地球化学背景值及异常下限确定方法

Matlab笔记——数据预处理——剔除异常值及平滑处理

012. 数据预处理（1）——剔除异常值及平滑处理测量数据在其采集与传输过程中，由于环境干扰或人为因素有可能造成个别数据不切合实际或丢失，这种数据称为异常值。为了恢复数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果，有必要先对原始数据（1）剔除异常值； 另外，无论是人工观测的数据还是由数据采集系统获取的数据，都不可避免叠加上“噪声”干扰（反映在曲线图形上就是一些“毛刺和尖峰”）。为了提高数据的质量，必须对数据进行（2）平滑处理（去噪声干扰）； （一）剔除异常值。 注：若是有空缺值，或导入Matlab数据显示为“NaN”（非数），需要①忽略整条空缺值数据，或者②填上空缺值。 填空缺值的方法，通常有两种：A. 使用样本平均值填充；B. 使用判定树或贝叶斯分类等方法推导最可能的值填充（略）。 一、基本思想： 规定一个置信水平，确定一个置信限度，凡是超过该限度的误差，就认为它是异常值，从而予以剔除。

二、常用方法：拉依达方法、肖维勒方法、一阶差分法。 注意：这些方法都是假设数据依正态分布为前提的。 1. 拉依达方法（非等置信概率） 如果某测量值与平均值之差大于标准偏差的三倍，则予以剔除。 3x i x x S -> 其中，11n i i x x n ==∑为样本均值，1 2 2 11()1n x i i S x x n =?? ??? =--∑为样本的标准偏差。 注：适合大样本数据，建议测量次数≥50次。 代码实例（略）。 2. 肖维勒方法（等置信概率） 在 n 次测量结果中，如果某误差可能出现的次数小于半次时，就予以剔除。 这实质上是规定了置信概率为1-1/2n ，根据这一置信概率，可计算出肖维勒系数，也可从表中查出，当要求不很严格时，还可按下列近似公式计算： 10.4ln()n n ω=+

元素地球化学背景特征

一、元素地球化学背景特征 工区对Au、Ag、Cu、Pb、Zn、As、Sb、Bi、W、Sn、Mo等十一种元素的含量进行了统计分析，其地球化学特征参数见表3-1。 1、全区内背景值对比特征， （1）从1∶5万水系沉积物测量—土壤测量—岩石测量，背景值逐渐增高的有Sb、Pb、Ag、Cu、Zn等元素，其中以Pb、Ag、Zn变化最为显著，Pb在1∶5万水系沉积物测量中最低为17.36×10-6,到1∶1万土壤地球化学测量中增加到40.64×10-6,在岩石中最高为85.45×10-6;Ag在1∶5万水系沉积物测量中最低为0.06×10-6,到1∶1万土壤地球化学测量中增加到0.10×10-6,在岩石中最高为0.13×10-6,增加了一个数量级;Zn在1∶5万水系沉积物测量中最低为72.78×10-6,到1:1万土壤地球化学测量中增加到96.38×10-6,在岩石中最高为537.88×10-6, 增加了一个数量级,是正常的成矿序列,反映了是区内的主成矿元素，从岩石中迁移进入土壤经次生变化后迁移到水系中进一步的贫化。 （2）区内从岩石测量或土壤测量—1∶5万水系沉积物测量，背景值逐渐增高的有Sn、Au等元素，Sn在岩石中最低为1.72×10-6; 到1:1万土壤地球化学测量中增加到 2.21×10-6,在1∶5万水系沉积物测量中最高为2.51×10-6,是一个反正常的变化序列,但同处一个数量级；Au在岩石中为0.97×10-9; 到1:1万土壤地球化学测量中减少到0.54×10-9,在1∶5万水系沉积物测量中最高为1.22×10-9,反映出Sn、Au元素从岩石中迁移进入土壤经次生变化后，迁移到水系中富集。 （3）区内从土壤测量—1∶5万水系沉积物测量—岩石测量，背景值逐渐增高的有Bi、W、Mo等元素，这类均是高温元素，其中Bi在土壤中最低0.36×10-6，在1∶5万水系沉积物测量中为0.46×10-6, 在岩石中最高为0.50×10-6; W在土壤中最低2.19×10-6，在1∶5万水系沉积物测量中为2.29×10-6, 在岩石中最高为3.18×10-6; Mo在土壤中最低0.51×10-6，在1∶5万水

《地球化学》练习题2剖析

恩《地球化学》练习题 第一章太阳系和地球系统的元素丰度（答案） 1.概说太阳成份的研究思路和研究方法。 2.简述太阳系元素丰度的基本特征。 3.说说陨石的分类及相成分的研究意义. 4.月球的结构和化学成分与地球相比有何异同？ 5.讨论陨石的研究意义。 6.地球的结构对于研究和了解地球的总体成分有什么作用？ 7.阐述地球化学组成的研究方法论。 8.地球的化学组成的基本特征有哪些？ 9.讨论地壳元素丰度的研究方法。 10.简介地壳元素丰度特征。 11.地壳元素丰度特征与太阳系、地球对比说明什么问题？ 12.地壳元素丰度值（克拉克值）有何研究意义？ 13.概述区域地壳元素丰度的研究意义。 14.简要说明区域地壳元素丰度的研究方法。 15.岩浆岩中各岩类元素含量变化规律如何？ 16.简述沉积岩中不同岩类中元素含量变化规律。 第二章元素结合规律与赋存形式（答案） 1.亲氧元素和亲硫元素地球化学性质的主要差异是什么？ 2.简述类质同像的基本规律。 3.阐述类质同像的地球化学意义。 4.简述地壳中元素的赋存形式及其研究方法。 5.举例说明元素存在形式研究对环境、找矿或农业问题的意义。 6.英国某村由于受开采ZnCO3矿的影响，造成土壤、房尘及饮食摄入Cd明显高于其国标，但与未受污染的邻村相比，在人体健康方面两村没有明显差异，为什么？ 第三章自然界体系中元素的地球化学迁移（答案） 1.举例说明元素地球化学迁移的定义。 2.举例说明影响元素地球化学迁移过程的因素。 3.列举自然界元素迁移的标志。 4.元素地球化学迁移的研究方法。 5.水溶液中元素的迁移形式有那些？其中成矿元素的主要迁移形式又是什么？ 6.解释络离子的稳定性及其在地球化学迁移中的意义。 7.简述元素迁移形式的研究方法。 8.什么是共同离子效应？什么是盐效应？ 9.天然水的pH值范围是多少？对于研究元素在水介质中的迁移、沉淀有何意义？ 10.举例说明Eh、pH值对元素迁移的影响。 11.非标准电极电位E及环境的氧化还原电位Eh，在研究元素地球化学行为方面有什么作用？ 12.试述影响元素溶解与迁移的内部因素。 13.自然界中地球化学热力学体系基本特点是什么？ 14.自然体系中哪些特征可作为体系达到平衡态的证据与标志？ 15.讨论相律及其应用。

利用SPSS 19.0剔除异常值

如何利用SPSS 19.0剔除数据中的异常值(Outliers) 一般数组应遵循正态分布，但一列数组中有可能会出现异常值，从而影响数据的方差和统计结果，因此挡在SPSS中输入数据后，首先要检查数据中是否存在异常值。方法如下： 1.选择想要观察的数据，此处我们选择normal 列中的数据进行查看 2.进入菜单栏中“分析”→“描述统计”→“探索” 3.将“normal”数组放入因变量列表中

4.点击“探索”窗口中的“统计量”，点掉“描述性”，选择“界外值”和“百分位数” 5.点击“探索”窗口中“绘制”，选择“直方图”，去掉“茎叶图” 6.选择结束后点击“探索”窗口“确定”查看结果： （1）百分位数图：

（2）以50%左右两个百分位数（即四分位数25和75下方的加权平均值）的加权平均值计算最高和最低临界值，使用计算公式如下： Upper=Q3+(2.2*(Q3-Q1)) Lower=Q1-(2.2*(Q3-Q1)) 此处Q3=26.0281, Q1=17.8396 计算后，Upper=44.0428，Lower=-0.1751 （3）查看“极值”表格： 极值 案例号值 normal 最高 1 20 29.30 2 22 29.30 3 2 4 29.30 4 46 29.30 5 47 29.30a 最低 1 81 16.82 2 78 16.82 3 75 16.82 4 57 16.82 5 54 16.82b a. 上限值表中仅显示一部分具有值 29.30 的案例。 b. 下限值表中仅显示一部分具有值 16.82 的案例。 如果有最高值查过Upper，或最低值小于Lower值，则被视为Outliers, 即异常值。由图中看，此列数组并无异常值

☆☆【】异常值的剔除--肖维勒法则

一、线性方程的异常值剔除——肖维勒准则，适用于小样本和线性分析 1、用spss方法计算出残差和标准值，具体步骤如下： 步骤1：选择菜单“【分析】—>【回归】—>【线性】”，打开Linear Regression 对话框。将变量住房支出y移入Dependent列表框中，将年收入x移入Independents 列表框中。在Method 框中选择Enter 选项，表示所选自变量全部进入回归模型。 步骤2：单击Statistics 按钮，如图在Statistics 子对话框。该对话框中设置要输出的统计量。这里选中估计、模型拟合度复选框。 ?估计：输出有关回归系数的统计量，包括回归系数、回归系数的标准差、标准化的回归系数、t 统计量及其对应的p值等。 ?置信区间：输出每个回归系数的95％的置信度估计区间。 ?协方差矩阵：输出解释变量的相关系数矩阵和协差阵。 ?模型拟合度：输出可决系数、调整的可决系数、回归方程的标准误差 回归方程F检验的方差分析 步骤3：单击绘制按钮，在Plots子对话框中的标准化残差图选项栏中选中正态概率图复选框，以便对残差的正态性进行分析。 步骤4：单击保存按钮，在Save 子对话框中残差选项栏中选中未标准化复选框，这样可以在数据文件中生成一个变量名尾res_1 的残差变量，以便对残差进行进一步分析。 其余保持Spss 默认选项。在主对话框中单击ok按钮，执行线性回归命令。 结果输出与分析 散点图（判断随机扰动项是否存在异方差，根据散点图，若随着解释变量x的增大，被解释变量的波动幅度明显增大，说明随机扰动项可能存在比较严重的异方差问题，应该利用加权最小二乘法等方法对模型进行修正）、相关系数表Correlations（皮尔逊相关系数，双尾检验概率p值尾<0.05，则变量之间显著相关，在此前提下进一步进行回归分析，建立一元线性

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

不确定性分析常用的不确定性分析方法有盈亏平衡分析

【基本知识点五】不确定性分析 常用的不确定性分析方法有盈亏平衡分析、敏感性分析、概率分析。 一、盈亏平衡分析 盈亏平衡分析是在一定市场、生产能力及经营管理条件下，通过产品产量、成本、利润相互关系的分析，判断企业对市场需求变化适应能力的一种不确定性分析方法，亦称量本利分析。 在工程经济评价中，这种方法的作用是找出投资项目的盈亏临界点，以判断不确定因素对方案经济效果的影响程度，说明方案实施的风险大小及投资承担风险的能力。 00:0 （一）基本的损益方程式 利润＝销售收入-总成本-销售税金及附加 假设产量等于销售量，并且项目的销售收入与总成本均是产量的线性函数，则式中： 销售收入＝单位售价×销量 总成本＝变动成本+固定成本＝单位变动成本×产量+固定成本 销售税金及附加＝销售收入×销售税金及附加费率 则：B=PQ-C V Q-C F-tQ 式中： B——利润 P——单位产品售价 Q——销售量或生产量 t ——单位产品营业税金及附加 C V——单位产品变动成本 C F——固定成本 00:0 （二）盈亏平衡分析 1、线性盈亏平衡分析的前提条件： （1）生产量等于销售量； （2）生产量变化，单位可变成本不变，从而使总生产成本成为生产量的线性函数； （3）生产量变化，销售单价不变，从而使销售收入成为销售量的线性函数； （4）只生产单一产品；或者生产多种产品，但可以换算为单一产品计算。 00:0 2、项目盈亏平衡点（BEP）的表达形式 （1）用产销量表示的盈亏平衡点BEP（Q） 产量盈亏平衡点＝ （2）用生产能力利用率表示的盈亏平衡点BEP（%） 生产能力利用率表示的盈亏平衡点，是指盈亏平衡点产销量占企业正常产销量的比重。所谓正常产销量，是指达到设计生产能力的产销数量，也可以用销售金额来表示。 BEP（%）=（盈亏平衡点销售量/正常产销量）*100% 换算关系为： BEP（Q）＝BEP（%）×设计生产能力 盈亏平衡点应按项目的正常年份计算，不能按计算期内的平均值计算。 00:0 （3）用销售额表示的盈亏平衡点BEP（S） BEP（S）=单位产品销售价格*年固定总成本/（单位产品销售价格-单位产品可变成本-单位产品销售税金及附加–单位产品增值税）

地球化学专业就业方向与就业前景

地球化学专业就业方向与就业前景 地球化学专业就业方向与就业前景 地球化学是化学科学与地球科学相互交叉衍生形成的一门科学，它主要研究地球的物质组成和化学性质，研究这些组成的.变化及其 机理；本专业学生具备地球化学研究的基本理论、基本方法和基本 技能，受到专业技能和技术开发的基本训练，具有扎实的数学、化 学基础理论和熟练的计算机应用技能，能进行文字、图形、数据处 理和编程，适合在地矿、环境、能源、冶金、农业、海洋等部门从 事科学研究、生产和管理等工作。 2、地球化学专业就业方向 科研机构、高等院校的地球化学研究或教学工作；资源、能源、材料、环境、基础工程等领域的生产、测试、技术管理工作；行政 部门的管理工作。 从事行业：毕业后主要在建筑、环保、石油等行业工作，大致如下：1、建筑/建材/工程2、环保3、石油/化工/矿产/地质4、检测，认证5、新能源6、外包服务7、学术/科研8、教育/培训/院校 工作城市： 毕业后，南京、北京、威海等城市就业机会比较多，大致如下： 1、南京 2、北京 3、威海 4、成都 5、昆明 6、武汉 7、青岛 3、地球化学专业就业前景 地球化学研究正在经历3个较大的转变：由大陆转向海洋；由地表、地壳转向地壳深部、地幔；由地球转向球外空间。 地球化学的分析测试手段将更为精确、快速。微量、超微量分析测试技术的发展，将可获得超微区（微米）范围内和超微量（微克）样品中元素、同位素分布和组成资料。低温地球化学、地球化学动

力学、超高压地球化学、稀有气体地球化学、比较行星学等很有发展前景。 20世纪90年代的地球化学，除继续为矿产资源、环境保护等作出贡献外，还将为“全球变化──地圈和生物圈十年”，“国际减灾十年”，大陆超深钻、行星探测、深海观察、不同比例尺地球化学图等提供新的成果。

10 第十章 地球化学异常的解释与评价20

第十二章 地球化学异常的 解释与评价

异常解释评价概况
一次面积性的地球化学测量工作，总可以发现一批异常。但并非所有异 常都与矿化有关，而且，由工业矿床引起的异常是少数，大多数异常可能由 分散矿化或非矿化成因形成。因此，对所发现的异常进行解释评价和筛选是 十分必要的。 目前，我国的异常解释评价现况是： 1．化探工作实践证明，发现异常容易，解释评价难。 2．目前异常解释评价中，定性解释多，定量评价少，定量评价难。 主要还处于经验评价阶段，虽也有不少向定量评价发展，但总体成效不 明显，定量评价的方法较少 。 3 ． 正在从单纯针 对异常评价异常，向与地 质、环境 作 为 一 个系统 进行评 价。目前，在联系地质背景进行异常解释评价时，常常将地层、岩体、变质 作用、岩浆作用与成矿联系简单化的倾向 ① 缺乏将球化学省、区、带与局部异常与区域地球化学动力学系统相联系； ② 缺乏将整个区域地质发展演化与元素迁移演化、富集集中的过程相联系； ③ 缺乏将以上二者作为一个体系来考虑。

4．“高、大、全”异常评价易，弱小异常评价难，浅部矿化异常评价易， 深部矿（包括隐伏矿和盲矿）异常评价难。 5．成矿成晕是一复杂过程，矿与异常不存在简单的比例或函数关系。 已有的化探找矿实践证明，常常出现大异常无矿，小异常有矿， 强异常是小矿而弱异常是大矿。显然，异常的大小，强弱，指示元素 的多少，常与矿体的埋深，矿化的规模、矿化的类型，景观地球化条 件等有关。 6．矿与非矿是以现代工业品位来确定的，它是一个经济指标，而不是一 个地质标准。

地球化学的学科特点

地球化学的学科特点

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地球化学的学科特点 ●是地球科学的一部分：以地球、地壳及地质作用体系为研究对象。 ●研究的重点/方向:地球系统物质运动(含地质运动）中物质的运动规律。通过研究和 分析元素和同位素在地质体系中的行为和演变,应用地球化学的基本原理来示踪地 质体系运动的规律,例如:岩浆形成的深度、来源、矿床形成环境等等。 ●理论基础:化学类学科——无机化学、有机化学、物理化学、热力学、解析化学等, 此外还有物理性和数学等。 ●学科分支众多：海洋地球化学、生物地球化学、环境地球化学、区域地球化学、 个别元素地球化学、成岩成矿地球化学、同位素地球化学和地球化学热力学。 ●应用性强:比如环境地球化学是环境科学的核心(酸雨、臭氧空洞的形成、全球变暖 和温室效应),应用地球化学的方法和手段找矿。 ●年轻的发展中的科学(约100年的发展历史) 地球化学的基本问题 （1）地球系统中元素和同位素的组成（aｂuｎdａｎcｅand ｄistｒｉbution）问题（2）元素的共生组合和赋存状态问题 元素的共生组合：具有相同或相似迁移历史和分配规律的各种元素在地质体中有规律的组合。 （3）元素的迁移和循环 地球化学的迁移:元素的重新组合常伴随元素的空间位移及元素在系统不同部分状态的转化,该迁移涉及体系的物理化学条件和迁移介质特性等制约关系变化的动态过程。 （4）地球的历史和演化 通过元素或同位素的变异来揭示地质作用过程的特征，称为微量元素或同位素“示踪”。 ?X-射线荧光光谱（ＸRF) ?电感耦合等离子体发射光谱（ＩCＰ-AEＳ） 丰度：指化学元素在地球化学系统（太阳、行星、陨石、地球、地圈、地壳)中的平均分布量。 分布:元素的分布指的是元素在一个化学体系中(太阳、陨石、地球、地壳、某地区等）的整体总含量。 分配:元素的分配指的是元素在各地球化学体系内各个区域或区段中的含量 分布是整体,分配是局部,两者是一个相对的概念,既有联系又有区别。 太阳系元素丰度具有以下规律: (1)．H和He是丰度最高的两种元素,这两种元素几乎占了太阳中全部原子数目的98％ (2）.原子序数较低的元素区间，元素丰度随原子序数增大呈指数递减，而在原子序数较大的区间(Ｚ＞4５)各元素丰度值很相近 (3).原子序数为偶数的元素其丰度大大高于相邻原子序数为奇数的元素。具有偶数质子数(Ｐ)或偶数中子数(Ｎ）的核素丰度总是高于具有奇数P或N的核素，这一规律称为Oddo －Ｈarkins(奥多--哈根斯)法则,亦即奇偶规律。 （４）.质量数为４的倍数（即α粒子质量的倍数)的核素或同位素具有较高丰度。此外还有人指出，原子序数(Ｚ）或中子数(N)为“幻数”（2、８、2０、50、82和1２6等)的核素或同位素丰度最大。例如，４He（Ｚ=2,N=2）、16Ｏ(Ｚ=8，N=8）、40Ｃa(Z=2０，N=20）和140Cｅ（Z=58,N=82）等都具有较高的丰度

地球化学的学科特点

地球化学的学科特点 ●是地球科学的一部分：以地球、地壳及地质作用体系为研究对象。 ●研究的重点/方向：地球系统物质运动（含地质运动）中物质的运动规律。通过研 究和分析元素和同位素在地质体系中的行为和演变，应用地球化学的基本原理来 示踪地质体系运动的规律，例如：岩浆形成的深度、来源、矿床形成环境等等。 ●理论基础：化学类学科——无机化学、有机化学、物理化学、热力学、解析化学 等，此外还有物理性和数学等。 ●学科分支众多：海洋地球化学、生物地球化学、环境地球化学、区域地球化学、 个别元素地球化学、成岩成矿地球化学、同位素地球化学和地球化学热力学。 ●应用性强：比如环境地球化学是环境科学的核心（酸雨、臭氧空洞的形成、全球 变暖和温室效应），应用地球化学的方法和手段找矿。 ●年轻的发展中的科学（约100年的发展历史） 地球化学的基本问题 （1）地球系统中元素和同位素的组成（abundance and distribution）问题 （2）元素的共生组合和赋存状态问题 元素的共生组合：具有相同或相似迁移历史和分配规律的各种元素在地质体中有规律的组合。 （3）元素的迁移和循环 地球化学的迁移：元素的重新组合常伴随元素的空间位移及元素在系统不同部分状态的转化，该迁移涉及体系的物理化学条件和迁移介质特性等制约关系变化的动态过程。 （4）地球的历史和演化 通过元素或同位素的变异来揭示地质作用过程的特征，称为微量元素或同位素“示踪”。 ?X-射线荧光光谱（XRF） ?电感耦合等离子体发射光谱（ICP-AES） 丰度：指化学元素在地球化学系统（太阳、行星、陨石、地球、地圈、地壳）中的平均分布量。 分布：元素的分布指的是元素在一个化学体系中（太阳、陨石、地球、地壳、某地区等）的整体总含量。 分配：元素的分配指的是元素在各地球化学体系内各个区域或区段中的含量 分布是整体，分配是局部，两者是一个相对的概念，既有联系又有区别。 太阳系元素丰度具有以下规律： （1）.H和He是丰度最高的两种元素，这两种元素几乎占了太阳中全部原子数目的98％（2）.原子序数较低的元素区间，元素丰度随原子序数增大呈指数递减，而在原子序数较大的区间（Z＞45）各元素丰度值很相近 （3）.原子序数为偶数的元素其丰度大大高于相邻原子序数为奇数的元素。具有偶数质子数（P）或偶数中子数（N）的核素丰度总是高于具有奇数P或N的核素，这一规律称为Oddo －Harkins（奥多--哈根斯）法则，亦即奇偶规律。 （4）.质量数为4的倍数（即α粒子质量的倍数）的核素或同位素具有较高丰度。此外还有人指出，原子序数（Z）或中子数（N）为“幻数”（2、8、20、50、82和126等）的核素或同位素丰度最大。例如，4He（Z=2，N＝2）、16O（Z=8，N=8）、40Ca（Z=20，N=20）和140Ce（Z=58，N=82）等都具有较高的丰度 （5）.Li、Be和B具有很低的丰度，属于强亏损的元素。 （6）.而O和Fe呈现明显的峰，为过剩元素。 太阳系元素丰度与元素原子结构及元素形成的整个过程之间存在着某种关系

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

附表一地球化学专业研究方向及主要研究内容介绍

地球化学专业博士研究生培养方案 一、培养目标 1.掌握马克思列宁主义、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系，热爱祖国，遵纪守法，品行端正，诚实守信，实事求是，具有较强的事业心和良好的学风，追求新知、勇于创新，积极为国家现代化建设服务。 2.掌握本学科坚实的基础理论和系统的专门知识；具有独立从事科学研究和教学工作、组织解决重大实际问题的能力，并在科学研究或专门技术上做出创造性的成果。 3.至少掌握一门外国语，能熟练阅读外文资料，具备用外文撰写学术论文和进行国际学术交流的能力。 二、研究方向 地球化学专业是地质学一级学科（学科代码：0709）下设的二级学科（学科代码：070902），设以下4个研究方向。 1.化学地球动力学 综合地质、地球化学方法，研究不同地质时期岩石的地质、地球化学特征，阐明岩石形成与板块构造和岩石圈构造演化的关系。 2.岩石地球化学 采用地球化学和实验地球化学方法，研究元素和同位素在岩浆作用、变质作用、沉积作用和表生作用中的存在相态和元素分配理论，示踪地质作用的发生发展过程，阐明岩石成因及其形成环境。 3.资源环境地球化学 研究元素在地球各圈层中的时空分布规律和迁移与沉淀、分散与富集的物理化学条件，揭示区域成矿规律，探索元素地球化学过程与自然环境质量和生态效应关系。 4.行星岩石与地球化学 通过陨石和航天器对类地行星直接或间接分析获得的数据资料进行研究，研究类地行星——月球、火星等星球的岩石以及元素、同位素等物质组成，揭示类地行星的形成与演化。 三、学习年限 1.全日制脱产博士生的基础学制为3年。 2.在职博士生的基础学制为4年。 3.对于提前达到培养目标、完成学业并做出创造性成果的博士研究生，经本人申请，导师同意，学院审批后报研究生院批准，允许提前答辩并申请学位；由于客观原因不能按时完成学业者，由博士研究生本人提出申请，导师同意，学院审批，报研究生院批准，可延长学习年限，但延长时间一般不得超过2年。未提出延长报告或申请延长期满仍未完成博士论文答辩者，均按结业处理。具体事宜详见“吉林大学关于研究生提前或延期进行学位论文答辩的暂行规定”。 四、课程设置（附表）

试验数据异常值的检验及剔除方法

目录 摘要......................................................................... I 关键词...................................................................... I 1引言 (1) 2异常值的判别方法 (1) 检验（3S）准则 (1) 狄克松（Dixon）准则 (2) 格拉布斯（Grubbs）准则 (2) 指数分布时异常值检验 (3) 莱茵达准则（PanTa） (3) 肖维勒准则（Chauvenet） (4) 3 实验异常数据的处理 (4) 4 结束语 (5) 参考文献 (6)

试验数据异常值的检验及剔除方法 摘要：在实验中不可避免会存在一些异常数据，而异常数据的存在会掩盖研究对象的变化规律和对分析结果产生重要的影响，异常值的检验与正确处理是保证原始数据可靠性、平均值与标准差计算准确性的前提.本文简述判别测量值异常的几种统计学方法，并利用DPS软件检验及剔除实验数据中异常值，此方法简单、直观、快捷，适合实验者用于实验的数据处理和分析. 关键词：异常值检验；异常值剔除；DPS；测量数据

1 引言 在实验中，由于测量产生误差，从而导致个别数据出现异常，往往导致结果产生较大的误差，即出现数据的异常.而异常数据的出现会掩盖实验数据的变化规律，以致使研究对象变化规律异常，得出错误结论.因此，正确分析并剔除异常值有助于提高实验精度. 判别实验数据中异常值的步骤是先要检验和分析原始数据的记录、操作方法、实验条件等过程，找出异常值出现的原因并予以剔除. 利用计算机剔除异常值的方法许多专家做了详细的文献[1] 报告.如王鑫，吴先球，用Origin 剔除线形拟合中实验数据的异常值；严昌顺．用计算机快速剔除含粗大误差的“环值”；运用了统计学中各种判别异常值的准则，各种准则的优劣程度将体现在下文. 2 异常值的判别方法 判别异常值的准则很多，常用的有t 检验（3S ）准则、狄克松（Dixon ）准则、格拉布斯（Grubbs ）准则等准则.下面将一一简要介绍. 2.1 检验（3S ）准则 t 检验准则又称罗曼诺夫斯基准则，它是按t 分布的实际误差分布范围来判别异常值，对重复测量次数较少的情况比较合理. 基本思想：首先剔除一个可疑值，然后安t 分布来检验被剔除的值是否为异常值. 设样本数据为123,,n x x x x ，若认j x 为可疑值.计算余下1n -个数据平均值 1n x -及标准差1n s - ，即2 111,1,1n n i n i i j x x s n --=≠=-∑. 然后，按t 分布来判别被剔除的值j x 是否为异常值. 若1(,)n j x x kn a -->，则j x 为异常值，应予剔除，否则为正常值，应予以保留.其中：a 为显著水平；n 数据个数；(,)k n a 为检验系数，可通过查表得到.

成都市土壤元素地球化学背景

成都市土壤元素地球化学背景 四川省地质矿产勘查局区调队朱礼学刘志祥陈斌邮编610213 国土资源部成都岩矿测试中心李小英邮编610081 摘要：本文扼要介绍了成都市辖区环境背景及土壤环境地球化学背景的调查方法，重点介绍了成都市土壤第一环境、第二环境地球化学元素的背景值及元素分布特征，地球化学分区，首次揭示本区土壤的地球化学背景。 关键词：成都市，土壤，地球化学背景。 成都市位处四川省中部，四川盆地西部，成都平原腹地，地跨东经1020 55＇—1050 53＇北纬300 6＇—310 26＇，东西长192km，南北宽148km，幅原12900多平方公里，境内有平原、台地、丘陵、山地等多种地貌，海拔387—5364m，气候属于亚热带湿润季风气候区，是四川省工农业、政治、经济文化中心，随着社会的进步与发展，资源与环境日渐成为人们关注的热点，土壤与水、大气、阳光一样是万物生长之源，其环境背景及现状倍受人们关注。由中国地调局部署，四川地勘局实施的国土资源大调查项目“成都平原多目标地球化学调查”首次揭示了成都市土壤环境地球化学背景值及元素分布特征。 一、成都市土壤环境背景 成都市辖区北西部为龙门山区，南东为龙泉山区，腹地为平原，平原与山地间分布有浅丘台地，龙门山区为浅覆盖深切割区或基岩裸露区. 龙泉山区为浅切割、浅覆盖地区，平原区为深覆盖地区，全区覆盖及切割特征见图1。 除龙门山基岩裸露区外，全市土壤是以第四系、第三系、侏罗系、白垩系母岩为基础发育而成的。主要有水稻土、紫色土、黄土、棕壤等主要土壤类型（图2）。 全市土地农业综合分区可划分为五大区： Ⅰ．近郊平原、浅丘粮、油副食品区；Ⅱ．中部平原农、牧、渔区；Ⅲ．中部丘陵粮、果（经作林、枚区）；Ⅳ．远郊中低山林、土特产区，Ⅴ．远郊高山水源涵养区（图3）。 二、土壤环境元素地球化学背景调查方法 不同地球化学景观区，土壤成土母质、成土作用、覆盖厚度、农业土壤利用存在着较大差异。地球化学背景的影响因素亦较为复杂，用以确定本地区地球化学背景的样品的采集深度、层位、采集密度、样品分析介质的粒度等应力求一个科学的、经济可行的、易于实施的模式。经国土资源部物化探研究所（河北廊坊）周国华等人研究评估（2000年）认为:本地区土壤第二环境浅层采集深度0—0.2m ，第一环境（深层）深度在0.8m以下，分析样土壤粒度平原区过干筛-20目，低山丘陵区紫色土-40目，土壤样品中地球化学元素的分布能较好地反映采样区的土壤环境地球化学背景。 （一）采样方法技术 平原区采样深度1.50—1.80m，丘区紫色土地区采样深度0.40—0.80m，龙门山区0.80m以

地球化学勘查术语

地球化学勘查术语 基本术语 一、地球化学勘查（geochemical exploration） 对自然界各种物质中的化学元素及其它地球化学特征的变化规律进行系统调查研究的全过程。习称化探 1、地球化学探矿（简称化探）-geochemical prospecting 系统测量天然物质中化学元素的含量及其他特征，研究其分布规律，发现地球化学异常，从而进行找矿的工作。 2、地球化学填图（geochemical mapping） 系统采集天然物质，进行多元素分析，并将元素含量（或其他地球化学参数）的空间分布，以某种标准方法编绘成基础图件，提供各个领域应用的工作。 3、环境地球化学调查（exploration geochemistry investigation） 系统研究地球化学勘查的理论、方法与技术的学科。 二、勘查地球化学（exploration geochemistry） 系统研究地球化学勘查的理论、方法与技术的学科。 1、矿产勘查地球化学（geochemistry in mineral exploration） 研究找矿的地球化学勘查理论、方法与技术的学科。 2、区域勘查地球化学（regional geochemistry in exploration） 系统研究大面积内天然物质（如岩石、土壤、水系沉积物、湖积物、天然水等）中化学元素在空间与时间上的分布规律及其与矿产、地质、环境、农牧业、医学等之间关系的理论、方法与技术的学科。 三、地球化学勘查原理 1、地球化学场（geochemical field） 由地质-地球化学作用所形成的各种地球化学指标的特征变化空间。 2、地球化学景观（geochemical landscape） 据表生地球化学作用和自然景观条件所划分的区域带。 3、地球化学障（geochemical barrier） 元素迁移过程中由于介质的物理环境骤然改变，促使元素（从溶液或气态）大量析出的场所或环境。根据造成元素析出聚集的主要因素或作用，分别为沉积障、吸附障、还原障、氧化障、生物障、酸性障、碱性障等。 4、地球化学指标（geochemical indicator） 反映研究对象的各种地球化学指示元素、地球化学参数及其他地球化学特征的统称。 5、地球化学背景（geochemical background） 在特定的范围内，相同介质中广泛存在的地球化学环境特征。 6、背景值（background value） 反映地球化学背景的量值。 7、异常下限（threshold） 同义词异常阈 根据背景值按一定置信度所确定的异常起始值。是分辨地球化学背景和异常的一个量值界限。

异常值处理

data下拉菜单里有define variable properties,把变量选到右边的框里，点continue，在新窗口中有变量在样本中的所有取值，要定义某个值是异常值，就把相应的missing框勾上就ok 啦~~~然后再处理数据时这些值就已经被剔除，不参与分析了~~~ 使用箱型图Boxplot...发现异常值，然后把大于等于最小异常值或小于等于最大异常值的值 用Data主菜单里的Cases Select子菜单里的条件设置按钮，就可以自动剔除异常值。 spss里有个功能，好像是绘图吧。绘制Box plot图的。Box plot，可译成箱线图，由一个矩形箱和几条线段组合而成。针对一个数据批，其箱线图的绘制一般由以下几个步骤：第一、画数轴，度量单位大小和数据批的单位一致，起点比最小值稍小，长度比该数据批的全距稍长。 第二、画一个矩形盒，两端边的位置分别对应数据批的上下四分位数（Q1 和Q3）。在矩形盒内部中位数（X m）位置画一条线段为中位线。 第三、在Q3＋1.5IQR（四分位距）和Q1－1.5IQR处画两条与中位线一样的线段，这两条线段为异常值截断点，称其为内限；在F＋3IQR和F－3IQR处画两条线段，称其为外限。处于内限以外位置的点表示的数据都是异常值，其中在内限与外限之间的异常值为温和的异常值（mild outliers），在外限以外的为极端的异常值(extreme outliers)。 第四、从矩形盒两端边向外各画一条线段直到不是异常值的最远点，表示该批数据正常值的分布区间。 第五、用“〇”标出温和的异常值，用“＊”标出极端的异常值。相同值的数据点并列标出在同一数据线位置上，不同值的数据点标在不同数据线位置上。至此一批数据的箱线图便绘出了。统计软件绘制的箱线图一般没有标出内限和外限。箱线图示例可见下图。 我常用一下方法: 1、可以通过“分析”下“描述统计“下“频率”的”绘制“直方图”，看图发现频数出现最少的值，就可能是异常值，但还要看距离其它情况的程度。 2、可通过“分析”下的“描述统计”下的“探索”下的“绘制”选项的“叶茎图”，看个案偏离箱体边缘(上端、下端)的距离是箱体的几倍，“○”代表在1.5-3倍之间(离群点)，“*”代表超过3倍(极端离群点)。 3、可以通过“分析”下“描述统计“下“描述”下的选项“将标准化存为变量Z”，选择相应的变量，“确定”。将生成新变量，如果值超过2，肯定是异常值。

地球化学背景值及异常下限确定

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+nSd1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C0，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

中国矿物岩石地球化学学会第九届专业(工作)委员会组成名

中国矿物岩石地球化学学会 第九届专业（工作）委员会组成名单 新矿物及矿物命名专业委员会 主任委员：王晓霞中国地质科学院矿产资源研究所 副主任委员：杨主明中国科学院地质与地球物理研究所 杨建民中国地质科学院矿产资源研究所 李国武中国地质大学（北京） 委员：（以姓氏汉语拼音为序） 陈鸣中国科学院广州地球化学研究所 陈天虎合肥工业大学资源与环境工程学院 陈振宇中国地质科学院矿产资源研究所 董发勤西南科技大学 高翔中国地质大学（北京） 何宏平中国科学院广州地球化学研究所 何明跃中国地质大学（北京）珠宝学院 黄菲东北大学资源与土木工程学院 李胜荣中国地质大学（北京） 鲁安怀中南大学地球科学与信息物理学院 吕林素中国地质博物馆 孟大维中国地质大学材料科学与化学工程学院 倪培南京大学地球科学与工程学院 秦善北京大学地球与空间科学学院 饶灿浙江大学地球科学院 汪灵成都理工大学材料与生物工程学院 汪立今新疆大学 王汝成南京大学地球科学系 吴宏海华南理工大学环境科学与工程系 杨良峰中国地质博物馆 袁鹏中科院广州地球化学研究所 秘书：陈振宇（兼） 姚佛军中国地质科学院矿产资源研究所 矿物物理矿物结构专业委员会 主任委员：何宏平中国科学院广州地球化学研究所副主任委员：董发勤西南科技大学 秦善北京大学 陈天虎合肥工业大学 周根陶中国科技大学 朱建喜中国科学院广州地球化学研究所委员：（以姓氏汉语拼音为序） 蔡元峰南京大学 陈丹玲西北大学 冯雄汉华中农业大学 洪汉烈中国地质大学（武汉） 黄菲东北大学 李芳菲吉林大学 李红艳中国地质科学院矿产资源研究所 刘羽福州大学 刘钦甫中国矿业大学（北京） 陆现彩南京大学 吕国诚中国地质大学（北京） 万泉中国科学院地球化学研究所 汪立今新疆大学地质与勘查工程学院 王爱勤中国科学院兰州化学物理研究所 王林江桂林理工大学 吴宏海华南师范大学 吴平霄华南理工大学 杨燕浙江大学 杨华明中南大学 杨志军中山大学 周春晖浙江工业大学 秘书：谭伟中国科学院广州地球化学研究所矿物岩石材料专业委员会 主任委员：廖立兵中国地质大学（北京） 副主任委员：董发勤西南科技大学 倪文北京科技大学 汪灵成都理工大学