地球化学场是地球化学变量在各种时空尺度上的分布, 它与时空分布的温度场、流体运动场及各种化学反应相互耦合、相互作用、互为因果(Levinson, 1974; Omaljev, 1987)。地球化学场将化学元素的时空分布看作一个连续的数值场，可以使用数学场理论及其数值模拟方法来研究地球化学场的时空结构，找出场中数值之间的依赖关系(谢淑云和鲍征宇, 2002; Korobova and Romanov, 2009)。各类岩石、土壤、水、气体等作为地球化学场的介质，通过研究这些介质, 可以揭示地球化学场的时空分布特征及其与各类矿床之间的关系, 从而认识各类矿床的成藏、成矿规律和地球化学机制(鲍征宇等, 1999；Ratschbacher et al., 2015)。大量国内外研究表明，地球化学场中的元素丰度及其组合与含矿性有着密切联系，因而研究地球化学场的元素分布和迁移、富集规律对成矿预测和地质找矿具有十分重要的意义。

本文从物理学“场论”的角度出发，在四维时空上分析各类地球化学场的作用方式和它们之间的联系；将静态的、动态的地球化学场分析与三维地学模拟、大数据分析等方法相结合，探讨其在隐伏矿体三维预测中的作用。

“场”的概念由英国科学家法拉第提出，之后，经过麦克斯韦和赫兹等人的相关研究工作，最后提出被物理学界普遍接受的“场论”的理念，指由物质媒介传递相互作用的近距作用。从物理学的观点来看，某物理量f在空间的一个区域D(D⊂R³)上分布，称为一个场，确定场的物理量f称为场量。空间和时间是物质运动的存在形式，场是物质存在及相互作用的一种特殊形式，是在空间范围内某个物理量的按势分布，随着时间的变化，场内各点的强度和方向也将发生变化。根据场量f的性质，又分为标量场(如温度、密度、势能等)、矢量场(如引力场、电场、磁场等)和张量场(如应力场等)。“场论”方法在地球物理学中得到了广泛应用，建立的重力场、地磁场、电磁场、地震波场等，用于岩矿石的密度、磁化率和电阻率等物理量的空间分布研究。

地球化学场是表现化学元素的迁移运动和彼此有关联的各类地球化学指标的时空分布，地球化学作用都是以地球化学场的形式来实现的，取X轴、Y轴、Z轴分别代表经向、纬向和垂向的直角坐标系，则任意点(x, y, z)⊂R³上任何时刻t，存在着j个相，每个相有i个地球化学指标，则可将地球化学场表述为公式(1)：

(1)

其中，时间参数t表达了同一点上化学成分及物质形式的动态演化，在各种岩石、矿物、土壤、水、生物等的形成、发展和破坏转变过程中, 始终贯穿着化学元素的迁移运动，元素不断地进行组合(结合)、分解和再组合、分配和再分配、集中和分散，造成地球化学场内不同相态的化学元素及其化合物的分异形成。

地球化学场的三个基本要素为场源、场作用，以及散布在空间中的地球化学指标(李广之, 1999)。其中，场源是指形成地球化学场的物质和能量源，场源不同，场的性质不同；场作用是指因场源中的物质和能量与周围环境中的物质和能量不平衡而产生的交换作用；空间中地球化学指标分布是场源在场的动力学作用下地球化学元素迁移的结果。元素迁移的内因主要有键额性质、化合物的性质、离子的能量性质(化学位)、原子的重力性质和原子的放射性质，这些性质归根结底都与原子的结构有关(陈国能, 1997; 林小明和陈国能, 2002; 戴塔根等, 2005; Zhang, 2008)。元素迁移的外因则包括温度、压力、浓度、介质的酸碱度、氧化还原电位、溶液和熔融体的电离度、胶体作用、生物作用、构造、围岩性质、气候及地形条件等(郑永飞等, 1999; 叶天竺和薛建玲, 2007; 张德会, 2015)。

扩散和对流是物质迁移的两种形式，一般来说，大尺度上的物质迁移常常是通过对流完成的，而小尺度上的物质迁移则常常是通过扩散完成的(Zhang, 2008)。菲克定律用来描述物质扩散现象(含固相、液相和气相)的宏观规律。菲克第一定律提出，在单位时间内通过垂直于扩散方向的单位截面积的扩散通量与该截面处的浓度梯度成正比，也就是说，浓度梯度越大，扩散通量越大。扩散通量J的三维向量场可表示为公式(2)，

(2)

其中，D称为扩散系数(m²/s)，为一个张量，D值越大则扩散越快，对于固态岩石中的扩散，D值都是很小的；C为扩散物质的体积浓度(kg/m³)，为一个数量场；∇为梯度算子；i、j、k表示X、Y、Z方向的单位矢量。

在菲克第一定律的基础上推导出来的第二定律指出，在非稳态扩散过程中，在三维无限介质空间中(x, y, z)点处，浓度随时间的变化率等于该处的扩散通量随距离变化率的负值，可表示为公式(3)

(3)

若D为常数，则有公式(4)，

(4)

流体流经渗透介质时，流体中某一元素总浓度C可用对流-扩散方程来描述(公式5)，

(5)

其中，μ_x、μ_y和μ_z分别为X、Y和Z方向上的流动速率。

各类地球化学场因为场源、作用方式以及空间的填充介质和物理化学环境等差异，场作用的结果(即地球化学指标的时空分布)也就千差万别；同时，各类地球化学场也是一个密不可分的整体，它们的场源、作用方式和作用空间之间存在着交叉和重叠。而且，同一系统内往往存在有多个地球化学场的相互渗透和作用，其动力学机制也不是单一的，而是多种动力学机制组合的过程。此外，地球化学动力学还需要研究地球化学场与系统内的温度场、流体运动场及化学反应等的相互耦合作用，并应用数学场理论建立起系统的时空演化模型，通过计算机数值模拟动态分析来揭示系统的时空结构。由于系统的复杂性，在一些情况下建立起其动力学过程的理论模型会比较困难，而不得不采用建立其经验统计模型的替代方案。

按采样介质的不同，地球化学场可分为两种类型：(1)原生的岩石地球化学场，选择基岩作为采样介质，如在地表采集的未风化的岩石、钻孔及坑道岩石样品；(2)表生地球化学场，选择地球表生系统中的介质作为采样对象(主要有水、水系底沉积物、土壤、大气、植物、重砂等)。地球化学场不仅反映了成矿中元素聚集富集的机制，还反映出成矿后元素迁移扩散的规律。地球化学场类型不同，其动力学过程的控制因素也不尽相同：原生地球化学场主要受到构造、岩浆活动、沉积建造、变质作用等的控制；表生地球化学场主要受到地壳表层的风化剥蚀、渗滤溶离、搬运沉积、夷平堆积等活动的控制，各类地球化学场的作用模式如图 1所示。

图 1

Fig. 1

图 1 各类地球化学场作用模式概念图 Fig. 1 Concept map showing different kinds of geochemical fields and their interacting models

从成矿的机理上讲，内生矿床的形成主要是矿源、流体和热三个基本因素的作用结果，这三个要素则进一步受控于构造运动、岩浆活动、沉积建造、变质作用等的发生和发展。其中，地质流体是联结矿源、成矿地质背景和矿体发育场所这三者的纽带，是矿床形成过程的主要控制因素。根据目前一般的看法，地质流体作为从矿源地汲取并搬运成矿物质的主要媒介，在促使成矿物质从分散到富集成矿的过程中起了重要的作用。同时成矿溶液还对矿体围岩产生影响：其一，改变了近矿围岩的矿物组成和结构构造，即形成围岩蚀变；其二，造成了有关成矿组分的带入和围岩某些组分的释出，改变围岩的元素分布，特别是改变围岩中微量元素的分布，即形成原生晕。原生晕表现为局部的岩石地球化学异常，对原生晕的研究是研究成岩成矿作用、以及探索未发现矿产资源的主要方式之一(Wang et al., 2013)。李惠等(2006)研究并发现了不同期次形成的矿体及其原生晕在空间上的叠加结构，将原生晕法发展为构造叠加晕法。

在成晕过程中，除少数情况下元素呈气相迁移外，主要呈液相迁移。在围岩中元素的液相迁移主要有渗透和扩散两种方式，渗透迁移是由压力差而造成的，扩散迁移就是由于浓度差引起的。有些内生成矿作用，岩浆活动的参与也为成矿提供了物质来源和热能，还为成矿溶液提供了运移通道和压力环境(刘崇民, 2006; Ratschbacher et al., 2015)。

表生地球化学场按采样介质可进一步划分为土壤地球化学场、水系沉积物地球化学场、水文地球化学场和气体地球化学场。

这里的土壤主要指残破积的地表疏松覆盖物，同时也包括塌积的、冰积的、湖成的、风成的以及有机成因的地表疏松覆盖物。地下深部形成的矿体、矿化及原生晕，与围岩一起进入表生带后，经过风化剥蚀、渗滤溶离、生物作用和成壤作用逐渐形成土壤，并使大量的矿体露头遭到覆盖(余先川等, 1998; 周永章等, 2008; Zhang et al., 2011; Sadeghi et al., 2013)。

在表生作用下，元素随着矿物的破碎或溶解，会向外迁移产生次生分散，这种分散可分为机械分散和水成分散。矿石中成矿元素呈固相(原生矿物、难溶的次生矿物)迁移而形成的分散称为机械分散，这种分散大致可归结为矿石的破碎和矿石的质点位移；矿石中成矿元素呈液相(溶液)迁移而形成的分散称为水成分散，这一过程包括矿石的氧化、溶解、迁移及析出。在岩石、矿物风化和成壤过程中，由于植物残体的聚积和细菌分解作用导致物质的淋蚀、淋滤、淋提和淀积作用，使得成矿物质迁移，地球化学元素也可进行再分配，一部分元素被溶液带出，一部分元素在地表条件下组成稳定的化合物。

水系沉积物地球化学场是岩石、矿体、原生晕及次生晕在表生带破坏后发生分散，受到河流水动力的冲刷、搬运、沉淀(在水系发育、地形切割剧烈的山区尤为明显)，矿石组分元素进入水系而发生再次迁移、分散、富集所形成的。河流水系沉积物中累计形成的次生异常往往沿水系呈线状延伸，其范围比原生晕、次生晕更大。由水系沉积物对原岩的继承性，可通过大规模系统的水系沉积物采样及分析，查明局部线状异常特征及其与原岩之间的关系来指导找矿工作(Cheng, 2007; Zuo et al., 2009; 张生元等, 2009; Xie et al., 2010; Carranza, 2011; Yousefi et al., 2012, 2013)。

水系沉积物地球化学场的发育通常受以下因素控制(戴塔根等, 2005)：(1)原岩的规模大小、品位高低、汇水盆地的大小，影响地球化学异常的强度和长度；(2)原生矿物的抗风化性质，抗风化能力强的矿物，其中的元素主要是以机械迁移为主，抗风化能力弱的矿物，其中的元素主要呈离子、络离子和胶体形式在水中迁移；(3)介质的物理化学条件(成分、pH、φ值等)，影响天然水中元素的溶解和沉淀；(4)温度和降雨量，影响地球化学元素的含量；(5)河流的级次和水流的速度，地球化学异常往往发育于1~2级河流中，在河流中水流速度变缓处有利于矿物碎屑的沉积。

矿体、原生晕及其它次级分散中的元素与天然水接触时，一些可溶性元素主要通过溶解、氧化、电化学溶解、碳酸作用、生物作用及胶体作用转入地表水、地下水中，在水中发生的溶解-沉淀反应控制着天然水化学成分的形成和演化。假设在水中化合物A和B反应，生成物为C和D，其反应式可表示为公式(6)，

(6)

其中，a、b、c和d分别为A、B、C、D的化学平衡系数。当达到平衡状态时，水中的反应物与生成物的关系满足质量作用定律，如公式(7)，

(7)

其中，K为热力学平衡常数，[]代表热力学有效浓度。

通过对水文地球化学场中天然水的元素含量、pH值、Eh值等进行系统测定，研究其在天然水中分布分配变化的规律，可发现其中地球化学异常来指导找矿(周永章等, 2005; Ayling and Moore, 2013; 任加国和武倩倩, 2014; Wang et al., 2015b)。

当地表被厚层风积物、冲击物、洪积物和冻碛物等覆盖时，通过对土壤空气和大气中的某些气态的元素及化合物进行测定，可发现与矿有关的气体异常来指导找矿，除了可以用于找金属矿外，也用于寻找石油、天然气、煤田、地热等，还可用于发现隐伏的断裂构造以及进行地震预报(Wang, 2003; 王学求等, 2012; 董树文等, 2014)。

地球化学作用的结果是元素的迁移，它既不能脱离时间，又不能超越空间。地球化学作用的时间演化具有一定的规律性, 即“时间结构”；地球化学作用的空间展布也具有一定的规律性, 即“空间结构”(於崇文, 2000)。地球化学场可以看作是对四维时空的规则采样(特定时间上的每个位置点看作是一个样本)，可以通过统计分析来获取客观存在的规律。对地球化学场的分析不应仅限于静态的空间结构分析，更应该发展基于正、反演方法的动态的时空结构分析方法。

地球化学元素的空间分布可以看作一个连续的具有特定结构的数值场，场的地球化学指标之间的关联性和差异性反映了场的确定性特征。揭示地球化学数据中这些非随机性特征、阐述地球化学场的空间结构都要依赖数学场及其数值模拟的方法(Korobova and Romanov, 2009)。地球化学场的空间结构分析，主要包括研究样品间的相似性和差异性来识别异常区域，以及研究元素间的空间相关模式来解释地球化学作用过程。

区分背景、突出异常、提取找矿信息，是最终有效圈定和评价矿致异常的关键(鲍征宇等, 1999; Zuo et al., 2009)。首要的是地球化学背景场和异常场的分解，其次是异常场中含矿异常、无矿异常和非矿异常的分解，以及不同类型含矿异常的分解。常用的方法包括地质统计学、非负矩阵分解、主成分分析、各类滤波技术、小波分析、混沌理论、神经网络、模糊权重，以及各类GIS空间分析方法等(陈建国等, 1998; 陈建国和夏庆霖, 1999; Harris et al., 2000; 陈建平等, 2003; 陈明等, 2004; Li and Cheng, 2006; 郭科等, 2006a, 2006b; 张生元等, 2009; 刘崇民等, 2010; Sadeghi et al., 2013; Yousefi et al., 2013)。随着分形与多重分形理论被大量用于地球化学空间结构分析中，多重分形滤波成为地球化学场背景与异常分解，以及提取复杂异常模式的有力工具(成秋明, 2001; 谢淑云和鲍征宇, 2002; 陈永清等, 2006; Xie et al., 2010; Cao and Cheng, 2012; Lou et al., 2015; Parsa et al., 2017)；Cheng (2007)在分形理论的基础上提出了奇异性理论，已经在地球化学场分解中取得了良好效果(Zuo et al., 2009; Cheng, 2012; Wang et al., 2012; Zhao et al., 2012)。

空间相关模式的研究是区分和识别不同类型地球化学场的一种有效方法(周蒂等, 1993)，它有两方面的含义：一是单个地球化学指标在区域上的空间自相关性，二是多个地球化学指标之间的空间互相关性。空间自相关反映一个空间点上某种地球化学指标与邻近区域点上同一地球化学指标的相关程度，用于检验一个点上的地球化学观测值与邻近点上相同指标的值是否显著相关。空间自相关的度量可以写成属性自相似性集合与位置自相似性集合的叉乘形式的交叉积统计指标(Longley et al., 2005)，如Moran’s I系数、Geary’s C比率，以及地质统计学中的“结构分析”或“变异函数模拟”。地球化学场的另一个更为重要的本质特征是，同一位置的不同地球化学指标之间存在相关性，这是一种既有统计相关、又有空间位置相关的多元信息的空间结构。空间互相关分析一般用多元地质统计学中的“互变异函数”(叶水盛等, 2000; 余先川等, 2003; Bishop and Lark, 2006; Pardo-Iguzqúiza and Atkinson, 2007)和地理加权回归方法(Zhang et al., 2011)来研究多个地球化学指标之间的相关关系的方向和强度。

地球化学作用既有时间、空间上的多样性和差异性，又有在特定时空域中的相似性或一致性。而地球化学场作为各类地球化学作用的对象和空间载体，地球化学场的时空结构反映了场作用的动力学机制及其时、空定位，场作用过程的模拟可采用正、反演方法。

在勘探地球物理学中，由给定的地质结构模型开展数值模拟得到地球物理观测的过程，叫做正演；从地球物理观测数据来获知地质结构的过程，叫做反演。经过数十年的发展，地球物理正反演算法经历了由二维、规则、均质的简单形体到三维、不规则、非均质的任意形体的演变过程，在计算域上也由单一的空间域转变到时空域中进行，计算方法也由最初的解析解向数值解过渡，算法涉及各种方法联合约束条件下的复杂迭代过程，多种物探方法的联合反演或联合解释技术也日趋成熟(Zhdanov, 2002, 2009)。在地球化学场分析中可借鉴地球物理学中的相关方法，在场作用的地球化学动力学机制研究的基础上开展地球化学场的正、反演。

正演是指由场源及介质模型m推导出地球化学指标的分布c，通过非线性算子A将模型参数与观测结果联系起来，如公式(8)

(8)

其中，c∈C，是观测数据Hilbert空间C中的元素；非线性算子A通常是已知的，表达为元素迁移等地球化学动力学方程或经验统计模型；t为时间变量；m∈M，是模型参数Hilbert空间M中的向量，表示地球化学作用的场源、物理化学条件以及填充介质参数。地球化学场正演可采用具有时-空离散性质的元胞自动机模型来实现，模拟各类地球化学指标的空间分布来指导找矿勘查。

与正演相对，反演则是由场的地球化学指标分布来推导场源及介质模型(Albarède, 1995)，如公式(9)

(9)

其中，A^*是非线性算子，使得观测值与模型参数建立关系。反演问题的求解就在于找到非线性算子A的逆运算符A^*，然而，通常情况下算子A^*是难以确定的，由观测数据向量到模型参数的非线性逆问题可以由misfit函数Φ来表达(Zhdanov, 2002)，如公式(10)

(10)

其中，函数Φ表示为向量的内积。上式可通过梯度类的最优化算法来求解(Tripathy and Das, 2014)。推导场源和介质模型是地球化学场分析的最终目标之一，有助于从地球化学作用的动力学机制角度理解地球化学场的时空结构(周蒂等, 1993)。整合时间变量的反演方程解释了由流体导致的岩石中矿物、元素和同位素迁移的时空结构，反演理论可对迁移强度和流体流动的三维形态进行定量估计(Wing and Ferry, 2007)。应用正反演及统计建模手段可在场数据及其分析解释结果之间建立一个迭代的最优化过程，有利于提高对场信息的解释，以及数值模型的构造和解释(Glynn and Plummer, 2005)。目前，地球化学反演问题主要应用于地质年代学、热年代学、地质速率计、原岩推定和水岩作用模拟等领域(Glynn and Plummer, 2005; Zhang, 2008; Tripathy and Das, 2014)。

地球化学场绝不仅仅是二维或三维空间中分布的网格数据，更应该从物理学“场论”的角度来分析各类地球化学场的场源、场作用及作用结果。要以场的动力学机制为基础，变静态的空间结构分析为动态的时空结构分析，借鉴地球物理学中的正、反演理论研究四维时空中地球化学场的发展和演化。

随着找矿勘探的难度日益增大，找矿工作由地表矿、浅部矿、易识别矿转向寻找隐伏矿、深部矿、难识别矿。化探手段要满足隐伏矿体预测的需求，就要与三维地学模拟、大数据成矿预测等技术紧密结合，发展新的地球化学场分析方法。

隐伏矿体预测的特点决定其要从真三维空间角度来分析和解决成矿预测中的问题，因而，现行的平面二维地球化学场空间结构分析方法的局限性愈来愈凸显，乃至目前隐伏找矿及深部找矿工作更多地依赖地球物理勘探手段。然而，地球化学场本质上是三维的，结合三维地学模拟构建的地质体三维形态、发展基于三维数字矿床模型的地球化学场真三维分析方法已经势在必行，加之近些年来飞速发展的深穿透地球化学手段，相信地球化学场将在探测地下及深部的物质成分、分析隐伏矿体的成矿物理化学条件及成矿动力机制等方面将大有可为(Wang, 2003; 李惠等, 2006; Sokolov et al., 2007; 叶天竺和薛建玲, 2007; 王学求等, 2012; 董树文等, 2014; Shahi et al., 2016)。

三维地学模拟旨在采用适当的数据结构在计算机中建立起能反映地质体的形态和拓扑关系以及地质体物理、化学属性空间分布等地质特征的数学模型。Houlding (1994)最早阐述了地下三维可视化技术的核心理论和基本方法，Lynx软件系统就是基于该理论和方法体系实现的。Mallet (2002)提出了一种新的地质目标计算机辅助设计方法以适应地质、地球物理和油藏工程的需要，其理论和方法体系已经成为GoCAD软件系统的主要技术支撑。随着近些年来三维地学模拟技术的成熟与普及，借助FLAC(3D)、TOUGHREACT、ANSYS等专业软件，三维构造流体成矿动力学的计算模拟得到了极大发展(Courrioux et al., 2001; Ord et al., 2002; Zhao et al., 2003, 2006; Sprague et al., 2006; Yang et al., 2006; Pouliot et al., 2008; Schmalholz, 2008; Ismail-Zadeh et al., 2010; Liu et al., 2012)。

各类表生地球化学场虽然表现为平面图上的二维网格数据，但场的本质是四维时空的，其场源、作用空间也大多分布在地下空间，表生的地球化学场是地下场源长期作用的结果。三维地学模拟构建的三维地下空间中的场源和介质模型，可作为地球化学场正、反演的初始条件，并与地球化学场正、反演方法彼此补充和相互验证。地球化学场分析也适宜在三维空间场模型上实施，场模型将三维地质空间表示为由规则的或不规则的体元(voxel)组成的连续空间，侧重于表达三维地质空间内物理、化学属性的空间分布特征(Lorensen and Cline, 1987; Royse et al., 2009; Franklin and Lee, 2010; 张宝一等, 2013)。场模型使用体元来剖分三维地质空间，便于进行属性之间的空间叠加、空间相关和空间模拟等分析，场模型可以看作一幅含有空间目标(如地质体、构造等)和物化属性的三维图像，便于应用GIS三维空间分析方法对其进行深加工，如等值面分析、缓冲区分析、距离分析、方位分析、形态分析及变量构造等(Lorensen and Cline, 1987; Carranza and Hale, 2002; 张宝一等, 2012; 陈建平等, 2014; Li et al., 2015, 2016; Payne et al., 2015; Wang et al., 2015a; 王丽芳等, 2015; Mao et al., 2016)。张宝一等(2017)利用矿体及断层三维地质模型的距离场来模拟成矿元素的扩散作用，并能反映成矿元素运移过程中断层破碎带的通道作用。基于场的三维地学模拟方法更易于与有限元等数值模拟方法相耦合，从而提高地学数值模拟的精度和准确性(Audigane et al., 2011; 赵义来和刘亮明, 2011; Muzik et al., 2015)。

三维地学模拟构建的场源及空间介质模型，为地球化学场的正、反演提供了初始条件，地球化学场反演的结果又可用来修正三维地质模型，二者彼此补充和相互验证，将为隐伏矿体三维预测中地下成矿物质的分布和演化提供依据。

隐伏矿体预测目前还缺乏成熟有效的成矿理论指导，不得不依赖地、物、化、遥多元地学数据的信息融合、综合解译和联合评价，属于典型的数据密集型科学和工作。需要采用大数据的“数据驱动”的思路来挖掘地球化学场与其它地学数据间的隐性联系，探索其与成矿过程的关联性，从而开展隐伏矿体或盲矿体、难识别矿体的预测。大数据的相关性预测方法和常用矿产预测方法是一致的(肖克炎等, 2015)，地质数据的混合性、变异性、稳健性、相关性等随时间、空间及地质体的不同而各异，需要将大数据分析技术引入到地学领域的研究工作中，从而对矿产预测做出科学的定量评价与分析(赵鹏大, 2015)。

大数据科学已经成为21世纪的科学新范式，即科学研究从模型驱动向数据驱动的范式转变(Guo et al., 2014; Chen et al., 2016)。地球科学大数据正在引发地球科学领域一场深刻的革命，促进了数学地质学和定量地球科学的大繁荣，以及改变着地球科学的方法论和思维方式，从逻辑思维方式转变为由数据驱动的关联思维方式(Baumann et al., 2015; Guo et al., 2016; 张旗和周永章, 2017)。尽管地球科学大数据已经在地质调查、矿床学、沉积学等领域得到了初步应用，但在其存储管理、数据挖掘技术、可视化技术、分析与应用等方面还面临着众多挑战(Vermeesch and Garzanti, 2015; 李超岭等, 2015; 王登红等, 2015; 严光生等, 2015; Wu et al., 2017; 周永章等, 2017)。

地球化学场包含有不同活性的元素及其各种相态的分析结果，数据具有典型的多维度的特征；涉及多个场源和多种场作用的影响，各类原生和表生影响因素交叉叠加在一起难以对其进行有效分解；场中元素的扩散规律因其赋存的空间介质的不同而表现迥异，必须结合空间介质的三维分布来开展分析。地球化学场分析需要对多维、异构、隐性大数据进行高效存储、管理、集成、融合与深度挖掘，让数据说话，需要发展人工智能方法，如机器学习、深度学习、可视化分析等(张旗和周永章, 2017; 周永章等, 2017)。贝叶斯网络(Lake et al., 2015)作为机器学习中成因建模的一个革命性工具，将有利于揭示地球化学场的矿床成因机制及其背后的规律。三维地学模拟是地球科学大数据的有效载体，其关键是地质体和地质结构的三维动态可视化建模，是开展地学大数据可视化分析的最佳途径之一(Chen et al., 2016; 吴冲龙等, 2016)。

物理学“场论”和数值场分析技术是地球化学场的理论基础，开展地球化学场时空结构分析的基本前提是明确的地球化学动力学机制，地球化学场的正反演是其进行时空结构分析的重要手段。三维地学模拟为地球化学场分析提供三维空间介质先验模型，大数据分析技术提供地球化学场与多元地学数据之间隐性关系的挖掘手段，通过与这两项技术的结合三维地球化学场将在隐伏矿体三维预测中发挥更加重要的作用。但是，目前地球化学场分析中还存在一些尚待解决的问题可以作为进一步研究的方向，主要包括：

(1) 开展模型试验和数值模拟进一步厘清地球化学场演化的动力学机制，对于复杂的动力学过程通过将其分解为多个简单动力学过程来建立其理论模型，如仍有困难可暂时根据试验数据和模拟结果建立经验统计模型；

(2) 利用三维地学模拟重建三维空间介质分布模型，并在三维地学模拟的框架下进行三维地球化学场与空间介质场、温度场、流体运动场等耦合作用分析，来模拟更接近实际情况的复杂条件下的地球化学场演化过程；

(3) 在已建立的地球化学动力过程的理论模型或经验模型的基础上，以三维地学模拟构建的三维空间介质模型等多元地学场为初始模型，开展多个地球化学元素的联合正反演模拟，获得对地球化学场演化过程的最优化解释；

(4) 利用大数据分析技术中的深度学习、贝叶斯网络等方法来分析地球化学场及多元地学数据，挖掘地球化学场与多元地学数据场之间的隐性关联关系，揭示地球化学场演化过程的成因机制及其背后的规律。