数学地质方法有哪些
A. 工程地质学的特点是什么有哪些具体的学习要求
工程地质学是研究与人类工程建筑等活动有关的地质问题的学科。地质学的一个分支。工程地质学的研究目的在于查明建设地区或建筑场地的工程地质条件，分析、预测和评价可能存在和发生的工程地质问题及其对建筑物和地质环境的影响和危害，提出防治不良地质现象的措施，为保证工程建设的合理规划以及建筑物的正确设计、顺利施工和正常使用，提供可靠的地质科学依据。研究方法包括地质学方法、实验和测试方法、计算方法和模拟方法。地质学方法，即自然历史分析法，是运用地质学理论查明工程地质条件和地质现象的空间分布，分析研究其产生过程和发展趋势，进行定性的判断，它是工程地质研究的基本方法，也是其他研究方法的基础。实验和测试方法，包括为测定岩、土体特性参数的实验、对地应力的量级和方向的测试以及对地质作用随时间延续而发展的监测。计算方法，包括应用统计数学方法对测试数据进行统计分析，利用理论或经验公式对已测得的有关数据，进行计算，以定量地评价工程地质问题。模拟方法，可分为物理模拟（也称工程地质力学模拟）和数值模拟，它们是在通过地质研究深入认识地质原型，查明各种边界条件，以及通过实验研究获得有关参数的基础上，结合建筑物的实际作用，正确地抽象出工程地质模型，利用相似材料或各种数学方法，再现和预测地质作用的发生和发展过程。电子计算机在工程地质学领域中的应用，不仅使过去难以完成的复杂计算成为可能，而且能够对数据资料自动存储、检索和处理，甚至能够将专家们的智慧存储在计算机中，以备咨询和处理疑难问题，即所谓的工程地质专家系统（见数学地质）。
B. 构造地质学的研究方法
岩石圈或地壳中的各种地质构造是在漫长的地质演化过程中形成的。人们无法直接观察到各种地质构造的形成过程，也很难在实验室中再造，因此，只能通过野外地质调查，研究岩石变形的几何学、运动学特征；研究构造变形时的作用力性质、大小、方向及应力场在空间上的变化；结合野外观察和室内对有关资料的综合研究，分析各种地质构造的形成过程、构造演化和地球动力学背景。这种研究方法称为“反序法”。
尽管目前有多种研究地质构造的方法，但野外地质调查和地质填图是构造地质学研究的最重要方法。通过地质填图不仅可以了解研究区的岩石、岩层、岩体的分布、产状、相互间的关系和形成的先后顺序，而且可以认识研究区各种地质构造的几何特征、组合型式和变形序列等。地质构造是三维空间的地质实体，将野外观测到的各种地质现象用一定比例尺反映在平面图和剖面图上，这对于分析构造的几何形态是十分重要的。通过绘制地质剖面图或者根据地表构造形态的观测及钻井和地球物理手段获得的资料编制的构造等高线图、地层厚度分布图等，都能较好地反映深部地质构造的形态特征。
变形模拟实验是构造地质学研究的另一个重要研究方法，也是构造地质学研究中进展比较显著的一个领域。由于透射电镜、电子计算机及高温、高压设备的引入，构造模拟已从定性的物理模拟发展到定量的数学模拟；从宏观的岩石矿物的实验发展到微观的模拟矿物变形实验；从常温、常压条件下的实验发展到高温、高压条件下的实验。这些实验手段的更新不但使构造变形研究深入到超微观的晶体变形中，而且对不同层次构造的形成条件、形成机制和形成过程提供了重要依据。但自然界地质构造形成时的内部和外部边界条件十分复杂，而且变形作用经历的地质历史十分漫长，这些都是实验室所不能模拟的，所以在进行地质构造形成的力学机制的分析和探讨中，模拟实验仍然是一种有用的辅助手段。
现代航空、航天技术的进步与发展，为构造地质学的研究提供了大量的地球表面遥感信息，扩大了构造地质的视野和深度，弥补了野外地质调查的局限性。钻探和地球物理方法在构造地质学研究中的应用，为研究深部地质构造提供了重要资料。
近年来，数学地质的发展和计算机技术的应用，使构造地质的研究向定量的数理分析方向发展。如应用概率统计处理分析构造数据；应用有限单元法来计算一定地区内的各点的应力方向和大小，进而对该地区的构造应力场做出数学模拟，据此推断相应的构造图像，并与该地区的地质构造特征进行比较。
地质构造是在漫长的地质历史中形成的，这种过程是人类历史无法经历和难以重复的，也是野外地质调查中难以观察到的。因此，对地质构造的研究，应该是在野外观测、收集的各种地质资料综合整理和变形实验研究的基础上，进行全面的综合分析，以便取得对地质构造的几何学和运动学特征、变形机制、构造演化等方面的理论认识。把取得的理性认识，再应用到工作实践中，解决工作中遇到的各种地质问题，使研究成果不断得到修正、补充和完善。
C. 工程地质学的研究方法
包括地来质学方法、实验和自测试方法、计算方法和模拟方法。地质学方法，即自然历史分析法，是运用地质学理论查明工程地质条件和地质现象的空间分布，分析研究其产生过程和发展趋势，进行定性的判断，它是工程地质研究的基本方法，也是其他研究方法的基础。实验和测试方法，包括为测定岩、土体特性参数的实验、对地应力的量级和方向的测试以及对地质作用随时间延续而发展的监测。计算方法，包括应用统计数学方法对测试数据进行统计分析，利用理论或经验公式对已测得的有关数据，进行计算，以定量地评价工程地质问题。
模拟方法，可分为物理模拟（也称工程地质力学模拟）和数值模拟，它们是在通过地质研究深入认识地质原型，查明各种边界条件，以及通过实验研究获得有关参数的基础上，结合建筑物的实际作用，正确地抽象出工程地质模型，利用相似材料或各种数学方法，再现和预测地质作用的发生和发展过程。电子计算机在工程地质学领域中的应用，不仅使过去难以完成的复杂计算成为可能，而且能够对数据资料自动存储、检索和处理，甚至能够将专家们的智慧存储在计算机中，以备咨询和处理疑难问题，即所谓的工程地质专家系统（见数学地质）。
D. 数学地质的新理论、新方法及其应用
数学地质研究所涉及的学科领域和运用范围已越来越广。除成矿预测和矿产版勘查外，目权前主要涉及基础地质（岩石化学成分研究、测定和数据分析等）、物探数据分析（重力勘探、电测井、放射性物探等）、地震统计预报和石油勘探等。
数学地质研究中的新理论、新方法主要涉及分形理论、人工神经网络（ANN）技术、图像分析及图形推理技术，以及地质统计学、灰色理论和正交理论等。
数学地质方法在石油勘探中的应用，主要有利用确定空间抽样概率的办法进行钻井孔位优选，用伪熵准则确定石油钻井井位。
E. 研究题目，研究方法，研究结果怎么做
地质学的研究对象是地球.地球包括固体地球及其外部的大气.固体地球包括最外层的地壳、中回间的地幔答及地核三个主要的层圈.目前,主要是研究固体地球的上层,即地壳和地幔的上部.研究内容：矿物学、岩石学、地球化学、构造地质、地球物理、古生物学、地史学、工程地质、水文地质、环境地质等等.研究地球的物质组分及其形成条件和分布规律的学科有：地球化学、结晶学、矿物学、岩石学、矿床学和宝石学.研究地球的内部构造及其形成条件和演化规律的学科有：构造地质学、区域地质学和地球物理学.研究地球的历史的学科有：地史学、古生物学、岩相古地理学和第四纪地质学.研究地质学的应用问题的学科有：工程地质学、环境地质学、煤田地质学和石油地质学.研究地质学的研究方法和手段的学科有：同位素地质学、数学地质学和实验地质学.全球的综合性研究的学科有：板块地质学、海洋地质学和天文地质学
F. 地质统计学为什么会在地质领域产生并得到迅速发展
在认识和研究地球这个地质体的漫长历史过程中,传统的地质学采用的研究方法主要是描述归纳法,这种方法适应了当时社会生产力水平和古老的地质学发展的需要。到了19世纪末期至20世纪初期,在工业革命的推动下,迅速兴起和发展的近代工业,对矿产资源的需求大幅度增加,矿业已开始作为一种产业独立于社会经济中,社会生产的发展,要求古老的地质学从单纯研究认识地质客体转向发现和探求矿产资源,以满足工业的发展对矿物原料日益增长的需求。为此,传统的地质学需要利用近代自然科学的先进理论、技术方法来武装自己。这样便大大促进了地质学与近代自然科学,如物理学、化学、生物学及数学的结合。古生物学、地层学、地球化学、地球物理学、地质力学、板块构造学、海洋地质学、数学地质等新的地质边缘学科,便在这种背景下出现而形成了近代地质学,这是地质学发展史上的一次飞跃。发展到20世纪后半叶,世界经济高速发展,现代科学技术高速发展,这两个高速发展促使生产和人类自身的生活消耗剧增,对矿产资源的需求量愈来愈大,愈来愈多。这就需要地质学具有更高的理论水平,拓展寻找矿产资源的空间(如地壳深部、海洋领域等)。于是更大程度地刺激了地球科学的发展。近30年来,宇宙地质学(特别是天文地质学)、板块构造地质学、全球地质学、地球深部地质学这4门具有高度综合性、先进性、跨学科的新兴学科的出现与发展,又将整个地球科学研究推向一个新的高度。其间数学的作用也愈来愈处在显著的位置上。在社会发展进步的大背景下,一方面高速发展的经济对矿产资源产生巨大的需求。据相关资料统计,我国经济发展需要的90%以上的能源和80%的工业原料取自矿产资源。另一方面人们认识到可供经济发展需要的矿产资源是有限的,并非无穷无尽。至今,世界上被开发利用的矿产资源越来越难以寻找,对已开发的矿产资源应该合理地开发利用。大工业生产和高科技产品需要有稳定的矿产资源储量保证,而稳定的矿产资源储量与矿石品位紧密相关,于是地质学家们在勘查开发矿产资源的过程中,储量计算的重要作用受到广泛关注。贯穿于整个普查、勘探、矿山设计和矿山开采过程的各个阶段中的矿产资源储量计算问题日益突出起来。
然而,长期以来,地质工作者是以传统地质学理论为基础,采用传统矿产资源储量计算方法进行储量计算的。传统储量计算方法以断面法和块段法为两个基本方法,在此基础上依据计算体积、计算单元的不同演变出多种方法:算术平均法、块段法、开采块段法、最近地区法(多角形法)、等高线法、等值线法、三角形法、平行断面法、不平行断面法,等等。
传统储量计算方法计算矿石储量的一般数学形式:
地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用
式中:P为金属储量;Q为矿石储量; 为平均品位;V为矿块体积;D为矿石体重。
公式中V,D,C的求得,是工程观测数据的平均值,这个平均值基本上是算术平均值,计算中只是依据块段的大小作为调整改变罢了。以常用的块段法为例,无论是地质块段法还是开采块段法,都是将矿体划分成若干块段,分别计算各块段的矿体面积、平均厚度、平均品位和矿石体重,然后求得每个块段的体积和矿产储量。各块段储量的总和便是整个矿体的储量。其中计算矿石品位时用到加权平均方法,即线加权、面积加权、块段加权等。这种加权也只是考虑到样品值在有线(样长)、面积及块段中占有份额比重不同而已,仍然是算术平均的思想方法。因此,可以说块段法是算术平均法在特定条件下的具体应用。断面法(又称剖面法)实际上亦是如此。以上表述,清楚地表明传统储量计算方法是依据传统地质学理论采用算术平均的储量计算方法,全然没有考虑矿体地质的自然特征,就以在矿产资源储量计算中占有极重要的位置的矿石品位这一要素来说:其一,没有考虑工程样品的空间位置,即某个样品品位的影响范围,只能简单地把一个或几个工程(钻孔)数据(矿石品位)的平均组合作为一个块段的品位来对待。其二,没有考虑样品品位的空间变化特征。赋存在矿床中的矿石品位受各种地质因素影响(如地层、岩石构造、成矿条件、成矿机制等),在矿体走向、倾向不同方向上变化性是不同的,方向上的这种差异特性决定了处于不同空间位置的样品品位参与待估块段的储量计算时作用的不同,应赋予不同的权值(影响值)。其三,在空间上,没有考虑样品品位在空间上的相关性。矿床在成矿过程中,受成矿条件因素的控制,各元素的富集与分散是有规律可循的,空间样品之间有着一定的关联。样品品位之间不是独立的,在空间上表现一定的相关性,这种相关性直接与矿床空间的矿化强度相联系,而不考虑样品品位间空间的相关性,就无法反映矿床的矿化强度在空间上的变化差异。其四,也未能反映样品品位具有的随机性特征。这一特征在金矿床中反映最为显著。凡是从事金矿地质研究和金矿勘查开发的地质采矿工作者,都会有这样的经历和认识:金矿矿石品位在空间分布上有时极不均匀,某点样品品位可能很高,而毗邻很近的样品点的金含量就可能很低,甚至达不到工业品位。这种偶然的随机现象是对立于矿床规律变化性的另一特征。金矿勘查和矿山开发中常常遇到此类问题,异常的特高品位经常出现。传统储量计算方法唯一能做的就是在研究金矿床案例的基础上,从实际经验出发,总结归纳出若干具体方法,如对特高品位样品进行经验处理通常采用以下几种方法,即
1)剔除特高品位样品,不参与品位计算;
2)以正常样品的上限值代替特高品位;
3)以特高品位的平均品位代替特高品位样品;
4)以包括特高品位在内的样品平均值代替特高品位;
5)剔除特高品位及最低品位求样品平均值,用以代替特高品位;
6)用特高品位相邻的两侧样品或包括特高品位在内的3个连续样品平均值代替特高品位;
7)用日常常用的确定特高品位下限的几种方法(变化分数法、频率曲线法、统计分析法、影响系数法)所确定的下限值代替特高品位样品,等等。
由于这一问题比较复杂,1991年,国家专司管理矿产资源储量的原国家矿产储量管理局为了统一金矿特高品位的处理问题,还专门下发了国储(1991)164号文统一规定了在编制和审批矿产储量报告时关于处理特高品位的原则,特高品位下限一般取矿体平均品位(特高品位样品值参与计算)值的6~8倍。当矿体品位变化系数小时采用下限值。
应该说,由经验总结出来这些处理特高品位的方法,在以往的实际应用中发挥了一定的作用,在没有更科学的理论方法出现之前不失为一种可行的方法,甚至有时收到良好的效果,但从科学层面来看是传统储量计算方法局限性的反映,是不完善的,缺乏先进科学理论基础。
此外,传统储量计算方法由于受到方法本身的局限,无法建立估计精度的概念,因为它没有衡量精度方法的标准。也就是说,对于矿产储量计算结果,其误差无法衡量。
上述问题的存在,集中反映了传统储量计算方法在处理地质变量上没能体现矿床空间变化性的本质,没能正确刻画地质变量的两重性质,依然没能跨出描述归纳、平均对待地质变量的传统地质学框架。传统储量计算方法因为不能正确反映矿床形成的地质规律,自然满足不了经济发展对矿产资源的需求。这就要求从事地质科学研究和应用的学者及工作者能够解决各种地质体在时空变化上的精确定量评价问题,客观正确地估算出满足矿业开发的矿产资源储量。于是数学地质便应运而生了。如果从苏联学者A.G.维斯捷列乌斯在1944年发表《分析地质学》论文,首先提出用定量的数学方法研究地质问题算起,至今数学地质已有近70年的历史了。这期间在矿产储量计算方法方面地质学家进行了艰苦的探索研究工作,地质学家和采矿工程师开始时把解决储量计算的希望寄托在经典概率统计理论上。实践证明,利用经典概率统计理论方法来解决地质领域中的地质变量问题依然不能正确刻画地质变量的双重性这一本质特征。这是经典概率统计学理论和方法本身的局限性所不能克服的。经典概率统计学在研究偶然事件内在特性的时候对变量要求:①每次抽取样本必须是独立进行的。即要求样本Xi(i=1,2,…,n)相互独立;②研究的变量,原则上可无限次重复实验或者能够进行大量观测;③研究的对象必须是纯随机位置,服从于随机变量已知的概率分布;④对样本观测值的空间位置分布不予考虑。
显然,将经典概率统计学理论、方法,简单化地直接应用在复杂的地质领域是不适合的,它不能正确刻画地质变量的双重性质,而这一特征在地质领域却是本质性的。
从20世纪30年代到60年代这30年间,苏联地质学家在这方面做了大量工作,提出了地质变量是随机函数而不仅仅是随机变量,样品在空间具有相关性的正确观点。遗憾的是始终未能找到解决地质变量的方法。与此同时,西方和南非的地质采矿工程师,结合矿山生产实践进行了大量研究工作。其中有两位专家的工作卓有成效。一位是统计学家西舍尔(H.S.Sishel)在对兰德金矿的品位估计研究后,提出了使用于金品位的对数正态分布模型,并于1947年写成论文发表。随后另一位是南非矿山地质工程师克里格提出了三参数对数正态分布模型。1951年后这两位专家学者又根据在南非金矿山工作多年积累的经验,提出了根据样品空间位置和样品间相关程度的差异,对每个样品赋予不同的权,进行滑动加权平均来估计待估块段平均品位的方法。实际上这是利用相邻若干块段的平均品位估计中心块段的简单回归模型即克里格原始回归模型。
20世纪50年代后期,法国著名的矿山工程师、概率统计学家G.马特隆教授系统研究了10个国家的40多个矿床,包括金矿、铁矿、锡矿、有色金属矿,6个不同类型的铀矿及非金属矿、滑石、萤石等,获得了丰富的第一手资料,在丰富的生产经验基础上,将克里格等人的研究成果上升为理论,并加以系统化,提出了区域化变量的概念。1962年,G.马特隆第一次提出了“地质统计学”(法文为Geostatistique)这个名词,并于1963年发表了《应用地质统计学论》专著,从此,地质统计学作为一门新兴的边缘学科诞生了。
地质统计学产生的过程说明:世界经济高速发展对矿产资源的迫切需求是地质统计学产生的基础;现代科学技术的高速发展,先进的科学理论、技术的引进大大拓展了地质科学的研究领域,加深了地质科学对地质客体的认识,为地质统计学的产生创造了科学技术条件;几十年来随着大量地质工作的开展,在矿产资源方面获得了丰富的完整系统的和准确的地质资料,大大提高了对矿床地质的认识。丰富的信息资料是地质统计学产生的材料基础;具有双重性质的变量在地质领域表现最为广泛和实际,直接影响到矿山企业的生产。因此,在矿业界对具有双重性质的地质变量,关注的最为广泛,研究的历史最长,理论和技术上的准备最为充分。这些条件都是其他领域所不及的。地质统计学从地质领域诞生便是自然而然的事情了,与此同时,计算机技术得到了飞速发展,地质统计学生运逢时,于是便蓬蓬勃勃地发展起来。
G. 多点地质统计学Dmps方法的原理
严格地讲,基于距离的多点地质统计学Dmps原理与Simpat一致。其区别在于Simpat仅对训练图像做了倒角变换,以提取多点统计特征;而基于距离的多点地质统计学Dmps方法则对训练图像的数据样板进行了多次优化处理,提高其模拟性能。
在Dmps算法中,训练图像中数据事件的处理是其核心。处理过程包括PCA主成分分析,核变换以及K均值聚类。
1.PCA主成分分析
PCA主成分分析是数学地质中的常用方法。其主要目的是进行降维,简化变量和公式的一种方法。即将空间中包含的多个变量进行重新组合,达到用少数几个变量进行描述的目的。在Dmps中,PCA用于对训练图像中的数据事件进行分析。对于每个数据事件,其包含的节点数即是其变量数。可以想象一个5*5*5的数据样板,其包含的变量数为125个。直接分析这125个变量之间的相关性及其结构特征显得特别复杂,也没有必要。PCA主成分分析即是对这125个变量进行数学分析,将这125个变量进行合理的组合为新的一组特征向量(d1,d2…dn),选择前面少数几个特征向量就能描述原来125个变量的空间特征,从而达到降维和简化运算的目的。选择特征向量采用核变换方法。
2.核变换
在PCA主成分分析后,需要对特征向量进行选择。选择过多的特征向量计算量大,达不到降维、简化运算的目的,过少的特征向量无法完全揭示原来的数据事件内部的空间结构特征。为了不增加计算成本,同时又能代表数据事件大部分特征,需要开展特征向量选择研究。这里,引入核函数对特征向量进行选择。核变换方法很多,其中,高斯径向基函数方法是常用的一种方法。
首先对特征向量进行排序,d1≥d2≥…≥dn≥0,选择前q个特征向量将特征向量集分为两个部分:φ1={d1,d2,d3,…,dq},φ2={dq+1,dq+2,…,dnT},定义下面的一个高斯对数函数:
多点地质统计学原理、方法及应用
其中{μ1,σ1},{μ2,σ2}分别由φ1,φ2确定。
采用最大似然估计方法,确定q值
多点地质统计学原理、方法及应用
将高斯函数代入上式
多点地质统计学原理、方法及应用
3.K均值聚类
一旦确定了前q个特征向量。就可以用K均值聚类的方法对数据事件进行聚类。需要注意的是,K均值聚类选择的变量是q个特征向量。由于这q个特征向量是线性无关的,因此,k均值聚类效果较好。将对应的数据事件归入到K类中,完成数据事件的聚类。随后,在每一类中,将所有数据事件进行加权平均,获得此类的数据事件原型模型。以此原型模型为基础,就可以开展基于距离的多点地质统计学预测了。
4.基于距离多点地质统计预测
在获得原型模型后,通过比较待估点数据事件与原型模型之间的距离,选择距离最小的原型模型作为模拟结果,随后,在此原型模型中随机选择一个数据事件替换(整体或者局部)待估点处数据事件,完成当前节点模拟。
5.Dmps建模步骤
Dmps建模步骤如下:
1)选择合适的数据样板T;
2)利用数据样板扫描训练图像,建立训练模式库;
3)将数据模式距离投影到多维尺度空间中;
4)利用PCA分析获得特征向量;
5)最大似然估计准则下利用基函数获得前q个特征向量;
6)对q个特征向量所代表的数据事件进行聚类,获得数据事件原型模型;
7)定义一条随机模拟路径,对每一个节点。
a.提取待估点周围数据事件devT(u);
b.计算其与数据事件原型模型距离,选择最接近的数据事件原型模型;
c.从原型模型中随机选择一个数据事件;
d.将选择的数据事件整体或者局部替换掉待估点周围数据事件,固定模拟值;
e.转向下一个待估点,重复a~d,直到所有节点都模拟到,完成一次随机模拟实现。
H. 数学与应用数学的分类
师范类专业
业务培养目标：
本专业培养掌握数学科学的基本理论、基础知识与基本方法，能够运用数学知识和使用计算机解决若干实际数学问题，掌握现代数学知识，具有较高的抽象思维、分析问题和解决问题综合能力，能在高级中学、中等职业技术院校、企事业单位及政府部门从事教学、管理、科学研究等方面工作的应用性专门人才。
业务培养要求：
本专业学生主要学习数学和应用数学的基本理论和方法，受到严格的数学思维训练，掌握计算机的基本原理和运用手段，并通过教育理论课程和教学实践环节，形成良好的教师素养，培养从事数学教学的基本能力和数学教育研究、数学科学研究、数学实际应用等基本能力。
毕业生应获得以下几方面的知识和能力： 具有扎实的数学基础，初步掌握数学科学的基本思想方法，其中包括数学建模、数学计算、解决实际问题等基本能力； 2. 有良好的使用计算机的能力，能够进行简单的程序编写，掌握数学软件和计算机多媒体技术，能够对教学软件进行简单的二次开发；
3. 具备良好的教师职业素养和从事数学教学的基本能力。熟悉教育法规，掌握并初步运用教育学、心理学基本理论以及数学教学理论；
4. 了解近代数学的发展概貌及其在社会发展中的作用，了解数学科学的若干最新发展，数学教学领域的一些最新研究成果和教学方法，了解相近专业的一般原理和知识；学习文理渗透的课程，获得广泛的人文和科学修养；
5．较强的语言表达能力和班级管理能力；
6. 掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的基本方法，并有一定的科研能力。 主要课程：数学分析、高等代数、空间解析几何、近世代数、复变函数论、常微分方程、微分几何、实变函数论、数值方法与计算技术、概率论与数理统计、数学教学论、数学模型、普通物理、数学实验、离散数学、数学史、程序语言、泛函分析、点集拓扑学、企业管理、经济学概论等课程、数值方法与计算机技术、教育学与心理学基础、数学教学论、人文社会科学基础。
主要实践性教学环节：包括教育实习、见习、教育调查、社会调查或毕业论文等，一般安排15～20周。
修业年限：四年。
授予学位：理学学士。
就业范围：在企业、事业单位和经济管理部门、金融机构、市场研究机构等部门从事统计调查、统计信息管理、市场分析、风险管理、经营决策等工作。
相近专业：信息与计算科学、统计学。 本专业培养适应21世纪社会、经济、科技发展需要，德、智、体全面发展的、具有坚实数学理论基础知识、能够熟练掌握和运用现代数学思想和计算机技术去解决信息工程、定量经济、金融管理等领域中数学问题的基本技能和方法。
主要课程：数学分析、高等代数、解析几何、复变函数与积分变换、概率论与数理统计、数学模型、多元统计方法及应用、数据库原理与应用、C++高级语言程序设计、离散数学与抽象代数、数值计算方法、最优化方法及程序设计、运筹学。
本专业可根据各高校的优势专业设置不同的培养方向：经济管理、工程应用软件开发、数学地质、基础数学
学生毕业后可在科研（院）所、教育、政府管理部门、计算机应用等企事业单位、各大公司从事信息工程、定量经济、金融管理、资源调查等方面的数学模型建立与分析、软件的设计与开发，以及在相关领域从事科研、教学和管理工作。
修业年限：四年。
授予学位：理学学士。
I. 残留地层划分方法
受沉积环境和构造运动的双重影响，华北东部各地层单位具有各自独特的岩石学和古生物学特征，同一套地层在不同区域存在相变所引起的岩石组构和古生物种属的差异。因此，本项目采用了多种地层划分方法，以期实现全区地层的对比和统一。
岩石地层学方法 利用岩石特征进行地层划分所获得的岩石地层单位往往是穿时的，但它具有野外研究的方便性，并可以反映地层的沉积特征。本次研究充分利用了济阳等覆盖区钻井岩心资料和蓟县、博山、复州湾等野外露头剖面的实测分析资料，对中—新元古界、寒武系—奥陶系、石炭系—二叠系、侏罗系和白垩系的岩石地层单元进行了重新厘定，对其岩石特征、岩性组合和相序等特征进行了详细描述。
生物地层学方法不同地质时期的生物面貌存在着明显差异，相同地质时期的生物面貌存在相似性，依据这一原理，运用地层中丰富的孢粉、介形虫等化石资料，对渤海湾盆地各构造单元前古近系尤其是中生界进行了垂向地层划分，建立了相对地质年代坐标并标定了地质年代，在此基础上实现了各构造单元间地层的横向对比。
测井地层学方法依据测井资料进行地质属性解释和地层划分与对比是油气勘探中常用的研究手段。沉积岩的自然放射性强度变化具有一定的规律性。在砂-泥质剖面中，自然伽马射线强度的一般规律为：煤层小于砂岩；砂岩小于泥质砂岩；泥质砂岩小于砂质泥岩；砂质泥岩小于黏土岩（泥岩、页岩）；在碳酸盐岩剖面中，自然伽马射线强度呈现：石灰岩、白云岩小于泥质灰岩、泥质白云岩；泥质白云岩小于黏土夹层，因此，可以依据自然伽马测井曲线进行岩性判断和划分。
考虑到所研究地层中存在较多的区域不整合面，因此利用其上下地层电性特征的突变对其进行识别。如：正常压实情况下，泥页岩的声波时差与深度关系在半对数坐标系内表现为一斜率为C（常数）的趋势线。由于不整合面代表了沉积间断，因此，在存在不整合面的情况下，其上下地层的压实曲线存在差异（周瑶琪等，2000）。据此可以识别不整合面，划分构造层。
地震地层学方法利用地震资料在盆地内部进行地层和构造层划分是目前常用的研究手段。尽管前古近系各构造层的地震反射特征不如新生代地层清晰，但研究尽量选择了资料相对丰富的地区作为突破口，在钻井标定的基础上，对比解释了大量地震剖面，系统总结了各地层单元的地震反射特征，建立了各构造层的地震相判识标准。
综合定量地层学方法覆盖较深的中生界钻探程度偏低，且存在大套见不到生物化石的“哑地层”，一直未能进行有效地层划分，更不能实现与邻区的对比和统层，致使覆盖较深的中生界成为地层研究的难点和空白区。针对中生界的特殊情况，项目研究中以测井、录井数据为基础，通过数理统计、旋回分析、滤波处理等数学地质手段，提取出所蕴含的隐蔽地质信息，并据此进行了地层划分和对比。这种方法将数学方法与地质方法相结合，既体现数学优化，又充分利用地质信息，提高了地层分层精度和可靠度，其中以古生物资料为参考的最优分割法是最为快速可靠的地层划分方法。
每种地层划分方法都有其局限性，在实际地层划分中应将各种地层划分方法结合起来（汪曾荫，1996），以求所建立的同一地层单元具有等时性。
具体研究过程中，遵循“点—线—面”的原则，在资料丰富的地区采用多种方法进行地层划分和对比，以实现各方法间的校对和验证，确立不同方法的判识标准。
J. 成矿预测的理论方法
一、成矿预测的理论基础
成矿预测是应用地质成矿理论和科学方法综合研究地质、地球物理、地球化学和遥感地质等方面的地质找矿信息，剖析成矿地质条件，总结成矿规律，建立成矿模式，应用“由已知到未知”的原则评价未知区的资源量或圈定不同级别预测区，提出勘查工作重点区段或布置具体的勘查工程，达到提高找矿工作的科学性、有效性和提高成矿地质研究程度的一项综合性工作(赵鹏大等，2006)。矿产资源预测评价的理论归纳起来有以下几个方面。
1.地壳矿产资源富有度理论
该理论的要点是:地壳内元素的分布是非均匀的，元素的局部富集形成有经济价值的矿产资源，地壳内不存在完全没有矿产资源或资源完全枯竭的地区，也不存在各种资源完全集中的地区(朱裕生，1984)。资源量评价就是要确定某一地区存在何种资源、有多少资源量。这一理论阐明了矿产资源在地壳内存在的客观事实和对其作出评价的可能性。
2.相似类比理论
在相似地质环境中应该有相似的矿床产出。这是建立矿产资源同地质环境之间定量关系的理论指导原则。在此理论原则指导下，矿产资源预测采用“由已知到未知”的方法，即在已知区建立矿产资源量与地质条件之间关系的评价模型，外推到与已知区地质构造条件相似的预测区，对预测区的资源量作出估算(朱裕生，1984)。
3.矿产资源预测的模型理论、成矿作用的随机函数理论和控矿因素与成矿作用的函数联系理论
这是数学地质研究领域获得的成果之一。矿产资源预测评价都是直接或间接使用矿床模型。在实际工作中，应用地质数据(资料)和经验综合，建立矿产资源与地质条件之间关系评价的数学模型，根据模型预测矿产资源量。地质理论是建立矿产资源评价数学模型的基础(朱裕生，1984)。
4.地质变量的综合和分解理论
地质变量是建立矿产资源预测评价模型的基础。在各类原始地质数据中选取与矿产资源有关信息的地质变量，建立矿产资源预测评价模型，运用综合信息进行矿产资源预测评价。这就是数据综合的意义。现代流行的综合信息成矿预测、矿床模型综合地质信息预测技术是地质变量综合理论的深化发展。综合信息成矿预测是在地质理论为先验前提的条件下，以地质体和矿产资源体为单元，从地质演化的角度，研究地质、地球物理、地球化学、遥感等多元信息，对它们进行综合解释，进而建立综合信息找矿模型和综合信息预测模型，用综合信息预测模型作为工具，对研究区进行系统的评估。
对某一类型地质变量来说，评价使用的数据都经历了漫长的地质时期，是其地质历史行为的综合;对于同一时间过程而言，该变量又可看成是若干个更局部的不同地质作用的综合。从表示一系列地质作用最终结果的地质变量中分析它在各个不同时间和空间过程中的地质作用行为，特别是与资源成因有关的行为，预测矿产资源种类、位置或数量。这就是矿产资源预测评价中对变量分解的含义(朱裕生，1984)。
5.成矿系列理论
矿床成矿系列概念的全面论述是我国地质学家在长期以来找矿勘探工作和矿床地质研究过程中总结提出来的。它将在一个区域中与某一地质成矿作用有关，在空间、时间、成因上有联系的一组矿床，作为一个整体加以研究。这对于深入认识成矿规律，指导矿床勘查工作，有重要意义。就某一区域找矿而言，在详细研究区域地质构造背景基础上，运用成矿系列的概念可以对该区的成矿环境、控矿因素、成矿作用和可能出现的矿床类型有一个全面的分析和认识，即建立整体观念，根据已知矿床，找寻未知矿床，因而能起到扩大找矿思路，明确找矿方向的作用。
6.地质异常理论
地质异常是在成分、结构、构造和成因序次上与周围环境有着明显差异的地质体或地质体组合。如果用一个数值(或数值区间)作为阀值来表示背景场的话，凡超过或低于该阀值的场就构成地质异常。地质异常经常表现在地球物理场、地球化学场及遥感影像异常的不同，往往都是综合异常。不同尺度的地质异常，不仅具有不同的圈定标志和不同级别的范围大小特征，而且与成矿的关系各不相同。全球性地质异常是地壳圈层结构的异常，区域性地质异常是控制跨省区的成矿带、成矿省和成矿区分布的地质异常，局部性地质异常是控制成矿区内矿田、矿床和矿体产出的地质异常(赵鹏大等，2006)。
7.惯性原理
惯性原理是指客观事物在发展变化过程中常常表现出的延续性。成矿事件及其产物———矿床的惯性现象表现为在时间、空间上具有稳定的变化趋势。这种变化趋势越稳定，即惯性越强，则越不易受外界因素的干扰而改变本身的变化趋势(赵鹏大等，2006)。例如一些大的成矿带和脉状矿体的规模及延伸方向一般都比较稳定。成矿预测中常用的趋势外推法就是依据地质体的有关特征在空间上的惯性现象而发展起来的。
8.相关原理
相关原理是指任何成矿事件的发生变化都不是孤立的，而是在与其他地质作用的相互影响下发展的，并且这种相互影响常常表现为一种因果关系(赵鹏大等，2006)。例如成矿预测的对象———矿产资源通常是与各种岩石和构造有着密切的联系，一定类型的矿床是特定的地质作用的特殊产物。相关原理有助于我们全面、深入地分析与成矿有关的各种地质因素，从而正确认识矿床的有关特征及总结成矿规律，进而进行正确的预测。
9.地质解释的理论
地质解释就是把评价模型转化为地质成因和资源特征(期望的矿床数、吨位或品位)的概念(朱裕生，1984)。其重点是用地质专家掌握的地质理论和积累的经验补充已经建立的矿产资源评价模型中没有包括的矿产资源信息，并把它转化为地质和资源量概念。
二、成矿预测的主要方法
(一)成矿预测的基本原则和特点
1.由已知到未知的原则
对未知区进行矿产资源预测，常常是应用在已知区建立的某种模型评价未知区的资源。因此，未知区的地质构造条件要与已知区高度相似。这实际上是类比理论的具体应用。
2.建立矿产资源数量与地质条件的定量关系
这是矿产资源评价模型建立的必要条件，对未知资源预测评价具有决定作用，是预测评价工作中较困难的一环。有些预测评价模型，表面看来仅研究数据参数的分布和变化而不涉及地质条件，但实际上这种分布和变化是受地质条件支配的，隐含了地质条件的作用(朱裕生，1984)。
3.地质专家的知识和经验影响矿产资源预测评价
有些评价模型是建立在地质专家的知识和经验基础上的，实际上也是建立在矿产资源同各种地质条件之间的关系上，各种地质条件隐含在地质专家的经验和知识中(朱裕生，1984)。这种情况下，地质专家的知识和经验对矿产资源预测评价起决定作用，要求有不同专业高水平专家进行综合研究论证。
4.尽可能丰富的输入信息与尽可能简单的评价结果
矿产资源预测评价应该利用尽可能多的有用地质信息，以确保预测结果的准确度。但在结论上，则应尽可能的简单，这样才有利于地质人员识别和有关部门应用。
5.矿产资源定量估算的结果具有概率性
由于成矿作用的复杂性，我们所掌握的地质知识还远远不足以概括出一个准确的预测评价数学模型，我们所建立的各种矿产资源评价模型多带有随机性，预测的相应矿产资源量也具有随机性(朱裕生，1984)。因此，预测的矿产资源具有概率性，也就是说，所估计的矿产资源量不是绝对的，是在一定概率意义下的判断。
6.最小风险和最大含矿率原则
要求提交的预测成果在最小漏失隐伏矿床可能性的前提下，以最小的面积圈定找矿靶区的空间位置。
7.优化评价原则
优化评价是指预测人员根据对成矿规律和成矿控制因素的认识，有意识的干预模型的构成，对模型作有利成矿(或强化成矿信息)的定向转换(但要在不改变模型预测目标的前提下)，使模型突出一些其中重要的预测标志(或控矿因素)的信息，抑制某些成矿意义不明显或干扰较强的信息，迫使模型向成矿有利方向浓缩信息，突出找矿标志，逐步逼近潜在矿床，实现模型的定量化转换，最后提出最优找矿靶区(赵鹏大等，2006)。
(二)成矿预测评价方法简介
成矿预测是对过去发生的成矿事件的未知特征进行的估计或推断。预测的过程是一种严密的科学逻辑思维过程，包括观察、分析、归纳及推理等认识环节(赵鹏大等，2006)。具体的成矿预测方法有数十种，根据成矿预测评价的范围不同，可分为区域矿产资源预测评价、矿区预测评价和矿床预测评价三类，每类采用的具体方法有所区别(朱裕生，1984)。
1.区域矿产资源总量预测评价方法
(1)非地质标志的评价方法，包括齐波夫定律、历史产量法、拉斯基定律、赫威特曲线、空间分布统计模型等。
(2)主观评价方法，包括地质类比法、简单主观概率法、复杂主观概率法、主观网络法、德尔菲法等。
(3)简单地质标志模型评价方法，如体积估计法、区域价值评估法、趋势面分析法、丰度估计法等。
(4)定性地质标志模型评价方法，如模糊数学、逻辑信息法、特征分析法、数量化理论、概率回归、秩相关分析、蒙特卡罗法等方法。
2.矿区矿产资源总量预测评价方法
(1)主观评价方法，同区域评价方法(2)。
(2)成矿标志评价模型，如判断分析法、聚类分析法、回归分析法、因子分析法、对应分析法、矿床模型法、成因地质模型法等。
(3)定性成矿地质标志评价模型，同区域评价方法(4)。
(4)趋势外推法，包括矿体外部特征变化趋势外推法、矿体内部特征变化趋势外推法、成矿物化条件变化趋势外推法、控矿因素变化趋势外推法、预测标志变化趋势外推法、成矿规律趋势外推法等(赵鹏大等，2006)。
3.矿床矿产资源总量预测方法
(1)地质几何法。
(2)地质－地球化学法。
(3)地质－地球物理法。
(4)趋势外推法，同矿区评价(4)。
不同区域矿产资源预测评价方法是相对的，在具体预测评价中可以灵活地选用各种方法。各种矿产资源预测评价方法真正的基础是地质类比法。现代的矿产资源预测评价方法是与传统地质方法既有联系，又有发展的定量评价方法，是在地质研究的基础上围绕着矿产资源预测评价这个总目标应用数学方法建立各种模型，对一个地理区域、成矿区(带)或更小地区(矿床)作出潜在资源量的估计。
三、本项目金矿预测采用的方法
(一)胶西北区域金矿总量定量预测方法
胶西北金矿成矿地质条件复杂，找矿信息多元，因此难以用单一简单的预测方法对其资源总量进行正确评价。本次工作在前人工作的基础上，采用以综合信息成矿预测为基础的多种预测评价方法对胶西北地区进行金矿资源总量预测。
1.综合信息成矿预测
应用数学地质方法，借助于计算机将各种与矿产有关的地质要素、物探、化探和重砂异常等找矿信息加以综合解译而进行的矿产预测工作。综合信息成矿预测强调以地质为前提，以地质体为单元提取综合信息建立综合信息模型，以类比法进行矿产预测。本次预测在典型矿床、区域成矿规律、成矿条件研究的基础上，提取与成矿有关的有用信息，进行信息之间及信息与金矿资源之间统计对比，确定有用信息与金矿的关联。在有用信息分析基础上进行地质变量选择和赋值，并将变量分为定位变量和定量变量两种类型。
(1)定位变量选择。
定位变量的选择，主要考虑有用信息与资源特征的关系、在单元中有无统计性规律及信息的性质等因素。为实现对矿产资源的定位预测，建立了三态和二态两个变量系统，变量取自地层、构造、岩浆岩、重力、航磁、地球物理推断、重砂、化探、遥感九方面信息。
二态变量系统共选择了49个变量:
地层:①太古宙变质岩系;②荆山群、粉子山群;③地层成片出露;④地层呈残留体出露。
构造:⑤主构造为Ⅱ级构造;⑥主构造为Ⅲ级构造;⑦主构造方向为NE向、NNE向;⑧次级构造发育;⑨构造破碎带发育;⑩韧性变形发育;瑏瑡Ⅱ级构造从单元中间通过;瑏瑢单元位于Ⅱ级构造下盘;瑏A构造蚀变带为完全分带;瑏A蚀变类型为绢英岩化、硅化、黄铁矿化。
岩浆岩:瑏瑥太古宙TTG岩系、侏罗纪玲珑花岗岩(九曲、云山、崔召岩体);瑏瑦白垩纪郭家岭、文登、伟德山花岗岩;瑏瑧岩体相带为边缘相;瑏瑨片麻状、似斑状中粗粒花岗岩;瑏莹接触带为断层接触;瑐瑠接触带为侵入接触;瑐瑡石英脉、煌斑岩、辉绿玢岩岩脉发育。
重力:瑐瑢等值线为缓梯度带、鼻状区、扭曲区，速率小于1.5×10－5m/(s2·km);瑐A等值线为较缓的梯度带，有弯曲，速率为(1.5～2.5)×10－5m/(s2·km);瑐A重力场值在0～30×10－5m/s2之间。
磁场:瑐瑥低缓交变场、低正场、低负场;瑐瑦有NE、NNE向磁场轴向。
地球物理推断:瑐瑧EW向基底构造≥10km;瑐瑨EW向基底构造为5km;瑐莹NE、NNE向构造＞5km;瑑瑠NE、NNE向构造为3km;瑑瑡NNE、NE与近EW向构造交汇;瑑瑢岩体的超覆、港湾状、舌状部位;瑑A隐伏岩体存在。
重砂:瑑AⅠ、Ⅱ级金重砂异常;瑑瑥以金为主Ⅰ、Ⅱ级组合异常;瑑瑦重砂异常与构造吻合程度较好;瑑瑧异常规模(与单元面积之比)＞50%。
化探:瑑瑨金化探组合异常;瑑莹其他组合异常;瑒瑠化探异常规模(与单元面积之比)＞50%;瑒瑡化探异常与构造吻合程度较好;瑒瑢金异常值＞4×10－9;瑒A金异常值(2～4)×10－9。
遥感:瑒A环形构造发育;瑒瑥环形构造存在;瑒瑦EW向线性构造发育;瑒瑧其他方向线性构造发育;瑒瑨环线交、切程度复杂;瑒莹环线交、切程度简单。
三态变量系统共选择了31个地质变量，变量名称及与成矿的关系见表9－1。
(2)定量变量选择。
定量预测变量，是描述性定量变量，能表达预测目标在规模上的差异，可以反映资源规模级别。同时，这些变量也是连续性变量，是用于回归预测模型进行地质单元资源量预测的变量。
描述性变量共包括7项25个变量:
1)预测单元与Ⅱ级断裂的距离:①随距离的增大，资源量规模变小，但二者不具有明显的线形关系;②赋存特大型、大型矿床的单元，多位于断裂带附近;赋存小型矿床的单元，多离主断裂4km以上;赋存中型矿床的单元其规律性不明显，即可近可远。说明这个信息对大型以上和小型矿具有区分能力。因此构置:①0km;②＜4km;③≥4km三个变量。
表9－1 三态变量类型一览表
2)单元与构造交汇点的距离:随着远离构造交汇点，单元矿床规模呈变小趋势。赋存特大型矿床的单元多在交点上，赋存小型矿床的单元则在远离交点的10km以上范围内，而赋存中型矿床的单元多数在5～10km范围内。据此设置①＜5km;②5～10km;③＞10km三个变量。
3)控矿断裂带的宽度:胶西北金矿资源储量规模有随断裂带宽度增大而变大的趋势，赋存中、小型矿床的单元其控矿断裂带宽度多数不大于10m，赋存特大型矿床的单元其控矿断裂带都在100m以上，赋存大型矿床的单元其控矿断裂带宽度变化较大。据此确定①≥50m;②50～10m;③＜10m三个变量。
4)金分散流异常面积与单元面积比:单元矿床规模同金分散流异常面积与单元面积的比值具有一定线形关系，仅个别单元摆动较大，不同规模单元有相对集中性。可以分为①＞90%;②70%～90%;③25%～70%;④＜25%四种区间，即为四种变量。
5)金异常面积:分为①＞70km2;②30～70km2;③10～30km2;④＜10km2四个类型，构置为四个变量。
6)金异常浓度:分为①＞200×10－9;②(50～200)×10－9;③(20～50)×10－9;④＜20×10－9四级，构置为四个变量。
7)面金属量与单元面积比:分成①＞200;②100～200;③10～100;④＜10四个比值区间，构置为四个变量。
2.定性地质标志模型评价方法
本次胶西北金矿资源总量预测评价使用的具体方法类型是区域矿产资源总量预测中的定性地质标志模型评价方法。在地质单元划分和变量提取基础上，建立模型单元，通过模型单元研究，建立数学模型，进行矿田的定位定量预测，优选找矿靶区。涉及4种数学预测评价方法:特征分析法———判断金矿资源的分布位置，逻辑信息法———评价资源量规模级别，蒙特卡罗法———预测成矿带(田)的资源量，回归分析法———确定资源量的空间分布。
特征分析法又称决策模拟，一种用于矿产统计预测的数学地质方法，其原理为由多个矿产统计预测变量中提取综合特征，根据综合特征建立模拟区和预测区之间的定量关系，并达到对未知区预测的目的。由于使用的计算方法不同，特征分析有不同的模型，常用的3种模型为:乘积矩阵矢量长度法模型、乘积矩阵主分量法模型和概率矩阵主分量法模型。特征分析法能帮助我们减少因原始数据不完备所引起的资源评价结果不确定性。它应用矿床的三维环境(包括地质环境、物理特征、化学特征和卫星影像特征)以及矿床产地和形成作用(即成因)的数据建立，检查和运用矿床模型，快速确定评价区的评价对象(单元或矿点)同已知模型的相似程度，或产出矿床的有利程度。
逻辑信息法是使用定性地质资料进行矿产资源评价的方法之一。该法是以数理逻辑、组合分析及概率统计为基础的一种综合性数学分析方法。借助组合分析和逻辑运算，比较观测对象结构关系的相似性，并确定这种结构中个别元素的作用。逻辑信息法的实质是对比预测对象的观测数据在构形上的变化和结构上的相似性。逻辑信息法是预测资源规模的有效方法，它通过对已知模型矿田单元的合理分级，建立变异序列筛选变量，计算标志权、模型及预测单元的对象权而达到预测资源量规模的目的。
蒙特卡罗法又称统计实验法、随机模拟法，是一种通过随机变量的统计实验、随机模拟求解数学问题的近似解的方法。它是一种应用较多的地质问题随机模拟方法。蒙特卡罗法模拟资源量大体分为以下过程:①构造概率模型，即建立资源量与参数之间的关联;②建立参数的统计分布;③产生随机数;④抽样，形成资源量分布;⑤用资源量分布模型估计预测区资源量，从而做出评价。
回归分析法，又称因子分析法，经济预测中最常用的预测方法之一。找出一个经济变量与某些视作主变化原因的变量(解释变量)之间的数学关系，即建立数学模型，然后用某种方法给出未来期间外生变量(即受模型中变量影响小，由外部条件决定的变量)的数值，将这些数值带入数学模型，计算出要预测的经济变量的未来数值，即预测值。该方法在矿产资源评价中也普遍使用，主要原因:一是它不仅能研究变量与变量之间的关系，而且能根据一个或几个变量值(自变量)估计另一个变量(因变量)的值，并且可以推断变量之间的关系;二是它能找到影响因变量的主要自变量和次要自变量，并确定这些变量之间的关系;三是回归分析中的逐步回归能自动从数量众多的可供选择的自变量中选出与因变量关系“最密切”的一组自变量，建立资源量与地质条件之间关系的评价模型，较直接地估算预测区的资源量。回归分析的数学模型较多，主要有:一元线性回归、多元线性回归、逐步回归、主成分回归、非线性回归、事件概率回归、偏相关和多元回归、岭回归、典型回归分析和多重回归。
(二)焦家带深部金矿预测方法
对焦家带深部金矿预测采用了矿区和矿床相结合的矿产资源评价方法，力求做出矿床数、位置、质量及相应数量的描述。这项工作是建立在大量翔实数据基础上的评价工作，评价方法置于地质条件分析基础之上，是对成矿控制因素的综合研究。主要涉及5种预测评价方法:地质类比法、趋势外推法、地质几何法、地质－地球物理法、地质－地球化学法。
地质类比法是以某些勘查程度较高的矿区作为类比的标准，通过对关键参数的比较，对未知区进行评价的一种方法。本项目主要是通过比较已发现深部矿与浅部矿的关系、深部矿的分布产出特点，研究矿化富集规律，建立矿床模式和区域成矿模式，预测未知区矿床存在的位置、规模。
趋势外推法是成矿预测中应用最早的一类较成熟的方法。立足于矿床(体)的已知特征，根据矿床(体)有关特征的自然变化趋势从已知地段外推相邻未知地段内的有关特征。该方法使用简便、直观，效果又较好，在矿区深部及外围的成矿预测中得以广泛应用。本书运用趋势外推法，根据矿体外部特征变化外推深部矿体延深及规模，根据矿体内部特征变化外推深部矿体品位、体重等参数，根据成矿规律外推深部尖灭再现矿体。
地质几何法是采用几何方法估算预测矿床的资源量，即把形状复杂的矿体预测描绘成简单的几何形体，并将矿化复杂状态转变为在影响范围内的均匀化状态，达到快速、大致估算其体积和资源量的目的。本次工作采用块段法估算预测的资源量。
地质－地球物理法是在地质勘查研究的基础上，通过研究地球物理场或某些物理现象，以推测、确定预测对象的物性特征，进而推断预测对象的地质属性。本项目主要根据CSAMT、SIP法所建立的地球物理模型和预测的矿体位置，推测未知区矿床分布。
地质－地球化学法是在地质勘查研究的基础上，以地球化学分散晕为主要研究对象，通过调查有关元素在地壳中的分布、分散及集中的规律，结合地质分析，达到预测矿床(体学)的目的。本项目根据井中构造地球化学晕，分析判断所处矿体位置，预测深部矿体学分布。