利用数据驱动和混合排序方法进行斑岩铜矿潜力建模：以伊朗东南部Shahr-e-Babak研究区为例

《Journal of African Earth Sciences》：Porphyry Copper Prospectivity Modelling using Data driven and Hybrid outranking methods: A Case Study of Shahr-e-Babak Study Area, South Eastern Iran

本文在伊朗沙赫雷-巴巴克地区，通过结合数据驱动方法（随机森林、自适应神经模糊系统、人工神经网络、广义回归神经网络）与多准则决策方法（MOORA），系统构建了斑岩铜矿潜力模型。研究采用遥感、地球化学、地质和地球物理8个证据层，经模糊化处理后，利用P-A图和标准化密度法进行权重评估，最终通过MOORA方法整合模型，显著降低了传统机器学习方法的系统不确定性，提升了预测精度。

　　本文探讨了如何利用数据驱动方法、监督机器学习以及多标准决策方法（MCDM）来构建一个合理的铜矿化潜力模型，特别是在伊朗南部的Shahr-e-Babak地区。在地质勘探领域，识别具有较高成矿潜力的区域是一项复杂的任务，尤其在未充分勘探的区域，需要综合多种数据源和分析方法，以提高预测的准确性。本文的研究重点在于通过科学的方法整合不同类型的勘探证据层，并结合机器学习和MCDM方法，以减少不确定性并提升模型的可靠性。

Shahr-e-Babak地区位于阿尔卑斯-喜马拉雅造山带中的乌尔米耶-多克特火山弧（UDMA）内，该区域被认为是全球重要的铜矿化区之一。UDMA包含多个大型和中型的斑岩铜矿床，总储量超过40亿吨铜。该地区的地质背景复杂，存在多种地质结构和成矿条件，为铜矿化研究提供了丰富的素材。然而，由于该区域尚未完全勘探，因此需要借助先进的技术和方法来识别潜在的成矿区域。

为了实现这一目标，研究者首先收集了该地区的地质、地球化学、遥感和航空地球物理等数据，并进行了预处理和分析，以生成适用于矿化潜力建模的证据层。这些证据层包括遥感数据、地球化学数据、地质构造信息和地球物理数据等，它们在不同的尺度上反映了与铜矿化相关的地质特征。在数据预处理过程中，研究者对这些证据层进行了标准化处理，使其数值范围统一为[0-1]，以便于后续的建模和分析。

在证据层的权重分配和模型生成方面，研究采用了监督机器学习方法，如随机森林（RF）、自适应神经模糊推理系统（ANFIS）、人工神经网络（ANN）和广义回归神经网络（GRNN）。这些方法在矿化潜力建模（MPM）中已被广泛验证，具有较高的预测能力。研究者通过这些算法对证据层进行整合，以生成初步的矿化潜力模型。然而，仅依靠机器学习方法可能无法完全消除模型中的不确定性，因此研究者进一步引入了MCDM方法，特别是MOORA方法，以优化模型的权重分配和最终结果的整合。

MOORA方法是一种多标准决策方法，其核心在于通过系统化的权重分配和组合策略，提高模型的逻辑性和稳定性。在本研究中，MOORA方法被用于整合机器学习算法生成的模型，并进一步优化了证据层的权重。通过这种方法，研究者能够更有效地识别出具有较高成矿潜力的区域，并减少模型中的系统性不确定性。此外，研究还结合了预测面积图（P-A）方法和归一化密度方法，以评估不同证据层的贡献度，并在数据驱动的框架下进行更精确的建模。

在模型的验证过程中，研究者采用了一种合理的数据划分策略，即从已知矿化点中提取一部分数据作为训练集，另一部分作为测试集。这种划分方法有助于评估模型在实际应用中的泛化能力，避免过拟合现象的发生。过拟合是监督机器学习方法的一个常见问题，表现为模型在训练数据上表现良好，但在新数据上的预测能力较差。因此，研究者特别强调了模型的鲁棒性，即其在不同数据集上的稳定性和一致性。

为了进一步提高模型的准确性，研究者还对证据层的预测能力进行了分析。通过对不同证据层的预测率（P_r）进行评估，研究者确定了哪些证据层对铜矿化潜力的识别具有更大的贡献。例如，遥感数据、地球化学数据和地质结构数据可能在某些方面表现出更高的相关性，而航空地球物理数据则可能在其他方面具有更重要的作用。通过这种方法，研究者能够更科学地分配证据层的权重，并确保最终的矿化潜力模型更加符合实际地质条件。

此外，研究者还指出，MCDM方法在矿化潜力建模中具有重要的应用价值。这些方法通常基于专家的经验和判断，但在本研究中，研究者采用了数据驱动的MCDM方法，结合了机器学习算法和传统方法（如P-A图和归一化密度），以提高模型的科学性和实用性。这种方法不仅减少了人为判断的主观性，还通过数据支持的决策过程，提高了模型的可靠性和可重复性。

研究者还强调了数据质量对矿化潜力建模的重要性。在实际应用中，数据的完整性和准确性是影响模型预测能力的关键因素。因此，在数据预处理阶段，研究者对收集到的各类数据进行了仔细的筛选和处理，确保其能够有效支持后续的建模和分析。同时，研究者还考虑了数据的空间分布和覆盖范围，以避免因数据缺失或分布不均而导致的模型偏差。

在构建模型的过程中，研究者采用了多种技术手段，以确保模型的多样性和适应性。例如，随机森林算法是一种基于集成学习的方法，能够通过多个决策树的协同作用，提高模型的预测能力和稳定性。自适应神经模糊推理系统（ANFIS）则结合了模糊逻辑和神经网络的优点，能够在处理非线性关系时表现出更高的灵活性和适应性。人工神经网络（ANN）则是一种模拟人类大脑神经元结构的数据处理系统，能够通过学习和调整网络参数，实现对复杂地质关系的建模。广义回归神经网络（GRNN）则是一种基于径向基函数的神经网络，适用于快速估算和预测任务。

通过综合应用这些方法，研究者能够更全面地评估不同证据层的贡献，并生成一个更加精确和可靠的矿化潜力模型。最终，研究者利用MOORA方法对机器学习算法生成的模型进行了优化和整合，以确保模型在实际应用中能够更好地反映地质条件和矿化潜力。这种方法不仅提高了模型的预测能力，还减少了模型中的不确定性，为后续的勘探工作提供了更加科学的依据。

本研究的一个重要创新点在于，它提出了一个综合性的流程，以提升矿化潜力模型的质量并降低其不确定性。这一流程结合了数据驱动的方法、监督机器学习算法以及MCDM方法，形成了一种多阶段、多方法的建模策略。通过这种方法，研究者能够更有效地识别潜在的成矿区域，并为勘探工作提供更加准确的指导。此外，该流程还能够适应不同的地质环境和数据条件，具有较高的灵活性和可扩展性。

在实际应用中，矿化潜力模型不仅可以帮助地质学家识别可能的成矿区域，还能够为矿业公司提供决策支持。例如，通过模型预测，矿业公司可以优先考虑那些具有较高矿化潜力的区域进行进一步的勘探和开发，从而降低勘探风险并提高投资回报率。此外，模型还可以用于指导钻探和采样工作，以优化资源勘探的效率和成本。

本研究的结果表明，结合多种方法和技术的建模策略能够显著提高矿化潜力模型的准确性和可靠性。通过引入MOORA方法对模型进行优化，研究者成功地减少了模型中的系统性不确定性，并提高了模型的逻辑性和科学性。这不仅为Shahr-e-Babak地区的铜矿化研究提供了新的思路和方法，也为其他类似地区的矿化潜力建模提供了参考和借鉴。

综上所述，本文通过综合应用数据驱动方法、监督机器学习算法和MCDM方法，构建了一个合理的矿化潜力模型，并在Shahr-e-Babak地区取得了良好的应用效果。研究者不仅验证了这些方法在矿化潜力建模中的有效性，还提出了一个系统的流程，以提高模型的科学性和实用性。这种方法为未来的矿化潜力研究提供了新的方向，并有助于推动地质勘探技术的进一步发展。