化探數據處理

化探數據處理，簡單情況下可以用人工，但現在普遍都藉助電子計算機和繪圖設備來完成。

地球化學數據通常藴含多種有用信息並伴隨某些不規律的變化，在數據獲取過程中還引入了分析測定誤差，這些使化探數據的複雜性增加了，在化探數據處理中要將這些不規律成分和分析誤差除去。

在特定情況下地球化學數據可能只反映單一的地質過程，這樣的化探數據是所謂“來自一個母體”的。一般情況是幾種地質過程作用在同一地區，他們相互重疊或部分重疊，這反映在地球化學數據上就具有“多個母體”的特徵。化探數據處理需要鑑別和分離這些母體，即對化探數據值進行分解，確定出不同母體的影響在數據中所產生的分量。在確定和分離地球化學母體時常常涉及化學元素的分佈形式，如正態分佈或對數正態分佈等。

找礦信息總是同地球化學異常相聯繫的。最普通的化探數據處理是對一組化探數據計算出背景值和變化範圍（如用平均值和標準離差來衡量），據此確定出地球化學異常的下限值。當地球化學背景隨着地理位置出現趨勢變化時，要相應地採取適當的處理方法以便獲得隨地理位置而變的背景值和異常下限。

化探數據是以多元素或多變量為特徵的。化探數據處理既研究元素之間的相互關係，又研究樣品之間的相互關係，前者叫做R方式分析，後者叫做Q方式分析。分析結果是將數據按變量或按樣品劃分成若干類，使各類內部性質相似而各類之間性質相異。如果參加分析的數據含有已知類別（如礦或非礦的作用）能起訓練組作用時，數據處理的結果可給出明確的地質解釋，否則所做的地質解釋就含有較大程度的推測性。

傳統的統計學方法以及與計算技術發展相適應的近代多元統計學方法，在60年代均被廣泛地應用於化探數據處理中。例如，用於檢驗和計算元素含量分佈形態和分佈參數的快速統計學方法（含二元相關分析與迴歸分析），用於研究採樣和分析誤差的方差分析，用於確定非平衡地球化學特徵的背景與異常的趨勢分析和移動平均分析，用於含訓練組化探數據分類方法的多元迴歸分析和判別分析，用於不含訓練組化探數據分類方法的主分量分析、因子分析、對應分析、簇團分析、和非線性映象等。這些方法已成為邊緣學科數學地質學的重要構成部分。在研究地球化學特徵的空間變化時也吸收和引用了地質統計學（礦石儲量估算的一種方法）中區域化變量的概念及有關方法。由於地球化學數據含有非數值性的成分以及地球化學特徵之間相互關係的不明確和曖昧性，因此如非參量統計學和模糊數學等方法也得到應用。此外，人們越來越注意到地球化學數據中少數高含量值對統計計算結果(如背景和異常的數值)的擾亂，已經開始使用以中位數為基礎的穩健統計學代替以平均值為基礎的傳統統計學。

化探數據處理從近代計算機技術的發展中受益極大，用計算機不僅使得前述的一系列數據處理方法成為現實，而且機器製作區域地球化學圖和其他圖件已成為常規工作。利用終端上的圖形顯示和人機交互作用，使地球化學參數的確定和異常解釋得以高效率地進行。尤其是彩色圖像處理技術在化探中的初步應用，將對化探製圖和解釋推斷工作的新飛躍發揮重大作用。各種地球化學數據庫的建立使化探數據得到長久保存和最大程度的利用，有利於在大範圍的資源共享。地球化學專家系統、地球化學過程的計算機模擬等研究工作，在先進的計算機系統硬軟件支持下也已蓬勃地開展起來。