模型建立方法包括分析計演算法還有

㈠ 建立數學模型的方法和步驟

第一、 模型准備 首先要了解問題的實際背景，明確建模目的，搜集必需的各種信息，盡量弄清對象的特徵。 第二、 模型假設 根據對象的特徵和建模目的，對問題進行必要的、合理的簡化，用精確的語言作出假設，是建模至關重要的一步。如果對問題的所有因素一概考慮，無疑是一種有勇氣但方法欠佳的行為，所以高超的建模者能充分發揮想像力、洞察力和判斷力，善於辨別主次，而且為了使處理方法簡單，應盡量使問題線性化、均勻化。 第三、 模型構成 根據所作的假設分析對象的因果關系，利用對象的內在規律和適當的數學工具，構造各個量間的等式關系或其它數學結構。這時，我們便會進入一個廣闊的應用數學天地，這里在高數、概率老人的膝下，有許多可愛的孩子們，他們是圖論、排隊論、線性規劃、對策論等許多許多，真是泱泱大國，別有洞天。不過我們應當牢記，建立數學模型是為了讓更多的人明了並能加以應用，因此工具愈簡單愈有價值。 第四、模型求解 可以採用解方程、畫圖形、證明定理、邏輯運算、數值運算等各種傳統的和近代的數學方法，特別是計算機技術。一道實際問題的解決往往需要紛繁的計算，許多時候還得將系統運行情況用計算機模擬出來，因此編程和熟悉數學軟體包能力便舉足輕重。 第五、模型分析 對模型解答進行數學上的分析。"橫看成嶺側成峰，遠近高低各不"。能否對模型結果作出細致精當的分析，決定了你的模型能否達到更高的檔次。還要記住，不論那種情況都需進行誤差分析，數據穩定性分析。

㈡ 建立經典單方程計量經濟學模型的步驟和要點有哪些

建立經典單方程計量經濟學模型的步驟和要點

1、所研究的經濟現象的行為理論，是計量經濟學研究的基礎。方法，主要包括模型方法和計算方法，是計量經濟學研究的工具與手段，是計量經濟學不同於其他經濟學分支學科的主要特徵。

2、數據反映研究對象的活動水平、相互間聯系以及外部環境的數據，或更廣義講是信息，是計量經濟學研究的原料。這三方面缺一不可。

3、在計量經濟學研究中，方法的研究是人們關注的重點，方法的水平往往成為衡量一項研究成果水平的主要依據。這是正常的。計量經濟學理論方法的研究是計量經濟學研究工作者義不容辭的義務。

數據分析

數據質量問題的重視更顯不足，在申請一項研究項目或評審一項研究成果時，對數據的可得性、可用性、可靠性缺乏認真的推敲。

一般在研究過程中出現問題時，較少從數據質量方面去找原因。而實際情況是，數據已經成為制約計量經濟學發展的重要問題。

㈢ 模型建立的方法和步驟

一、模型建立的方法

GMS軟體有三種建立確定性模型的方法，包括概念模型法、網格法和Solids法。本書中所選擇的方法為Solids法。不管是利用網格法或者概念模型法建模，對含水層結構進行合理的概化是其中一個重要環節，所建模型的准確性很大程度上取決於對實際水文地質條件的正確判斷。若輕視對具體水文地質條件的研究，過多依賴模擬技術建立的模型，通常與實際問題相差甚遠，也沒有使用價值（魏加華等，2003）。當地層出現尖滅、垂向上具有多元結構、水文地質條件比較復雜時，前兩種方法不能准確描述此類地層結構，也不能驗證基於地質統計學插值求得的含水層頂底板高程是否與實際的鑽孔資料相符。GMS中的實體模塊Solids利用鑽孔資料可以建立地層的三維結構可視化模型，Solids模型定義了地層結構的空間分布，可以切割生成三維顯示任意方向的地層剖面（王麗霞等，2011）。

二、模型建立的步驟

利用Solids建模的步驟：

（1）在鑽孔模塊（borehole）中定義鑽孔的坐標位置及垂向上的層位（horizon）。層位即不同地層的交線或岩性分界線。由於地層沉積通常是連續的，因此層位按照一定的次序排列。然而實際地層一般比較復雜，鑽孔資料常出現地層缺失現象，遇到此種情況，將缺失的層位空出，使Solids得到的剖面和實際地層剖面相符合。

（2）根據實際的鑽孔資料將相應的層位用弧線連接，同時注意地層尖滅的標示。層位連接後生成不同多邊形，每個多邊形表示相應的地層或岩性。

（3）在地圖模塊Maps中定義不規則三角網格TIN，來表示地層單元插值的表面邊界。

（4）在實體模塊Solids選擇恰當的插值方法，由horizons生成其相應地層的Solids。如果有N個horizons則有N-1個Solids，Solids生成後即可以在模型上切割任意剖面來檢驗模型的三維空間結構。

（5）根據Solids數來確定所需網格的最小層數，生成三維網格並進行MODFLOW的初始化。將Solids記錄的地層空間信息轉成MODFLOW中含水層的頂底板標高，至此地下水三維空間結構模型建立完成。

三、建模過程中可能遇到的問題及解決方法

地下水三維可視化模型建立，首先要基本查明灌區的水文地質條件。了解灌區的地貌、地質條件、構造發育、各地層厚度等信息，需要收集和整理地下水的相關資料，包括灌區水文地質報告、構造圖、地質地貌圖、水文地質剖面圖、電子版地理底圖、等高線圖、含水層頂底板高程等值線圖以及鑽孔數據資料等。再結合水文地質條件對含水層資料進行整理和概化。利用GMS建立地下水三維可視化模型時，尤其是在大區域建模中，可能出現3類問題（張永波等，2007；孫紅梅等，2008）。

1.由於鑽孔分布不均勻而導致的地層缺失

在大區域建模中，由於研究區范圍較大，各部分研究程度不同，一般會引起鑽孔分布的不均勻。通過不均勻分布的鑽孔資料建立水文地質結構模型，可能致使部分地層產生缺失，導致結構模型失真。另外，鑽孔分布均勻程度是一個相對概念，對於地形平緩、地層結構相對簡單的地區，少量鑽孔基本可以比較清楚地反映地層結構；對於地形起伏較大、地層結構比較復雜、構造比較發育的地區，需要較多的有效鑽孔，才可能准確揭示地層分布及構造發育狀況，然而實際工作中完全實現是不可能的。對於此種問題，根據研究區的地質地貌圖、構造分布圖及前人繪制的剖面圖，對已有的鑽孔數據資料進行分析和整理，在具有控制點作用的位置可以適當虛擬部分鑽孔數據或者各層面的高程數據，以准確反映該區域地層結構和構造。採用擴充後的鑽孔數據資料建立水文地質結構模型，可以彌補由於鑽孔資料缺乏而導致的部分地層的缺失。

2.由於鑽孔不夠深而引起的下伏地層抬升

在鑽探工作中，往往有些鑽孔深度不夠，不能完整地揭露地層。根據這樣的鑽孔數據建立水文地質結構模型時，系統默認將鑽孔底部的標高作為上一層的底部界面。這樣就造成下伏地層的抬升。對於這種情況，根據前人繪制的地層等厚度線及剖面圖，結合四周鑽孔數據對該鑽孔資料進行修正，修正後的鑽孔資料可以比較准確地反映地層結構。採用修正後的數據資料建立水文地質結構模型，可以有效地控制下伏地層的抬升。

3.由於鑽孔資料過細而引起的地層混雜

在野外紀錄的鑽孔資料中，局部有透鏡體形成的地層，透鏡體分布的連續性相對較差。採用過細的資料建模，計算機不能分辨透鏡體及連續地層，容易出現地層混雜，即將某個鑽孔的透鏡體地層和另一個或其他幾個鑽孔的連續地層分界面相連接，導致生成錯誤的地層結構。對於這種情況，根據該區域剖面圖整理資料時，將透鏡體區分出來，忽略較小的透鏡體，針對較大的透鏡體則另外生成地層結構。

此外，在插值計算中，由於計算方法的不同，產生的結果也許會有很大差異，這需要在進行插值計算時，根據不同的具體條件選擇適當的插值方法。

㈣ 數據挖掘中建立模型 採用的是什麼研究方法

1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如 果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析： 假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、 卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、 因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘： 分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。

大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的 數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間 進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使 用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數 據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於 統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並 且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。

㈤ 數據分析模型和方法有哪些

1、分類分析數據分析法

在數據分析中，如果將數據進行分類就能夠更好的分析。分類分析是將一些未知類別的部分放進我們已經分好類別中的其中某一類;或者將對一些數據進行分析，把這些數據歸納到接近這一程度的類別，並按接近這一程度對觀測對象給出合理的分類。這樣才能夠更好的進行分析數據。

2、對比分析數據分析方法

很多數據分析也是經常使用對比分析數據分析方法。對比分析法通常是把兩個相互有聯系的數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象在某一標準的數量進行比較，從中發現其他的差異，以及各種關系是否協調。

3、相關分析數據分析法

相關分析數據分析法也是一種比較常見數據分析方法，相關分析是指研究變數之間相互關系的一類分析方法。按是否區別自變數和因變數為標准一般分為兩類：一類是明確自變數和因變數的關系;另一類是不區分因果關系，只研究變數之間是否相關，相關方向和密切程度的分析方法。

4、綜合分析數據分析法

層次分析法，是一種實用的多目標或多方案的決策方法。由於他在處理復雜的決策問題上的實用性和有效性，而層次分析數據分析法在世界范圍得到廣泛的應用。它的應用已遍及經濟計劃和管理，能源政策和分配，行為科學、軍事指揮、運輸、農業、教育、醫療和環境等多領域。

㈥ 　模型的內容及建立模型的方法要點

一、模型的內容

一個能供實際應用的模型，應包含下述一些內容：

1.被模擬的對象

包括礦區、礦帶、礦田、礦床、礦段和礦體，但一個模型中只能有一個對象。

2.調查階段

包括1∶50000或1∶25000的地質調查、深部地質填圖、普查找礦、詳細找礦及找礦評價工作。一個具體的模型，一般只能應用於一個特定的調查階段。

3.要解決的具體問題

包括綜合方法及個別方法有效性的評價和調查結果的解釋。有的模型只能解決第一個問題，有的模型則能同時解決上述兩個問題。

上述三方面的內容是互相聯系的。例如，在普查找礦時，模擬的對象一般不是礦體，而是礦區、礦帶和礦田。詳細找礦時，模擬的對象則只能是礦床和礦體。在普查找礦階段，各種類型礦產都要找，因而待解決的問題是多方面的，主要應用的是綜合方法，這時的模型要適用於對綜合方法的評價。詳細找礦時，待找的礦體和礦床類型大體上已經確定，這時主要的找礦方法比普查時可能要簡單一些，對模型的要求也可以簡單一些；在工作初期，主要問題是設計綜合調查方法，這時的模型只要能滿足設計綜合調查方法的要求就可以了。到工作後期，隨著資料的積累、認識的加深，有可能對工作初期建立的模型加以修改，使其更加完善，更加符合工作地區的具體情況。這種模型不僅能用於對調查方法有效性的評價，而且還可用於調查結果的解釋。

根據上述模型的內容，一個綜合模型由下述三部分組成：

第一部分：地質模型，這個模型用來模擬待找的地質體（包括礦床或礦體）及其圍岩（包括上覆地層）的空間分布關系，並盡可能地顯示它們之間的成因上的關系。

第二部分：組成地質模型的各種岩石物理性質的空間分布圖，這種圖就是待找地質體的物理模型。

第三部分：組成地質模型的各種岩石中與成礦有關的元素的含量分布圖，所謂與成礦有關是空間位置及成因兩方面的關系，最好是與成因有關系的元素。這種圖就是待找地質體的地球化學模型。

包含上述三部分內容的模型一般稱作地質-地球物理-地球化學模型，或簡稱綜合模型。包括上述第一及第二部分內容的模型一般稱作地質-地球物理模型，或簡稱地質-物理模型或物理-地質模型，包括上述第一及第三部分內容的模型一般稱作地質-地球化學模型。

二、建立模型的方法要點

根據模型的內容，建立模型的方法是：

第一步：建立待找地質體的地質模型，這是建立綜合模型的基礎。

第二步：在地表、坑道及鑽孔中取樣，對岩石的物理性質進行測定。取樣最好是選擇有鑽孔而地質上又有代表性的剖面上。進行岩石樣品測定物理性質的同時，對選定的元素作定量分析。

第三步：建立礦體的模型，根據礦體的模型組建礦床的模型，根據礦床模型組建同類礦床的模型及礦區的模型等。

在建立及組建各個級別的模型過程中，要處理好簡化及典型化模型兩方面的問題。

模型的簡化分為物理性質的簡化和形狀的簡化。

對於某一個特殊的地質問題而言，描述一個礦床或一個地段的地質和地球物理特點的變數中，有一些是重要的，有一些是不重要的。因此，就解決一個特定的地質任務來說，可以不考慮那些不重要的變數，得到一個比原來的模型更為簡單一點的所謂簡化模型。

模型的簡化，也可以通過把幾個狀態歸並成一個狀態來實現。例如對物性不均勻的物體，可以將其劃分為許多小區，對每個小區，用其平均物性值來代替變化值。當物性不均勻程度高時，小區的范圍應劃小些。當物體埋深大時，物性不均勻對場的特徵影響相對小一些，小區范圍可以劃大些。這就是說，即使是同一個物體，上部小區要劃小一些，而下部小區可以劃大一些。

形狀的簡化是用規則體的組合去近似復雜的不規則體，在電測深及地震法中假定物性分界面在工作點（電深點、爆破點等）附近是水平等。

引用簡化的模型，可以使研究的問題簡化，並使模型的應用范圍擴大。但是，應該指出，過分的簡化同過分的復雜化一樣，都是有害的。這是因為，給定一個模型，在約定的條件下，可以做出一個簡化的模型與其相對應。但是，反過來，給定一個簡化模型，卻可以有許多初始模型與其相對應。

簡化模型是為了使所建立的模型變得容易一些，應用模型變得方便一些。但是，簡化模型不可避免地會降低模型的作用。因此，要不要簡化模型，簡化到什麼程度，要根據具體問題和具體情況進行論證，既要考慮技術因素，又要考慮經濟因素。舉一個簡單的例子，對一個物性均勻的高密度和強磁性的物體，建立一個完全的地質-物理模型時，應該考慮它的密度和磁性兩個參數，而物體的密度模型和磁性模型，則是完全模型中的部分模型或特殊模型。當人們只用磁性模型時，實際上是用部分模型代替完全模型，因此，磁性模型可看做是完全模型的一個簡化模型。實踐表明，根據重、磁異常同時做反演，比用單一的磁異常或重力異常反演所得的結果更准確。但是，考慮到重力法成本較高，若單一的磁法能夠較圓滿地解決問題，那麼，這時用簡化的磁法模型就是合理的。也就是說，做重力法雖然存在增大解決問題的可能性，但經濟上付出的代價太大。

有一點要著重指出，在地質-物理模型中，人們常假定地質體的物性是各向同性的。而當地質體確實呈各向異性時，假定各向同性會導致錯誤的結論，這點對磁法、各類電法及地震法都是如此。

模型的典型化是指將模擬的對象分類，然後在每類中選取一個作為其代表。例如地質體的產狀對選擇物探方法及物探異常的特點均有影響，但建立模型時，不可能各種產狀都考慮到。為此，可將物體按產狀分為三類：一類是陡傾角的，例如說傾角大於70°；二類是中等傾角的，例如說傾角在45。左右；三類是緩傾角的，傾角在20。以下。建立模型時，在上述三類中，每類選一個，例如說傾角為80°，50°及15°三種作為典型，而非典型的可根據典型的推出。

模型的典型化還可以通過取無量綱參量來達到。例如在電測深的地電剖面模型中，電阻率用第一層的電阻率作單位，距離用第一層的厚度作單位。

三、一個例子^[8]

下面以個舊錫礦為例，敘述在一個具體地區建立綜合模型的具體方法。選擇個舊錫礦作例子的原因是為了和在後面將要例舉的原蘇聯遠東地區同類錫礦床的模型對比。通過對比，可以發現它們之間是大同小異的，但前者不如後者典型。

個舊礦區位於中國雲南省東南部，是一個以錫為主的多金屬礦區。這個地區的錫礦從漢朝開采以來，已有近2000年的歷史，而系統的地質找礦工作則是從本世紀50年代開始的。開初是找砂錫礦，50年代中期轉入找淺部原生錫礦，60年代中期轉入找深部（地表以下400m及更深處）原生錫礦。目前，個舊礦區已探明大型錫礦多處。

個舊地區大規模的系統物探工作是50年代下半期到60年代上半期進行的。由於個舊礦床的特點是大礦區、小礦體，氧化深度為200～700m（平均約400m），隱伏岩體頂部以上硫化礦石均已被氧化為氧化礦石，礦石中的黃鐵礦、磁黃鐵礦均已消失，物探工作面臨巨大的困難。但找隱伏礦體又急需物探工作配合，為此，楊爾煦及李志華等人根據工作地區的地質及地球物理特點，採用物探方法解決找礦中的地質問題，圈出找礦遠景地段，獲得了很好的地質效果。本文以建立地質-物理模型的概念觀點，敘述這個時期的物探工作、80年代的綜合研究工作及其地質效果。

1.礦區地質概況及控礦規律^[9,10]

個舊礦區南部為哀牢山隆起，東部為越北古陸，西部為川滇古陸。前寒武紀以來的多次構造運動中，外圍古陸不斷上升，個舊及其鄰區長期處於沉降狀態，以三疊紀沉降幅度最大，沉積了厚達數千米的碳酸鹽類岩石及碎屑岩。三疊紀後期，由於印支運動的影響，使沉降轉為隆起，同時伴隨有基性岩漿活動。中生代末期，燕山運動在區內活動更為強烈，有基性、酸性、鹼性岩漿侵入，同時伴有錫、鎢、銅、鉛、鋅多金屬礦化作用發生。礦區錫多金屬礦床的形成與燕山期花崗岩侵入有直接關系。

個舊東區為一北北東向五子山復式背斜，其上疊有北西西向次級褶皺；西區為一北北東的賈沙復式向斜。礦區地層僅在礦區東南角有二疊系龍潭煤組產出，其餘均為三疊系，該層總厚度約6000m，頂、底部以碎屑岩為主，中部主要是厚大的碳酸鹽岩類。礦體主要賦存於中三疊統個舊組下部卡房段和馬拉格段中。

個舊礦區的原生礦床以錫石-硫化物多金屬礦床為主。礦區受五子山復式背斜及相應的燕山期隱伏花崗岩體控制；礦田受礦區二級褶皺、斷裂構造及小花崗岩株控制。礦床產出的規律是：

岩株突起礦體總是以小的花崗岩株突起為中心，成群、成帶圍繞岩體的頂部和四周產出。上有背斜，下有岩株突起，是區內最為有利成礦的構造岩漿組合型式，也是區內主要礦田的重要控制因素。

岩株凹陷小花崗岩株狀突起的表面起伏和剖面上因選擇融熔作用，致使岩體呈岩枝、岩舌狀並形成似塔松狀的多層次的凹陷。這是接觸帶礦體賦存的有利部位。

互層加斷裂白雲岩與灰岩互層帶中的礦化率高出單一岩性層的數十倍，層間似層狀、條狀礦體70%產出互層帶中，互層加斷裂，更有利於礦化的富集。

交切花崗岩的成礦前斷裂這種斷裂既是導岩又是導礦、容礦構造，在斷裂與花崗岩交切部位，常有規模較大的接觸帶礦體賦存，而在斷裂中常有脈狀礦體賦存。

金屬分帶區內金屬礦有明顯的上鉛、下銅、中間錫的分布規律，平面上由內向外依次是鎢、銅、錫、鉛、鋅。

原生錫礦體中的硫化物主要有磁黃鐵礦及黃鐵礦；礦石構造為浸染狀和塊狀。由於個舊礦區潛水面在水下1000m左右，局部潛水面（不透水的隱伏花崗岩的頂面）也在地下400m或更深，因而潛水面以上礦石中的硫化物均已消失。絕大部分錫石硫化物礦石均已變成錫石氧化物礦石。

綜上所述，可以得出在不同的找礦階段要解決的地質問題是：

（1）在尋找類似個舊的錫礦區時，首先是在沉積岩厚度較大的地區尋找隱伏的燕山期花崗岩，然後根據隱伏岩體上方岩石中化學元素的分帶性及地質構造的特點，評價隱伏礦化的可能性。

（2）在有找礦遠景的礦區中尋找礦田時，最重要的工作是尋找隱伏的小花崗岩株狀突起，研究礦區內的次級構造和斷裂。

（3）尋找淺部礦床時，要在礦田范圍內作斷裂帶填圖，並對已知和新發現的斷裂帶作含礦性評價，然後在推測有礦化的斷裂帶上打鑽找礦。

（4）由於礦石中的硫化礦物已被氧化，用磁法及電法直接找礦的效果均不好。礦體小，埋深大及礦區地形切割劇烈，重力法也不能應用。

2.個舊地區岩石的物理性質

上述個舊地區不同找礦階段的地質問題能不能用物探方法配合山地工程加以解決，決定於工作地區岩石的物理性質。下面敘述有關這方面的材料。

岩（礦）石的密度

在工作地區採集了365塊標本作密度測定。測定結果見表4—1。在這個表中還列了鄰區一些岩石密度值，供作對比。

表4—1個舊及馬關地區岩石密度統計表

由表4—1看出：

（1）本區三疊系的密度平均值與二疊系、泥盆系及寒武系的密度平均值相當。

（2）本區及鄰區的花崗岩的密度均比其圍岩低約0.15～0.24g/cm³。

（3）基性岩的密度在3.00g/cm³左右，而超基性岩的密度則在3.10g/cm³左右。

（4）錫礦石的密度最大，而表土及第三紀岩石的密度最低。

根據上述岩石密度特點，在區域重力異常圖上，第四紀盆地及隱伏花崗岩體上均將有明顯的重力異常低，這就為用重力法圈定隱伏的花崗岩提供了可能性。

岩（礦）石的磁性

根據測定及收集到的資料，區內岩石的磁性參數值如表4—2所示。從表4—2可以看出：

表4—2個舊地區岩石磁性統計表

（1）沉積岩如砂岩、頁岩、礫岩、灰岩、大理岩、石英岩等都是非磁性的；各種片岩、板岩及千枚岩具有極弱磁性，這類岩石不可能引起磁異常。

（2）基性噴出岩如正長岩類岩石磁性變化大，磁化率為0.0132～0.0396SI，因此它可以引起不同強度的磁異常。

（3）基性及超基性岩的磁性一般較強，但不穩定，它們可以引起局部異常。

（4）花崗岩實際上是無磁性，因此，大的花崗岩體上將出現平靜或相對為負的磁異常。

岩礦石的電阻率

多年來對個舊礦區地表和坑道中各種岩石的電阻率作了測定，結果如表4—3。從表4—3可看出：

（1）含礦斷裂與圍岩的電阻率相差4～7倍，用聯合剖面法尋找含礦斷裂有良好的物性前提。

（2）花崗岩與圍岩的電阻率有3倍以上的差異，為用電測深法圈定地下花崗岩體表面起伏形態提供了物性前提。

（3）硫化礦和花崗岩電阻率相差10倍以上，因此，電法有可能用於探測淺部硫化（礦）礦體。

表4—3個舊地區岩石電阻率統計表

（4）個舊組灰岩在不同礦田內其電阻率不同，上段（T₂g³）變化較大，中段（T₂g²）相對穩定，下段（T₂g¹）在松樹腳礦田較高，在卡房礦田因富含泥質灰岩及出現變輝綠岩，其電阻率值下降，與花崗岩的電阻率值相當，造成用電測深法確定花崗岩頂面埋深不準。

根據目前對個舊地區地質控礦規律的認識及岩石物理性質的測定結果，製作了如圖4—1所示的個舊東部礦區岩石密度（σ）、電阻率（ρ）-地質模型示意圖。

圖4—1個舊東礦區岩石密度（σ）、電阻率（ρ）-地質模型示意圖

Ls—灰岩；

—花崗岩；βμ—變輝綠岩；1—含礦斷裂；2—砂礦；3—氧化礦；4—硫化礦

圖4—2則是根據鑽孔及坑道中的樣品測定的花崗岩體上部岩石中幾種元素含量而編制的元素垂直分帶示意圖^[11]。從圖看出，由花崗岩體向外可劃分為7個帶，其特徵如下：

第一帶W·Be·Nb帶，主要伴生組分是Sn、Cu、Bi。位於花崗岩內。

第二帶Cu·W·Bi帶，主要伴生組分為Sn、Be、As、Zn。異常峰值或均值有Pb/Zn＜1,Pb/Cu＜1。位於花崗岩面以外100m左右。

第三帶Cu帶，僅個別地段存在，主要伴生組分為Bi、As。位於第二帶上方100～300m。

第四帶Sn·Cu帶，主要伴生組分為Bi、W、As、Zn、Be。Pb/Zn＜1,Pb/Cu＜1。位於第二帶或第三帶以外100～300m。

第五帶Sn·Pb帶，主要伴生組分為Zn、Cu、Ag、Cd、In。Pb/Zn＞1,Pb/Cu＞1。距第四帶100～300m。

第六帶Pb·Zn帶，主要伴生組分為Cd、Ag、Mo。Pb/Zn＞1。距第五帶100～300m。

第七帶Mn帶，主要伴生組分為Pb、Ag。距第六帶100～300m。

圖4—2花崗岩與元素垂直分帶關系圖

1—花崗岩；2—硫化礦帶；3—變輝綠岩；4—氧化礦；5—含礦斷裂破碎帶；6—元素分帶界線