矿异常识别及金属成矿潜力等方面,本文应用勘查地球化学分析方法和矿产资源定量评价技术开展了系列研究。采用的地球化学分析方法包括多变量统计分析方法、成分数据分析方法、稳健统计分析,多重分形模型(如奇异性理论、浓度-面积分形模型、分形滤波技术),矿产资源定量评价技术包括证据权模型、逻辑斯蒂回归模型、基于数据驱动的模糊逻辑模型、证据理论模型等。主要取得了如下几个方面的研究成果：(1)应用k-均值聚类分析,将预处理之后的数据划分为叁类,聚类结果显示出元素较强的空间分布规律。聚类1中的数据主要对应于前寒武纪-志留纪地层；聚类2中的数据主要对应于燕山期及加里东期花岗岩体；聚类2中的数据主要对应于泥盆纪-叁迭纪和侏罗纪-白垩纪地层；(2)应用成分数据分析和稳健统计学研究了主成分分析和因子分析模型,以39个元素的水系沉积物地球化学数据为载体,研究南岭成矿带元素组合规律和地球化学演化过程。确定了四种主要元素组合类型,分别为W-Sn-Bi-Mo-Ag-Li-Be(钨多金属元素组合)、Cu-Ni-Sb-As-Cd-Cr (重金属/有毒金属污染元素组合)、La-Y-Th-U-Zr-Nb-K-Na-Al(稀有稀土、放射性元素组合)、Fe-Co-Ti-V-Cr-Ni-Mg-Mn(基性/超基性矿物组合)。(3)应用分形/多重分形理论研究地球化学元素的统计分布规律,模拟元素成矿过程,识别弱异常信息,为矿产勘查提供科学决策。包括结合奇异性理论和C-A模型重点研究了与钨多金属矿关系密切的W、Sn、Mo和Bi4个元素的统计分布规律和弱异常信息。(4)以南岭成矿带多源地质空间数据库为基础,应用证据权模型、模糊逻辑模型、逻辑斯蒂回归模型、证据理论模型等数学地质模型对南岭成矿带钨多金属矿产资源开展定量化评价。对比研究了各数学地质模型在应用过程中的关键技术,并采用ROC曲线评价各模型的预测效果,实验结果显示模糊逻辑模型、逻辑斯蒂回归模型、证据权模型和证据理论模型的AUC值分别为0.8406、0.7828、0.7757和0.8061,结果表明预测精度相对较高,但模糊逻辑模型的预测性能最好,其次是证据理论模型。(本文来源于《中国地质大学》期刊2015-05-01）
戴慧敏,赵君,杨忠芳,宫传东,郑春颖[5]（2014）在《基于地球化学背景的多图幅系统误差校正——以区域地球化学调查数据Au元素为例》一文中研究指出针对区域地球化学图件中出现的含量等值线环绕子区边界现象,以Au的多个图幅拼接为例,使用了分幅标准化法、衬度返回法及定和化法3种方法对地质大调查以来新方法获得的某成矿带区域地球化学数据进行系统误差校正,校正后编制地球化学等量线图显示,所采用的3种校正方法对于研究区数据存在的系统误差都不能达到较好的调平效果。针对研究区数据特点,尝试在分幅标准化法和衬度返回法基础上提出基于地球化学背景的误差校正方法,进一步对4种方法校正后数据参数特征及编制地球化学等量线图进行对比。基于地球化学背景的误差校正方法对研究区达到了较好的数据校正效果,并对校正前后数据进行相关对比和检验,满足化探数据中存在的系统误差属于线性误差这一基本假设,在实际应用中,可供地球化学数据系统误差校正灵活地使用,以取得更好的应用效果。(本文来源于《地球学报》期刊2014年05期）
张道军[6]（2012）在《基于区域地球化学数据推断隐伏岩体》一文中研究指出闽西南是我国重要的矽卡岩型铁多金属成矿区。岩体为矽卡岩铁多金属矿提供了热源、流体来源及部分的物质来源。固定岩体(包括隐伏岩体)是矽卡岩型铁多金属矿预测的关键。基于区域1:20万地球化学,利用局部奇异性方法提取地球化学异常,利用证据权方法固定岩体。结果显示所圈定的岩体与已出露的岩体吻合较好,说明该方法是一种有效的圈定岩体的方法。(本文来源于《地球科学进展》期刊2012年S1期）
张素荣,赵更新,贺福清,滕菲,高学生[7]（2012）在《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》一文中研究指出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。(本文来源于《地质调查与研究》期刊2012年03期）
师磊[8]（2009）在《区域地球化学勘查数据处理方法研究》一文中研究指出在地球化学数据处理与异常的解释推断工作中,日益增多地使用各种统计学方法,如趋势面分析、多元回归分析、判别分析、因子分析、聚类分析和对应分析等,各种非参量统计学、模糊数学及稳健统计学方法也已得到应用,极大地提高了找矿效果和预测水平,减少勘探投入风险,促进了找矿工作的迅猛发展。本文采用直接计算法、移动平均方法、R型因子分析法、马氏距离法、异常打分方法和人工神经网络算法,对研究区内2076个样品,14个元素的1:50000水系沉积物地球化学测量数据进行分析,得到研究区各种方法的异常图,为进一步的找矿工作提供方向性指导和建议。对比几种方法划分异常的效果,并参照已知矿点对得到的结果进行比对,选择适合研究区的最佳数据处理方法。(本文来源于《吉林大学》期刊2009-05-01）
杨忠芳,余涛,冯海艳,侯青叶,王洪翠[9]（2007）在《区域生态地球化学评价数据的统计方法》一文中研究指出如何根据一定数量有代表性样品的统计结果建立土壤元素各化学形态分量与全量或其他土壤参数的关系方程,是区域生态地球化学评价工作中急需解决的问题之一。提出了建立这类回归方程需要注意并坚持的主导性原则、简洁性原则、直接性原则、拟合优度和可识别性原则、理论一致性原则,回归方程还需要用抽取检验样品、划定预测区间等方法检验其合理性。对成都经济区土壤中有益元素和有害元素依据以上原则进行了统计分析,得到元素各形态,尤其是有效态含量与元素总量或其他重要土壤性质的回归方程,为利用面积性调查数据进行区域生态地球化学评价奠定了基础。(本文来源于《地质通报》期刊2007年11期）
吴轩[10]（2006）在《多目标区域地球化学数据管理及生态环境评价方法研究与开发》一文中研究指出随着我国区域化探全国扫面计划逐步的完成,多目标区域地球化学调查成为我国勘查地球化学工作的又一项重要进展。中国地质调查局开展的这项全国性地质调查工作在近几年来的工作中获取了地球化学方面的大量数据,为了更好地、充分地、科学地利用这些数据资源,中国地质调查局制定了“多目标地球化学数据库建设及数据汇交实施细则”。为了使开展区域生态地球化学评价工作的有据可依,地调局还颁布了试行的“生态地球化学评价指南”。 本次研究以地调局拟定的数据汇交实施细则,开发多目标地化数据汇交管理模块。同时依据评价指南中所涉及的几种常用的生态系统评价方法进行算法研究,探讨生态地球化学数据处理与评价的计算机实现技术,最终生成一个集数据管理与数据处理一体的综合性系统。 开发而成的数据管理与评价系统可以按细则要求管理数据库和数据表,并可根据当地土壤级别获得环境评价国家标准值、或参考深层土壤地球化学数据获得环境评价标准值,对有害元素污染进行单因子指数分析、综合指数分析、多元素分级评价和尼梅罗污染指数评价。该成果为农业、环境保护、矿产资源等的监测、治理和评价提供了数据平台和应用工具,进而为各级政府决策和社会需求服务,具有重要的实践意义和社会价值。 在本文的最后利用该系统对湖南省局部地区的浅层土壤和深层土壤样品数据进行处理和评价,得到的结果说明系统基本完成了设计目的,实现算法上没有问题。系统设计有较好的容错性,运算结果直观,读取和存储方便,可以投入使用。(本文来源于《中国地质大学（北京）》期刊2006-05-01）
区域地球化学数据论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
青海东昆仑成矿带矿产资源丰富,相继发现了一系列大中型矿床,如德尔尼铜矿、铜峪沟铜矿、赛什塘铜矿、日龙沟锡矿、开荒北、五龙沟等大中型金矿、虎头崖铅锌矿、肯德可克铁钴金多金属矿、四角羊铁铅锌矿、拉宁灶火多金属矿等矿产。特别是近年来,随着乌兰乌珠尔、卡而却卡等斑岩型铜矿、夏日哈木铜镍矿、大场金矿的发现,在该带找矿上取得了大的进展,显示了该带的巨大找矿潜力。论文以青海省东昆仑成矿带金、铜、钴等为主攻矿种,以海相火山岩型铜钴(金)矿、斑岩-矽卡岩型铜多金属矿、造山型金矿等矿床类型为预测对象,以“地质内涵法”和“协优”成矿预测理论为指导,对青海省东昆仑成矿带的区域地球化学数据进行精细处理,通过典型矿床研究总结各成矿类型区域地球化学异常模式,建立各成矿类型成矿类型异常及成矿强度异常表达,通过圈定带有特定地质意义的成矿类型异常图和成矿强度异常图等特征图件,对青海省东昆仑成矿带找矿潜力做出评价,取得以下成果:(1)综合考虑地球化学景观、地质背景、图幅间分析测试差异、表生地球化学特征等因素对区域地球化学数据进行合理的子区划分,利用“成矿有利度”提取异常信息,有效消除高背景场带来的假异常和凸显低背景场中的低缓异常,更加真实的反映元素在区域中的分布特征。(2)通过对东昆仑地区海相火山岩型铜(钴)矿、斑岩-矽卡岩型铜多金属矿、造山型金矿等成矿类型典型矿床的区域地球化学特征进行系统解剖,充分挖掘同一矿床类型成矿元素、成矿指示元素及环境指示元素组合特征,总结出各矿床类型区域地球化学组合规律,利用“协优”成矿预测理论,优选特定的元素组合方式表征特定的成矿类型异常特征,建立青海东昆仑成矿带以上各类型的区域地球化学异常模式。(3)利用特征的元素组合的成矿类型异常图来反映各类型矿床的分布特征,实现了只突出与该类型矿床相关异常,其它类型的矿床则不显示的目的;根据异常元素种类的复杂程度而非异常值的高低作为筛选和评价与成矿强度有关的重要准则,以各种成矿矿强度异常图来识别和评价异常。(4)根据异常识别评价准则和远景区、找矿靶区优选原则,在青海东昆仑成矿带划分了12个找矿远景区,并优选各类找矿靶区141处,其中海相火山岩型找矿靶区38处,斑岩-矽卡岩型找矿靶区44处,造山型金矿找矿靶区59处,为东昆仑下一步找矿工作部署提供了依据。并通过异常查证工作证实了该方法在凸显弱缓矿致异常方面的优势。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
区域地球化学数据论文参考文献
[1].肖高强,张小兵,李忠,严志安,黄钊.因子分析在1∶25万丽江市幅区域地球化学数据解释中的应用[J].云南大学学报(自然科学版).2017
[2].田立明.青海东昆仑成矿带区域地球化学数据处理及靶区优选[D].中国地质大学.2017
[3].戴慧敏,刘希瑶,董北,郑春颖.关于地球化学数据处理方法的讨论——以大兴安岭喜桂图地区1/20万区域地球化学数据为例[J].地质调查与研究.2015
[4].刘岳.区域地球化学数据分析及成矿信息融合模型研究[D].中国地质大学.2015
[5].戴慧敏,赵君,杨忠芳,宫传东,郑春颖.基于地球化学背景的多图幅系统误差校正——以区域地球化学调查数据Au元素为例[J].地球学报.2014
[6].张道军.基于区域地球化学数据推断隐伏岩体[J].地球科学进展.2012
[7].张素荣,赵更新,贺福清,滕菲,高学生.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[J].地质调查与研究.2012
[8].师磊.区域地球化学勘查数据处理方法研究[D].吉林大学.2009
[9].杨忠芳,余涛,冯海艳,侯青叶,王洪翠.区域生态地球化学评价数据的统计方法[J].地质通报.2007
[10].吴轩.多目标区域地球化学数据管理及生态环境评价方法研究与开发[D].中国地质大学（北京）.2006