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现在那个GEOPAS处理化探数据特别牛，但就是收费的软件！我去年学习的时候就是用SPSS MAPGIS MEMAPPING等软件综合处理完成的！ 不过zhidao特别的麻烦，可费版事了！ 而且一次做下来如果异常圈的范围太小或者太大的话，还要考虑到原始数据的正态分布性！我那批数据最后还是用对数值反算求出的异常下限，感觉比较符合真实情况！权和地质图对应比较好！
物探和区域化探在寻找金宝山铂钯矿和白马寨等铜镍硫化物型矿床的过程中起了重要作用（王宝禄等，1998），今后仍将会发挥作用，但需要考虑多方面的因素。比如，物探对于含硫化物的铂族元素矿床和磁铁矿型的铂族元素矿床可能效果明显，但对于沉积岩型和热液型矿床可能效果不明显。化探异常是寻找铂族元素矿床的重要手段之一，但也需要分析是矿致异常，还是岩石本身高背景值所引起的假异常。郑玉清（2001）已经圈定了东川－曲靖地区Pt+Pd元素地球化学异常9～10处，这些异常一般呈SN向、NE向和EW向成串成带出现，受地层、岩性、岩脉和构造控制比较明显。在上二叠统峨嵋山玄武岩组出露地区，Pt+Pd背景高，异常面积大，强度高，分布密集。Pt+Pd高异常带出现在火山岩厚度大于1000m的加厚地带，表明火山岩是Pt+Pd的主要来源，而其最初来源可能是峨眉地幔柱。在玄武岩变厚地带和大断裂发育地带交汇部位出现Pt、Pd元素地球化学异常区，又可能表明在后期流体活动过程中PGE有活化或补充。但是，“活化”与“补充”在成因上是不同的，活化是指玄武岩本身携带成矿物质，后期或晚期的流体（不够温度如何）通过循环作用淋取其中的成矿物质来成矿；“补充”则是一次独立成矿事件，成矿物质另有来源，至少不是全部来自于对围岩的淋取。这是两种不同的成矿作用，究竟是哪一种，可通过是否存在围岩中成矿元素由于被淋滤而形成的降低场来大致判断。这种分析对于找矿是有帮助的。
另外，地幔柱成因的玄武岩，由于其本身可能富含PGE（PGE在地核中的丰度比在地幔中的丰度高两个数量级，因此，起源于核幔边界的地幔柱最容易从地核中将PGE携带上来），在风化过程中PGE由于相对惰性而可能在风化壳中更加富集，在土壤中的含量要明显高于基岩，可能会产生一种假象异常；而不同PGE之间活动性的差异又会造成元素比值的差异，查明其变化规律对于找矿是有用的。比如，一般而言，Pd的活动性要比Pt明显得多，因此，风化剖面中随着Pd的流失而使Pt/Pd比值增大（在南非的Merensky层、UG-2层和美国的Stillwater等典型矿区，风化后常常在氧化带的表层贫化而在底部富集，随着风化作用的不断进行，如此反复可导致氧化带中PGE的差异性聚集），而水系沉积物的Pt/Pd比值可能减小。但如果水系沉积物测量的结果表明Pt/Pd比值非但没有减小，反而明显增大，则可能表明有额外的Pt加入到水系沉积物中。那么，这额外的Pt从何而来？会不会存在独立的富Pt的矿体或地质体？赵传冬（2000）根据贵州西部665个水系沉积物组合样和167个岩石样品的Pt、Pd、Au分析资料，计算出黔西水系沉积物的Pt、Pd背景值分别为2.46×10-9、1.60×10-9（Pt/Pd=1.53），而岩石的Pt、Pd背景值为1.04×10-9和0.76×10-9（Pt/Pd=1.36）。据郑玉清（2001）的统计（表9-2），云南东川曲靖一带玄武岩区水系沉积物中的Pt、Pd含量明显偏高，表明玄武岩中的Pt、Pd很可能已经转移到水系沉积物中。与四川杨柳e799bee5baa6e79fa5e98193e58685e5aeb9334坪铜镍铂族元素矿区外围的峨眉山玄武岩相比，贵州西部和云南东川－曲靖一带峨眉山玄武岩分布区岩石和水系沉积物的Pt、Pd含量均不算高，杨柳坪地区玄武岩含Pt为11.67×10-9、含Pd为7.22×10-9（王登红等，2002;2003）。有意思的是，沉积岩分布区的水系沉积物中Pt、Pd的含量也同样偏高，虽然不如玄武岩分布区，但比其他地区的水系沉积物是明显偏高的。这需要调查沉积岩分布区水系沉积物中的Pt和Pd是由玄武岩风化提供的，还是沉积岩本身就相对地富含PGE？或者说在沉积岩中也存在铂族元素的矿化？
表9-2 云南东川－曲靖地区水系沉积物的Pt、Pd含量 （wB/10-9）
化探资料数据处理的目的有两个，一是分离地球化学背景7a686964616fe78988e69d83334和异常，二是确定与成矿有关元素的共生组合规律。在本次研究中，对化探资料数据主要进行下述3种方法的处理。
1.柯尔莫各洛夫－斯米尔诺夫统计检验方法
该方法是将各个样品的实测累计频率Fn（x）和理论累计频率F（x）的差值进行比较，求出其中的最大累频差Dn。
皖东南区域地质矿产评价
然后与给定置信度（一般取α为0.05可满足要求）下的临界值Dnα相比较，若Dn<Dnα则置信频率关系式P| Dn≤Dnα｜=1－α成立，经验分布应属正态分布，否则不属于正态分布。获取研究区和地质构造单元合理的地球化学背景值，在进行地球化学参数值统计计算时，以“地球化学过程的基本定律：地球化学过程的最初阶段产生元素的正态分布，后来的叠加过程产生元素的混合分布，结果造成正向偏斜的分布”为指导思想，应用柯尔莫各洛夫－斯米尔诺夫（Kolmogorov-Smi orv）统n计检验方法。通过在一定准则下对离群样品的剔除，消除叠加地质地球化学作用的微观影响，使观测数据符合正态分布。在此基础上，求取算术平均值作为元素的背景值，以此来消除后期叠加作用的影响，得出评价区、不同地质构造单元中的不同介质化学元素的真实背景的最佳估计值。
本次研究中主要统计计算了全区及各分区的元素含量的极大值（max）、极小值（min）、中位数（Me）、平均值（X）、标准离差（S）、变化系数（CV）、背景值（X′）及样品数（N）等参数。
2.地质背景滤波法
该方法是在研究随机过程和不同地质体空间结构的基础上发展起来的，确定区域化探异常的一种方法，能使不同性质和不同强度的异常较客观地揭示出来。根据评价区的地质构造背景特征和区域性地球化学数据分布特征，划分的构造分区分别统计各分区的背景值或异常下限值，再用区内2×2km2元素网张化数据与元素所在分区的背景或异常下限值之比，得出该元素衬度数据，据此进行背景与异常的划分处理，圈定异常。
3.因子分析方法
因子分析是用少量几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子反映原资料的大部分信息的多元统计学方法，也是当前研究地球化学系统中元素组合的最佳方法。它不仅能从元素内在的联系上划分元素组合，而且还能为元素组合的地质意义提供信息。
研究中，应用著名的统计分析软件SPSS（Statistics Package For Social Science）分别以全区与各分区的样品为样本，Cu、Au等14种元素为变量，进行了全区及各分区的R型因子分析。