Analysis of geochemical patterns in a soil profile over mineralized bedrock
Notice bibliographique
Résumé
Transported soils cause difficulties in the identification of geochemical anomalies. It has been demonstrated that the joint application of local singularity analysis (LSA) and principal component analysis (PCA) can identify geochemical anomalies effectively, especially in regolith-covered areas. However, more convincing evidence is needed to explain the reasons for this. In this study, a soil profile overlying several mineralized veins cutting through bedrock was analysed in situ using a portable X-ray fluorescence spectrometer. The patterns of two mineralization-related elements, Cu and Mo, were analysed. The results revealed that the element concentrations of the soil sharply decreased as the distance from the bedrock increased, and this relationship can be described by a power-law model. LSA enhanced several vein-like anomalies corresponding to the mineralization veins in the bedrock, and the presence of vertically elongated weak anomalies in the soil indicates the migration of ore elements originating from the underlying bedrock through the soil. The statistics show that the patterns of the local singularity index (LSI) are stable at different depths and in different media, whereas the concentration patterns are not. In addition, the mineralization-related elements have a higher correlation coefficient for the LSI than for the concentration. Since a previous simulation study determined that a mineralization-indicative first principal component prefers that the variables have a close relationship and that the variables have similar patterns in different geological objects, the patterns discovered in this study explain why LSA is effective in identifying geochemical anomalies, especially when combined with PCA. Supplementary material: the high-resolution photo, the element concentration data and the lithologic data of the profile are available at https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.5957122 Thematic collection: This article is part of the Applications of Innovations in Geochemical Data Analysis collection available at: https://www.lyellcollection.org/cc/applications-of-innovations-in-geochemical-data-analysis
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».