Попов А.Г., консультант, Департамент промышленности и природопользования Пермской области, тел.: 3422-35104,e-mail: p11p@mail.ru
Картографическое моделирование – одно из фундаментальных понятий картографии – использовалось задолго до внедрения технологий ГИС, хотя и не имело четкого научного определения. Оно объединяло и способ анализа картографической информации, и форму ее представления, причем в основном их практическую составляющую. ГИС внесли в это направление много новых полезных возможностей. Так, в линейке программных продуктов компании ESRI для решения задач моделирования предлагается широкий набор инструментов для выполнения как элементарных пространственных операций, так и сложных, логическо-математических функциональных действий над картографическими объектами (модули Spatial Analyst, 3D Analyst, Geostatistical Analyst, приложение Model Building). Возможно также создание дополнительных расширений и скриптов для решения специализированных задач. Поэтому многие геологи давно осознали и по достоинству оценили уникальный инструментарий, заложенный в этих ГИС-программах. Приведем несколько, на наш взгляд, интересных и полезных практических примеров.
В поисковой геологии для прогноза месторождений традиционно используются специфические критерии или факторы: литолого-стратиграфический, фациальный, структурно-тектонический, геоморфологический, геофизический. А при прогнозе каких-либо явлений учитываются факторы, непосредственно определяющие это явление. Эти факторы могут быть представлены в виде картографических объектов. В этом и состоит суть геолого-картографического моделирования, как анализа факторов-объектов и установления наличия или отсутствия связи между ними.
Методы геолого-картографического моделирования можно разделить на четыре основные группы: абстрактное, теоретическое, фактологическое моделирование и анализ факторов подобия. Абстрактное моделирование основано на гипотезах и представлениях, теоретическое – на эмпирических данных, фактологическое – на данных апробации и дистанционного зондирования (ДЗ), а анализ факторов подобия – на факторах связи, взаимосвязи между ними. При анализе факторов подобия одним из важнейших моментов является установление минимально допустимого количества факторов для компетентного решения задачи с получением представительного результата. Исследователю требуется установить количество объектов, необходимых для моделирования. Из всего множества объектов N картографической информации необходимо исключить объекты h, которые не имеют логической связи с объектами анализа: n = N – h, где n – объекты моделирования. Например, при прогнозировании месторождения определенного вида полезного ископаемого объектами h являются объекты инфраструктуры, растительности, административного районирования.
В ГИС картографическая информация представляется совокупностью картографических покрытий (слоев). Они формируются из картографических объектов, связанных с базами данных и составляющих так называемую базу геоданных (БГД). Задача выбора минимально допустимого числа факторов анализа для геолого-картографического моделирования связана с качественным и количественным составом БГД. В этом случае, полная БГД состоит из трех частей: топографической и геологической (в том числе геофизической) основ и данных ДЗ. Было подсчитано, что при рассмотрении полной БГД, содержащей слои топографической карты, набора обязательных специальных геологических карт, аэрофотоснимков (АФС) и космических снимков (КС), количество объектов N может составлять 110 и более. А объекты n, необходимые для моделирования с целью прогноза месторождений, формируют основные (традиционные) и дополнительно выделяемые в соответствии с прогнозными критериями группы: рельефа, гидрографии, геологии, аномальности апробации, тектоники, геоморфологии и ДЗ. То есть количество групп объектов равно 7. При моделировании в группе может быть от одного до нескольких объектов, например, в рельефе – его структуры, отрицательные формы и т.д. При условии одного объекта в группе количество объектов соответствует числу групп. Такое моделирование можно назвать полно-приближенным (берется хотя бы один объект по каждому критерию), а количество объектов моделирование равно 7. Соответственно, минимально-приближенному моделированию отвечает количество объектов, равное 2. Причем объекты могут быть как из одной группы, так и из разных, к примеру – минимально-приближенное моделирование по двум объектам, относящимся к критерию геологии или к критериям рельефа и геологии, и т.д.
После установления количества объектов-факторов проводится непосредственное моделирование, основную роль в котором играет анализ факторов подобии. Этот метод принципиально сводится к сложению (наложению) факторов или к пересечению множеств объектов с образованием нового множества. При работе с картографическими объектами производятся иные допустимые действия, причем результат континуализация уже дает смоделированный объект.
В качестве примера минимально-приближенной модели приведем прогноз гипотетических месторождений урана и тория на территории Пермского края. Ввиду отсутствия фактических данных, при моделировании использовался теоретический метод, хорошо иллюстрирующий возможности геолого-картографического моделирования. Территория края делится на две части – Урал и Русскую платформу – со своими типами месторождений. Возможные месторождения Урала представлены магматическим, контактово-метасоматическим и осадочно-метаморфогенным типами. По обобщенным данным, максимальные содержания урана сосредоточены в кислых и кисло-щелочных изверженных породах. Они рассматриваются и как источники урана, и как потенциальные месторождения, являясь прямым поисковым критерием. Таким образом, в качестве первого фактора рассматривается пространственное развитие магматических пород данного состава. Второй фактор выделен на основе данных об аномальном содержании урана в углеродисто-глинистых сланцах и фосфоритизованных отложениях, дающих урано-фосфатные месторождения.
Рис. 1. Территория Пермского края. Две части: Русская платформа и складчатый Урал. Геологическая основа, используемая для моделирования.
Рис. 2. Схема моделирования месторождений Урала по двум факторам.
Рис. 3. Результат моделирования – выявлены участки вероятного развития месторождений урана и тория Урала.
По этим двум факторам и было проведено моделирование. Из цифровой модели топографии был взят Урал, как поле моделирования, а из геологической карты – выборка объектов по интересующим нас горным породам (рис. 1). По магматическим породам была построена двухкилометровая буферная зона, характерная для контактовых месторождений. Моделирование проведено в приложении Model Building (рис. 2). В результате были получены перспективные участки месторождений урана и тория на Урале (рис. 3). Завершающим шагом может являться расчет объемов геологических тел возможных месторождений и оценка предполагаемых запасов (прогнозных ресурсов) по кларковому и аномальному содержанию урана и тория (по теоретическим количественным данным).
Рис. 4. Камско-Кинельская система прогибов (ККСП).
Рис. 5. Основной эрозионный врез на цифровой модели рельефа Пермского края.
По платформенной части территории существует геологическая предпосылка обнаружения урано-битумных месторождений, которые образуются в кровле нефтяных залежей с условием ее «раскрытости», то есть в геологическом прошлом нефть должна была окислиться с образованием битумов. Условия предпосылки – излияние нефти на поверхность и наличие битумных сланцев. В крае известны свободный излив нефти у Полазненского нефтяного месторождения и пространственно с ним связанное Добрянское месторождение горючих битумных сланцев. При анализе этих условий было установлено, что месторождение приурочено к бортовой зоне Камско-Кинельской системе прогибов (ККСП) (рис. 4), отвечает основному эрозионному врезу с отметкой менее 120 м (рис. 5) и региональному глубинному тектоническому нарушению. Эти факторы были отражены в качестве картографических объектов: полигон бортовой зоны ККСП; картографическая поверхность рельефа с отметками менее 120 м; линии региональных нарушений. Сочетание этих факторов дало пространственное распределение мест возможных раскрытых нефтяных структур – потенциальных месторождений (рис. 6). Моделирование также проведено в Model Building (рис. 7). После установления перспективных территорий были рассчитаны геологические тела возможных месторождений и оценены запасы (прогнозные ресурсы) по известному содержанию урана в битумах.
Рис. 6. Результаты моделирования на основе анализируемых факторов (эрозионный врез, борт ККСП, нефтяные структуры, региональные разломы). Области возможного развития урано-битумных месторождений показаны красным цветом.
Рис. 7. Схема моделирования месторождений Русской платформы (без учета региональных разломов).
Другим направлением геолого-картографического моделирования является прогноз какого-либо геологического явления или процесса. В качестве примера рассмотрим моделирование геолого-техногенной и горно-техногенной нагрузок территории Верхнекамского месторождения калийно-магниевых солей Пермского края в районе гг. Соликамск и Березники. Это уникальное для России месторождение солей, эксплуатирующееся с 1927 г.
Рис. 8. Факторы моделирования геолого-техногенной нагрузки Верхнекамского месторождения.
Рис. 9. Схема моделирования геолого-техногенной нагрузки.
Из всего множества объектов N картографической информации были выбраны объекты n, несущие в себе информацию геолого-техногенной нагрузки (выборка по условию) – 11 из 25 (рис. 8). Моделирование проведено в Model Building (рис. 9). Участков со всеми 11 факторами установлено не было. Моделирование проводилось дальше с исключением, каждый раз, по одному объекту. Положительный результат дали 6 объектов: суммарные ПДК Pb, Zn, Mo, Co, Cu, Ni, V в почвах, геохимические, радиоактивные аномалии, проекции подземных выработок, промышленные зоны и основная автомобильная дорога. Участки ранжировались по количеству сочетающихся факторов. Наиболее значимым, как чрезвычайно-высоко напряженный, оказался участок у железнодорожного вокзала в г. Соликамске (рис. 10).
Рис. 10. Результат моделирования – выделены участки с различной степенью геолого-техногенной нагрузки.
Геолого-картографическое моделирование с целью прогноза месторождений полезных ископаемых и решения иных прикладных задач начинает все шире использоваться в практической геологии, даже несмотря на отсутствие развитой теоретической основы. В будущем видится, что, при разработке методологии, оно оформится в основное направление поисковой геологии и прогноза геологических процессов с использованием широких возможностей ГИС-технологий.
