Fig. 6. distrito Aroroy (Filipinas): anomalas de Como ( ppm) y AsCuNi (puntuaciones PC4 PC3 integrado) en conjuntos de datos de flujo de sedimentos geoqumicos modelados como (A , B ) elds continuas dentro de las cuencas de captacin de la muestra (en contorno gris ) y (C , D ) elds discretos en las cuencas de captacin de muestras individuales ( en contornos grises ) . Las anomalas se basan en los valores de umbral dened como mediana + 2MAD de los valores medidos en los conjuntos de datos geoqumicos individuales ( ver figuras 2C , D ) . Polgonos en contornos negros son unidades litolgicas y tringulos son lugares de las apariciones de depsito epitermal de Au ( ver Fig. 1 )

Tabla 3. Los valores umbral calculado como media + 2SDEV y la mediana de los valores + 2MAD pixeles ( n = 1.007.704 ) de las concentraciones de uni -elemento loge transformadas (ppm) en los modelos de campo continuas y discretas de paisajes geoqumicos derivados de los datos geoqumicos de sedimentos fluviales , Aroroy distrito (Filipinas ) .

Modelos continuos eldModelos discretos eld

Mean+2SDEV (antiloge )Median+2MAD (antiloge )Mean+2SDEV (antiloge )Median+2MAD (antiloge )

Cu210.54161.34222.14150.27

Zn249.02196.16169.17115.76

Ni40.1729.3652.7936.63

Co53.5039.4961.5043.49

Mn2032.561749.791972.451759.88

As71.7742.4945.7121.59

Mapeo de las anomalas en los modelos de campo continuas y discretas

Au prospectividad. Se encontraron resultados similares en el mapeo de anomalas en los restantes paisajes uni-elemento basado en los valores de umbral estimado, ya sea como mediana + 2MAD del punto de uni-elemento conjuntos de datos media + 2SDEV o. Neverthe-menos, la areal mapas de anomala en las figuras 5 y 6, en comparacin con los mapas punto de anomala en la Figura 2, proporciona una mejor visualizacin de extensiones espaciales de reas anmalas o las zonas de captacin de fuentes plausibles de muestras de sedimentos corriente anmalos. Sin embargo, las reas anmalas sobre la base de valores de umbral dened como mediana + 2MAD de los datos de punto de AS y AsCuNi (Fig. 6), en comparacin con reas anmalas sobre la base de valores de umbral dened como media + 2SDEV de los datos de punto de AS y AsCuNi (Fig. 5) , al parecer mostrar fuerte asociacin espacial con los conocidos epitermales de Au depsitos en el rea de estudio. Estos INTERPRE-taciones visuales se quantied mediante anlisis de asociacin espacial (ver ms adelante).

Se realizaron experimentos para determinar si el mapeo de anomalas geoqumicas se puede mejorar mediante el clculo de valores de umbral, ya sea como mediana + 2MAD de los valores de pxel en ambos modelos eld continuas y discretas de paisajes geoqumicas media + 2SDEV o. La Tabla 3 muestra que los valores de umbral calculan como sea media + 2SDEV o mediana + 2MAD de los valores de los pxeles, ya sea en modelos eld continuas o discretas de paisajes geoqumicos son ms grandes que los valores umbral correspondientes derivados de los conjuntos de datos puntuales individuales geoqumicos (Tabla 1) . Esto significa, por ejemplo, que las reas anmalas sobre la base de valores de umbral derivan ya sea como media +2SDEV o mediana + 2MAD de los valores de pixeles en ambos modelos eld continuas y discretas de As y AsCuNi paisajes geoqumicas son ms pequeas que las correspondientes reas anmalas que se muestran en la Figura 5 o bien 6, que se basan en los valores de umbral derivados ya sea como media + 2SDEV o mediana + 2MAD de los datos originales como punto y AsCuNi. Es ms abajo que las reas anmalas que se muestran en la figura, ya sea de 5 o 6 en su mayora carecen o tienen dbiles asociaciones espaciales positivas con los conocidos epitermales de Au depsitos en el rea de estudio se muestra. Esto significa que las reas anmalas sobre la base de los valores-Thresh edad derivados ya sea como media + 2SDEV o mediana + 2MAD de los valores de pxeles en ambos modelos eld continuas y discretas de As y AsCuNi paisajes geoqumicas tambin carecen o tienen asociaciones espaciales positivos mucho ms dbiles con lo conocido epitermales de Au depsitos en el rea de estudio. Los resultados ilustran, por lo tanto, que los valores de umbral derivan ya sea como media + 2SDEV o mediana + 2MAD de valores de pxeles en cualquier modelos eld continuas o discretas de paisajes geoqumicas, en comparacin con los valores de umbral derivados ya sea como media + 2SDEV o mediana + 2MAD del original Como punto y datos AsCuNi, no mejoran el mapeo de anomalas.

Los valores de umbral ms grandes derivados de los valores de los pxeles, ya sea en modelos eld continuas o discretas de paisajes geoqumicos, en comparacin con los valores de umbral derivados de punto individual conjuntos de datos geoqumicos, se atribuyen a los cambios en las distribuciones de frecuencias empricas de los valores como consecuencia del punto -para superficie o transformaciones de punto a zona. Figura 7.

Fig. 7. distrito Aroroy (Filipinas): distribucin de frecuencias empricas de valores de los puntos en los conjuntos de datos geoqumicos de sedimentos fluviales seleccionadas y distribuciones de frecuencias empricas de valores de los pxeles en los correspondientes modelos eld continuas y discretas de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente .

muestra que, en comparacin con las frecuencias relativas de los valores de punto en los datos geoqumicos de sedimentos fluviales, hay frecuencias relativas ms bajas de mnimo a medio (o percentil 50) valores de los pxeles y hay altas frecuencias relativas de mediana a valores mximos de pxeles, ya sea en la continua o modelos discretos eld de paisajes geoqumicos. Las distribuciones empricas fre-fre- valores de pxeles en los modelos eld continuas, en comparacin con las distribuciones de frecuencias empricas de valores de los pxeles en los modelos eld discretos, de paisajes geoqumicos se desvan ms de las distribuciones de frecuencias empricas de los datos geoqumicos de sedimentos corriente punto. Esta es una manifestacin del efecto de suavizado (o blending), que se espera, de interpolacin espacial. Los resultados, por lo tanto, sugieren advertencias en el mapeo de anomalas en cualquiera de los modelos eld continuas o discretas de sedimentos corriente paisajes geoqumicos por dening valores umbral basados en la distribucin de frecuencias de los valores empricos modelo eld derivados en lugar de en la distribucin de frecuencias empricas de valores de los puntos medidos. Por otra parte, la distribucin de frecuencias empricas de cualquiera de los valores de los puntos de medicin o los valores modelo eld continuas / discretas derivados muestran diversos grados de asimetra (Fig. 7), lo que implica la presencia de mltiples y entrelazadas poblaciones geoqumicos, ya sea en los datos medidos o derivados. Esta es una explicacin plausible de por qu los valores de umbral uni-elemento calculan como media + 2SDEV o mediana + 2MAD eran inadecuados para mapa-ping de anomalas no slo en los modelos eld continuas o discretas de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente (figuras 5 y 6; vase resultados de anlisis espacial asociacin ms adelante), sino tambin en los conjuntos de datos geoqumicos punto de flujo de sedimentos (Fig. 2).Mapeo de anomalas en los conjuntos de datos geoqumicas que contienen mltiples poblaciones se puede facilitar mediante la aplicacin de, por ejemplo, grficos de probabilidad (Sinclair 1974, 1991). Sin embargo, el mtodo de estimacin del umbral utilizando grficos de probabilidad no se aplic aqu porque se supone que los datos examinados presentan datos de puntos normales o distribucin logartmica normal, pero el original y conjuntos de datos modelo derivadas de este estudio muestran distribuciones no normales ni estrictamente lognormales (Fig . 7). Muchos trabajadores han demostrado que los datos geoqumicos muestran invariablemente ni distribuciones normales ni lognormales (por ejemplo Vistelius 1960; McGrath y Loveland 1992; Reimann y Filzmoser 2000), mientras que varios otros trabajadores han postulado que los paisajes geoqumicos basados en datos geoqumicos de sedimentos corriente son multifractals ( . Blviken et al 1992;. Cheng et al 1996; Cheng 1999; Agterberg 2001; Rantitsch 2001; Li et al 2002;. Shen y Cohen 2005). Entre estos trabajadores, Cheng et al. (1996) y Cheng (1999) modelado paisajes de la tierra geoqumicas como continua elds contorneando datos geoqumicos de sedimentos corriente y luego mapeada anomalas geoqumicas por aplicacin del mtodo del fractal CDA (Cheng et al. 1994). En contraste, Shen y Cohen (2005) geoqumica modelado paisajes como elds discretos por la atribucin de datos geo-qumicos de sedimentos corriente de sus cuencas de captacin de muestras y luego asignan anomalas geoqumicas mediante la aplicacin de un mtodo fractal resumen, los que proponen y que es una variante del mtodo fractal CDA. En otro estudio, Li et al. (2003) demostraron una concentrationdistance (CDD) modelo fractal para el anlisis directo (es decir, sin interpolacin espacial) del punto de datos geoqumicos, aunque nally mostraron un mapa interpolado de los datos geoqumicos con clases anmalas / contornos por encima del umbral derivado a travs del mtodo que proponen. Tal vez, tambin, se dieron cuenta que el punto anomala geoqumica nica mapas sugerir vagamente las extensiones espaciales de reas anmalas para que optaron por retratar su mapa de anomala como modelo eld continuo de datos geoqumicos. En este estudio, el mtodo fractal CDA (Cheng et al. 1994), que es mucho ms prueba que el mtodo de DDC (Li et al., 2003) y el mtodo sumatorio (Shen y Cohen 2005), fue adoptado en el mapeo de anomalas en el modelos eld continuas y discretas de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente. Se puede argumentar que el enfoque general seguido por Li et al. (2003) para rst dene un umbral directamente de los datos geoqumica punto y luego aplicar este umbral a dene anomalas en un mapa geoqumico interpolado es anloga (es decir reverse) a uno de los enfoques analizados aqu para mapear anomalas en modelos eld continuas de flujo de sedimentos paisajes geoqumicas a travs del mtodo CDA (Cheng et al. 1994) el uso de clases (o contornos) dened de anlisis de distribucin de frecuencias empricas de puntos de datos geoqumicos de sedimentos corriente (ver ms adelante).

El concepto de CDA mtodo fractal (Cheng et al. 1994) se puede resumir como sigue. Por una serie de curvas de nivel de los valores concentracin en un paisaje geoqumica, contornos de concentracin (v) y zonas acumulativas (A) encerradas por cada contorno de concentracin (es decir, A (v)) se representan en el grfico log-log, con v representa a lo largo el eje x y A representan grficamente a lo largo del eje y. Una parcela CDA caracteriza no slo las distribuciones empricas fre-fre- de valores de concentracin, sino tambin la distribucin espacial y las propiedades geomtricas de las caractersticas dened por contornos de concentracin en un paisaje geoqumica. Parcelas Concentracin del rea pueden describirse invariablemente por las funciones de ley de potencia, que se representan como lneas rectas (o segmentos de lnea) en un grfico log-log. Si, por una parte, una parcela CDA puede ser representada por una lnea recta, entonces representa un paisaje geoqumica que puede ser descrito por un grupo de contornos de concentracin en forma de manera similar. En este caso, la lnea recta sola probablemente representa una distribucin fractal de fondo geo-qumico. Si, por otra parte, una parcela CDA puede ser representada por al menos dos segmentos de lnea recta, entonces se repre-senta un paisaje geoqumico que se puede describir por al menos dos grupos individuales de concentracin con-recorridos en forma de manera similar. En este caso, el segmento de lnea recta ms a la derecha (es decir, Los valores ms altos de concentracin ) , probablemente representa una distribucin fractal de anomalas geoqumicas , mientras que el segmento ( s ) en lnea recta hacia la izquierda , probablemente representan ( s ) una distribucin multifractal (o distribuciones fractales entrelazados ) de fondo geochemi -cal . Agterberg ( 2007 ) ha demostrado que las anomalas geoqumicas con Pareto grfica de distribucin como una lnea recta seg - cin a la derecha de un complot CDA . En consecuencia , las rupturas en las laderas de los segmentos de lnea recta tted travs de una trama log-log de la relacin CDA representan valores umbral de diferentes rangos o poblaciones de valores de concentracin en un paisaje geoqumica . Estas diferentes poblaciones representaran difieren - ent fondo y procesos geoqumicos anmalos , uno de los cuales podra ser la mineralizacin.

Fig. 8. distrito Aroroy (Filipinas ) : log -log parcelas (blancos y puntos negros) que representan las relaciones entre los valores de concentracin y reas (o nmero de pxeles ) delimitadas por contornos de concentracin en As y AsCuNi paisajes geoqumicos modelados como (A , B ) continua elds y (C , D ) elds discreta . Las parcelas se obtuvieron mediante el uso de curvas de nivel de concentracin dened por intervalos de 5 percentil de los valores de pxeles en los modelos de paisajes geoqumicos. El AsCuNi concentrations no se representa en escala logartmica, ya que se obtuvieron a travs de anlisis de datos de PC uni -elemento loge transformadas. Los segmentos de lnea se obtuvieron por mnimos cuadrados tting a travs de partes lineales de las parcelas. Los puntos negros en las pausas en laderas de las lneas representan los valores umbral de las diferentes poblaciones en los modelos de paisajes geoqumicos : LB = bajo fondo ; B = fondo ; HB = alto fondo ; LA = baja anomala ; HA = alta anomala.

En el anlisis fractal CDA de anomalas en los modelos eld continuas y discretas de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente, dos series de experimentos se llevaron a cabo mediante el uso de curvas de nivel de concentracin sobre la base de: (1) intervalos de 5 percentil de los valores de pxeles en los modelos de paisaje geoqumicos individuales; y (2) intervalos de 5 percentil de los valores en los puntos individuales de conjuntos de datos geoqumicos. Los dos conjuntos de experimentos se realizaron con el fin de obtener una respuesta para la segunda pregunta planteada en la introduccin. Las parcelas CDA obtenidos en los dos conjuntos de experimentos son (debido a la falta de espacio) ilustrada slo para el AS y AsCuNi modelos de paisaje geoqumica (Figs 8 y 9), pero los valores de umbral dened para todas las variables-geochemi cal examinados se enumeran en las Tablas 4 y 5.

Las parcelas CDA obtenidos mediante el uso de curvas de nivel de concentracin basado en intervalos de 5 percentil de los valores de pxeles en los modelos eld continuas de los paisajes y geoqumicos Como AsCuNi (Fig. 8A, B) son fuertemente similares a las parcelas CDA correspondientes obtenidos mediante el uso de curvas de nivel de concentracin basada en intervalos de 5 percentil de los valores de pxeles en los modelos eld discretas de los paisajes y geoqumicos Como AsCuNi (Fig. 8C, D). Las mismas observaciones se pueden hacer para los resultados de los anlisis fractal CDA de los modelos de flujo de sedimentos paisajes geoqumicas de los otros elementos. En consecuencia, los conjuntos de valores de umbral obtenidos a partir de los modelos eld continuas de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente son fuertemente similar a los conjuntos correspondientes de valores de umbral obtenidos a partir de los modelos eld discretas de sedimentos corriente geoqumicas paisajes de tierra (Tabla 4). Parece, sin embargo, que la mayora de los valores umbrales obtenidos de los modelos eld continuas de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente (excepto Co) son ligeramente superiores a los valores lmite obtenidos a partir de los correspondientes modelos eld discretas de sedimentos corriente paisajes geo-qumicos. Esto es posiblemente debido al hecho de que los valores de pxeles en los modelos continuos eld de As y AsCuNi paisajes geoqumicas tienen varianzas algo ms fuerte que valores de los pxeles en los correspondientes modelos eld discretos Como y AsCuNi paisajes geoqumicos (Fig . 7 ) . Sin embargo, los resultados mostrados en la Figura 8 y la Tabla 4 implican que el mapeo de anomalas a travs de CDA anlisis fractal de ambos modelos eld continuas y discretas de sedimento corriente geoqumicas paisajes de la tierra son propensos a producir resultados similares fuertemente.

Fig. 9. Distrito Aroroy (Filipinas ) : log -log parcelas (blancos y puntos negros) que representan las relaciones entre los valores de concentracin y reas (o nmero de pxeles ) delimitadas por contornos de concentracin en As y AsCuNi paisajes geoqumicos modelados como (A , B ) continua elds y (C , D ) elds discreta . Las parcelas se obtuvieron mediante el uso de curvas de nivel de concentracin dened por intervalos de 5 percentil de los valores en el punto de originales conjuntos de datos geoqumicos. El AsCuNi concentrations no se representa en escala logartmica, ya que se obtuvieron a travs de anlisis de datos de PC uni -elemento loge transformadas. Los segmentos de lnea se obtuvieron por mnimos cuadrados tting a travs de partes lineales de las parcelas. Los puntos negros en las pausas en laderas de las lneas representan los valores umbral de las diferentes poblaciones en los modelos de paisajes geoqumicos: LB = bajo fondo ; B = fondo ; HB = alto fondo ; LA = baja anomala ; HA = alta anomala.

Cuando contornos de concentracin en ambos modelos eld continuas y discretas de sedimentos corriente geoqumicos paisajes de la tierra estn dened acuerdo con intervalos de 5 percentil de los valores en los conjuntos de datos de punto de flujo de sedimentos geoqumicos individuales, las parcelas CDA derivadas de los modelos eld continuas de As y AsCuNi paisajes geoqumicas (Fig. 9A, B) tambin son fuertemente similar a las parcelas CDA correspondientes derivados de los modelos eld discretas de Como AsCuNi y paisajes geoqumicas (Fig. 9C, D). Las mismas observaciones se pueden hacer para los resultados de los anlisis fractal CDA de los modelos de flujo de sedimentos paisajes geoqumicas de los otros elementos. En consecuencia, los conjuntos de valores de umbral derivados de los modelos continuos eld de sedimentos corriente geoqumicos paisajes de la tierra o son fuertemente similares o idnticos a los conjuntos se corresponden ing-de valores umbrales derivados de los modelos eld discretas de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente (Tabla 5) . Parece, sin embargo, que algunos de los valores de umbral derivados de algunos de los modelos continuos eld de sedimentos corriente de paisajes geoqumicas son ligeramente ms altos que el umbral valores derivados de los correspondientes modelos eld discretas de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente. Una razn plausible para esto es que los valores de los pxeles en los modelos continuos eld de Como y AsCuNi paisajes geoqumicos tienen variaciones algo ms fuerte que los valores de pxeles en los modelos eld discretos correspondientes Como y AsCuNi paisajes geoqumicos (Fig. 7). Sin embargo, los resultados mostrados en la Figura 9 y en la Tabla 5 implican que el mapeo de anomalas a travs de CDA anlisis fractal de ambos modelos eld continuas y discretas de sedimento corriente de paisajes geoqumicas son propensos a producir resultados similares fuertemente.Por lo tanto, los resultados de los dos conjuntos de experimentos (summa AUTORIZADO-en las Tablas 4 y 5) implican que, con respecto a los contornos de concentracin dening en sedimentos corriente geoqumicas paisajes de la tierra para la aplicacin del mtodo fractal CDA para identificar los valores de umbral, la concentracin contornos dened de distribuciones de frecuencia-empiri cal del flujo de sedimentos punto de datos geo-qumicos son tan tiles como los contornos de concentracin dened de distribuciones de frecuencias empricas de valores de pxeles obtenidos en modelos eld continuas o discretas de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente correspondiente. En consecuencia, como se muestra en las figuras 10 y 11, con mapas espaciales distribui-ciones muy similares de fondo y poblaciones anmalas de valores como y AsCuNi se pueden obtener mediante el uso de curvas de nivel de concentracin dened de distribuciones de frecuencias empricas de ya sea los valores medidos en los conjuntos de datos de punto de originales o los valores de los pxeles en los modelos derivados eld continuas / discretas de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente. Debido a esto, se necesitan ms anlisis espaciales con el fin de responder tanto a la rst y segunda preguntas indicadas en la introduccin.

Tabla 4. Las interpretaciones de los rangos de valores (ppm) de las variables geoqumicas definidos por valores de umbral (en negrita) obtenidos a travs de la concentracin del rea de anlisis fractal de los contornos de concentracin en los modelos de campo continuas y discretas de paisajes geoqumicos derivados de los datos geoqumicos de sedimentos corriente , distrito Aroroy (Filipinas ) . Los contornos de concentracin se basan en intervalos de 5 percentil de los valores de pxeles en los modelos de paisaje geoqumicos individuales

Tabla 5. Las interpretaciones de los rangos de valores (ppm) de las variables geoqumicas definidos por valores de umbral (en negrita) obtenidos a travs de la concentracin del rea de anlisis fractal de los contornos de concentracin en los modelos de campo continuas y discretas de paisajes geoqumicos derivados de los datos geoqumicos de sedimentos corriente , distrito Aroroy (Filipinas ) . Los contornos de concentracin se basan en intervalos de 5 percentil de los valores medidos en los puntos individuales de conjuntos de datos geoqumicos.

Fig. 10. distrito Aroroy (Filipinas ) : anomalas de Como ( ppm) y AsCuNi (puntuaciones PC4 PC3 integrados) en los conjuntos de datos de flujo de sedimentos geoqumicos modelados como (A , B ) elds continuas dentro de las cuencas de captacin de la muestra (en contorno gris ) y ( C , D ) elds discretos en las cuencas de captacin de muestras individuales ( en contornos grises ) . Las anomalas se basan en valores de umbral obtenidos a travs de concentracin - rea de anlisis fractal de los contornos de concentracin dened por intervalos de 5 - percentil de los valores de pxel en los modelos individuales de paisajes geoqumicos. Polgonos en contornos negros delgados son unidades litolgicas y tringulos son lugares de las apariciones de depsito epitermal de Au (ver Fig. 1). L = baja; H = altura

Fig. 11. distrito Aroroy (Filipinas ) : anomalas de Como ( ppm) y AsCuNi (puntuaciones PC4 PC3 integrados) en los conjuntos de datos de flujo de sedimentos geoqumicos modelados como (A , B ) elds continuas dentro de las cuencas de captacin de la muestra (en contorno gris ) y ( C , D ) elds discretos en las cuencas de captacin de muestras individuales ( en contornos grises ) . Las anomalas se basan en valores umbrales obtenidos a travs de la concentracin del rea de anlisis fractal de los contornos de concentracin de ned por intervalos de 5 percentil de los valores de punto en los conjuntos de datos geoqumicos individuales. Polgonos en contornos negros delgados son unidades litolgicas y tringulos son lugares de las apariciones de depsito epitermal de Au (ver Fig. 1). L = baja; H = altura.

Anlisis de asociacin espacial de las anomalas geoqumicas con depsitos minerales

Existen varios mtodos para cuantificar las asociaciones espaciales entre los patrones en dos mapas (por ejemplo anomalas geoqumicas y ocurrencias depsitos de minerales). Algunos de estos mtodos (por ejemplo, clculo de Jaccards coefcient y Yules coefcient) involucrar a la conversin de mapas en patrones binarios, mientras que son aplicables a los mapas, ya sea con los patrones binarios o mltiples (Bonham-Carter 1994) otros mtodos (por ejemplo, los pesos de comprobacin cientfica (WOFE) de modelado). En este caso, el mtodo WOFE (Bonham-Carter et al 1989; Agterberg et al., 1990) se aplic para cuantificar las asociaciones espaciales de las reas anmalas y de fondo en los modelos geoqumicos paisaje con las ubicaciones de epitermales conocidos ocurrencias Au depsito en el rea de estudio. Los mapas de anomalas binarios resultantes de la aplicacin de la 2SDEV + mtodo de la media y la mediana + 2MAD muestra en las Figuras 5 y 6, respectivamente, se evaluaron a travs del enfoque binario para el modelado WOFE. Los mapas de anomalas mltiples clase que resulten de la aplicacin del mtodo CDA se muestra en las figuras 10 y 11 se evaluaron mediante el enfoque descendente acumulativa al modelado WOFE (es decir, utilizando el mximo de los valores mnimos (o anmala a las poblaciones fondo) de los datos), porque-ciones loca (o acontecimientos) de los depsitos minerales son en s mismas anomalas geoqumicas y as transmitir anomalas geoqumicas de sedimentos, si signicant (es decir, en relacin con los depsitos minerales), se espera que exhibir, asociaciones espaciales positivas, en lugar de negativos con los depsitos minerales. En el modelado WOFE ya sea utilizando mapas binarios o mltiples de clase, el tipo y la relativa magni-tud de asociacin espacial entre dos patrones de mapa (por ejemplo anomalas geoqumicas frente a los depsitos minerales) puede ser carac-racterizado por el clculo de una estadstica espacial llamado medio de contraste (C) (para los detalles de la estimacin ver Bonham-Carter et al. 1989, Agterberg et al. 1990). El valor de C es mayor que cero en caso de asociacin espacial positiva y menor que cero en caso de asociacin espacial negativa. El signicance estadstico de asociacin espacial se puede determinar mediante el clculo de estudentizado C, que es la relacin de C a su desviacin estndar. Bonham-Carter (1994, p.323) declar que es deseable para obtener evidencia espacial estadsticamente signicant de prospectividad mineral que tiene valores estudentizado C de 2 con respecto a los acontecimientos de depsito mineral.

Tabla 6. Resultados del anlisis de asociacin espacial entre epitermales de Au depsitos, D, y las poblaciones anmala / fondo, P, en los modelos de paisajes geoqumicos basados en datos geoqumicos de sedimentos corriente (distrito Aroroy, Filipinas) pesos de comprobacin cientfica. Los valores en negrita representan asociaciones espaciales positivas estadsticamente significativas.

A Nmero de pxeles en reas caracterizadas por anmala a las poblaciones de fondo de las variables en los paisajes geoqumicos.

B Nmero de pxeles de depsito (D) en las zonas caracterizadas por anmala a las poblaciones de fondo de las variables en los paisajes geoqumicos.

C Las clulas con signos de interrogacin significan que asociacin espacial es indeterminado si el patrn binario que representa la poblacin geoqumica anmala no contiene un pxel de depsito, o si el patrn binario que representa el fondo de poblacin geoqumica contiene todos los pxeles de depsito.

En el modelado WOFE con el pequeo nmero de ocurrencias de depsitos minerales (por ejemplo, 2004b Carranza), quantied espaciales Associ-ciones tienden a ser estadsticamente no signicant. Esto es as en el estudio presente caso porque slo hay 12 epitermales ocurrencias de depsito Au dentro de las cuencas de captacin de la muestra (vase, por ejemplo, Fig. 11) y en particular debido a que el tamao de pxel utilizado en el anlisis (es decir, 10 m) es muy pequea de modo que el nmero de pxeles de depsito es muy pequeo comparado con el nmero total de pxeles dentro de las cuencas de captacin de la muestra (es decir, 1007704). Este problema fue superado por considerar los cuatro pxeles vecinos ms cercanos de un pxel de depsito (es decir, a su norte, este, sur y oeste) para ser pxeles de depsito tambin (cf. Stensgaard et al., 2006).

Los resultados del anlisis WOFE de la anomala binario mapas obtenidos de la aplicacin de la media y la mediana 2SDEV + + 2MAD mtodos se muestran en la Tabla 6. Por una parte, sobre la base de valores de umbral dened como media + 2SDEV de AS y AsCuNi conjuntos de datos puntuales, anomalas mapeadas en modelos eld continuas o discretas de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente no coinciden espacialmente con cualquiera de los conocidos epitermales de Au depsitos en el distrito. Por otra parte, sobre la base de valores de umbral dened como media + 2MAD de los conjuntos de datos de punto de AS y AsCuNi, anomalas asignada en ya sea modelos eld continuas o discretas de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente coinciden espacialmente con algunos de los conocidos epitermales de Au depsitos en el distrito. Estos resultados implican, por lo tanto, que el mtodo + 2MAD mediana, en comparacin con el mtodo de la media + 2SDEV, es ms til para el mapeo de anomalas basados en datos geoqumicas de sedimentos corriente. Adems, el cuadro 6 muestra que las anomalas asignada en modelos eld discretos, en comparacin con anomalas mapeadas en modelos eld continuas, de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente, tienen asociaciones espaciales fuerte positivas con los conocidos epitermales de Au depsitos en el distrito. Estos resultados implican, por lo tanto, que los modelos discretos eld, en comparacin con los modelos eld continuas, de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente son ms tiles para el mapeo de anomalas.

Los resultados del anlisis WOFE de los mapas de anomalas multi-clase resultantes de la aplicacin del mtodo CDA se dan en las Tablas 7 y 8. Por un lado, la Tabla 7 muestra que si contornos de concentracin en modelos de paisajes geoqumicas se basan en 5- percentil intervalos de sus valores de pxeles, / o anomalas altas y bajas asignadas en los modelos eld discretos de As, Cu y AsCuNi paisajes geoqumicos tiene-camente estadsti signicant asociaciones espaciales positivas con los epitermales de Au depsitos, mientras que las anomalas de alta y baja mapeadas en un solo el modelo eld continua del paisaje Como geoqumica tiene asociaciones espaciales positivos estadsticamente signicant con los epitermales de Au depsitos. Adems, la Tabla 7 muestra que si los contornos de concentracin en los modelos de paisajes geoqumicos se basan en intervalos de 5 percentiles de sus valores de pixel, alto fondo asignada en el modelo eld discreta de Ni paisaje geo-qumico tiene asociacin espacial positiva estadsticamente signicant con el epitermal Au depsitos, mientras que alto fondo asignada en el modelo eld continua de Ni paisaje geoqumica tiene estadsticamente asociacin espacial negativa no signicant con los epitermales de Au depsitos. Por otra parte, el cuadro 8 muestra que si los contornos de concentracin en los modelos de paisajes geoqumicos se basan en intervalos de 5 percentil de los valores en el punto de originales conjuntos de datos geoqumicos, / o anomalas altos y bajos mapeadas en los modelos eld discretos de As, Cu y AsCuNi paisajes geoqumicos tener estadsti-camente signicant positivo asociaciones espaciales con los epitermales de Au depsitos, mientras que las anomalas de alta y baja mapeadas en slo el modelo eld continua del paisaje Como geoqumica tienen asociaciones espaciales positivos estadsticamente signicant con los epitermales de Au depsitos. Adems, el cuadro 8 muestra que si los contornos de concentracin en los modelos de paisajes geoqumicosse basan en intervalos de 5 percentil de los valores en el punto de originales conjuntos de datos geoqumicos, alto fondo asignada en el modelo eld discreto de Ni paisajes geoqumicos tiene asociacin espacial positiva estadsticamente signicant con los epitermales de Au depsitos, mientras que alto fondo asignado en el modelo eld continua de Ni paisaje geoqumica tiene estadsticamente no signicant asociacin espacial positiva con los epitermales de Au depsitos. Los resultados mostrados en las Tablas 7 y 8 implican que los modelos eld discretas, en comparacin con los modelos eld continuas, de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente son ms tiles en mapeo de anomalas signicant. Los resultados que se muestran en las Tablas 7 y 8 implican, adems, que, en relacin con dening contornos-concen tracin en paisajes geoqumicas de sedimentos corriente de la aplicacin del mtodo fractal CDA para identificar los valores umbral, los contornos de concentracin dened de distribuciones empricas fre-fre- del punto datos geoqumicos de sedimentos corriente son tan tiles como los contornos de concentracin dened de distribuciones de frecuencias empricas de valores de pxeles obtenidos en modelos eld continuas o discretas de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente correspondiente.

Tabla 7. Resultados del anlisis de la asociacin espacial entre epitermales de Au depsitos, D , y las poblaciones descendente acumuladas ( anmalas a fondo ) pesos de la evidencia , P, en los modelos de paisajes geoqumicos basados en datos geoqumicos de sedimentos corriente ( distrito Aroroy , Filipinas) . Las poblaciones fueron definidas a travs de concentracin - rea de anlisis fractal de los modelos de paisajes geoqumicos utilizando contornos de concentracin basados en intervalos de 5 - percentil de los valores de pxel en los modelos de paisaje geoqumicos (ver Fig... 10). Los valores en negrita representan asociaciones espaciales positivas estadsticamente significativas.

A H = alta; L = baja; VL = muy bajo.

B Nmero acumulado de pxeles en reas caracterizadas por anmala a las poblaciones de fondo de las variables en los paisajes geoqumicos.

C Nmero acumulado de pxeles de depsito (D) en las zonas caracterizadas por anmala a las poblaciones de fondo de las variables en los paisajes geoqumicos.

D Clulas con signos de interrogacin significa que asociacin espacial es indeterminado si se alcanza el nmero mximo acumulado de P o D pxeles.

Tabla 8. Resultados de anlisis de asociacin espacial entre epitermales de Au depsitos pesos de la evidencia, D, poblaciones descendentes acumuladas (anmalas a fondo), P, en los modelos de paisajes geoqumicos basados en datos geoqumicos de sedimentos corriente (distrito Aroroy, Filipinas). Las poblaciones fueron definidos a travs de la concentracin del rea de anlisis fractal de los modelos de paisajes geoqumicos utilizando contornos de concentracin basado en intervalos de 5 percentil de los valores medidos en los puntos individuales de conjuntos de datos geoqumicos ( ver Fig. 11 ) . Los valores en negrita representan asociaciones espaciales positivas estadsticamente significativas

A H = alta; L = baja; VL = muy bajo.

B Nmero acumulado de pxeles en reas caracterizadas por anmala a las poblaciones de fondo de las variables en los paisajes geoqumicos.

C Nmero acumulado de pxeles de depsito (D) en las zonas caracterizadas por anmala a las poblaciones de fondo de las variables en los paisajes geoqumicos.

D Clulas con signos de interrogacin significa que asociacin espacial es indeterminado si se alcanza el nmero mximo acumulado de P o D pxeles.RESUMEN Y CONCLUSIONESModelizacin de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente, con el fin de trazar anomalas signicant, no es una actividad trivial. Cada mtodo de hacerlo tiene sus propias ventajas y desventajas dependiendo de, por ejemplo, la escala de mapeo de anomalas geoquimicas. Este estudio se ha centrado en la cartografa distrito escala de anomalas geoqumicas en modelos eld continuas y discretas de paisajes geoqumicas de sedimentos fluviales debido punto smbolo de la representacin de las anomalas de sedimentos corriente sugiere vagamente las extensiones espaciales de reas anmalas o de las zonas de captacin de fuentes plausibles de sedimentos corriente anmala muestras. En los mapas de anomalas puntuales, sin duda uno puede dibujar los lmites de la razn-poder entre el fondo y las muestras de sedimentos corriente anmalas, pero entonces esto sera equivalente a cualquiera de modelado continua o discreta eld. Continuo eld mod-Elling de paisajes geoqumicos travs, por ejemplo, la interpolacin IDW ordinaria de los datos geoqumicos de sedimentos corriente permite el mapeo de extensiones espaciales de reas anmalas, pero, como punto smbolo representacin de los datos geoqumicos de sedimentos fluviales, tambin sugiere vagamente la fuente creble captacin de muestras de sedimentos corriente anmala. Por el contrario, el modelado discreto eld de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente al atribuir medidas o deducidas las variables geoqumicas de sus cuencas de captacin de muestras, permite el mapeo de extensiones espaciales de reas anmalas y sugiere ms claramente las zonas de captacin de fuentes plausibles de muestras de sedimentos corriente anmala.

En este estudio de caso, el mtodo fractal CDA supera a la media y la mediana + 2SDEV + 2MAD mtodos para separar el fondo y las anomalas en modelos eld continuas o discretas de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente. Esto es as porque, como se deduce de las parcelas CDA (figuras 8 y 9), los valores de los pxeles, ya sea en modelos eld continuas o discretas de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente representan plausiblemente mezclas de al menos tres poblaciones. Por lo general es preferible aplicar tcnicas clsicas estadsticos, como el mtodo de la media + 2SDEV o EDA tcnicas estadsticas, como el + mtodo mediana 2MAD, a ms o menos subconjuntos homogneos de datos geoqumicos con el fin de correctamente los valores de umbral de ne. Por el contrario, la aplicacin del mtodo CDA no requiere la subdivisin de los datos geoqumicos en subconjuntos ms o menos homognea para correctamente los valores de umbral de ne.Los resultados del estudio apoyan la hiptesis en la introduccin que el mapeo de anomalas en los modelos eld continuas / discretas de paisajes geoqumicos se puede basar en el anlisis de distribucin de frecuencias empricas de medicin de datos geoqumicos punto de los que proceden esos modelos. La lgica para hacerlo es que las distribuciones de frecuencias empricas de valores en punto geoqumica conjuntos de datos seran ms trustwor-tu (es decir que sabemos ms sobre la precisin y exactitud de los conjuntos de datos de punto de medicin) que la frecuencia emprica Distri-buciones de valores de pxeles en los correspondientes modelos continuas / discretas eld de paisajes geoqumicos. Sin embargo, los resultados del estudio muestran que la distribucin de frecuencias empricas de cualquiera de los valores medidos en punto original de los conjuntos de datos geoqumicos o los valores de pxeles en los modelos eld continuas / discretas de paisajes geoqumicos correspondientes pueden ser utilizados como base para la asignacin de las anomalas a travs de la aplicacin de la CDA mtodo fractal.

Por ltimo, los resultados del estudio demuestran que, en sedimentos corriente encuestas de exploracin geoqumica distrito escala, basada en el modelado de captacin discreta eld de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente es preferible continua eld mod-Elling de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente. Esto es porque el primero respeta la zona de inuence de cada

muestra de sedimento corriente mientras que el segundo no y debido a anomalas mapeados en modelos eld discretos basados en captacin de paisajes geoqumicas de sedimentos corriente, en comparacin con anomalas mapeadas en modelos eld continuas de corriente-SEDI cin paisajes geoqumicos, son propensos a exhibir asociaciones espaciales fuertes positivos con ocurrencias de depsito mineral. Esta nding en el presente estudio de caso es consistente tanto en los resultados de los anlisis estadsticos de los valores umbral basados en los conjuntos de datos de punto de originales (Tabla 6) y los resultados de los anlisis CDA fractales de valores umbral basados en cualquiera de los modelos eld continuas o discretas de geoqumica paisajes (Tablas 7 y 8).