(一) 地质信息变量的确定
根据本章第一节的分析总结，可知天马山－金口岭－铜官山地区矿床的形成是该地区燕山期岩浆岩、石炭系等地层、褶皱断裂构造及多期成矿事件等多种地质因素复合的结果，这些因素与成矿的关联性及其表现形式，是厘定成矿地质信息变量的基础。
图8－5 天马山及其外围地区地质与信息统计预测单元划分图
1.构造信息变量
地质地球物理资料显示，天马山－金口岭－铜官山地区与成矿关系最为密切的构造为层间断裂、裂隙构造和岩体接触带构造。矿区地层由于存在着显著的岩性和物理化学性质差异，在构造应力作用下往往容易形成层间滑动和层间虚脱，成为矿区主要的容矿构造并制约了矿体的形态产状。
在天马山矿区内，外接触带主要储矿体构造为纵向断裂及裂隙带组合，以及缓倾褶皱带内层间剥离、破碎带、裂隙带组合，矿体总体呈南北向展布;内接触带控矿构造为花岗岩边缘及内部的东西向、南北向、北东向裂隙带。因此，地表构造行迹可作为判断深部隐伏岩体形态变化及成矿有利程度的重要依据，尤其断裂密集区、断裂交汇部、构造转折部及褶皱、断裂构造的复合部是成矿的有利部位。
2.地层信息变量
石炭系黄龙组不仅是天马山硫金矿、黄狮涝金矿和铜官山铜矿层状矿体的主要赋矿层位，该层位在整个铜陵地区都是一个非常重要的赋矿层位，在区域上可以与铜陵冬瓜山铜矿、新桥硫铁矿等对比，表现出明显的层控特点，这在很大程度上与该层位中普遍存在的“同生沉积含矿层”有关。
3.燕山期花岗岩信息变量
围绕天马山岩体突起周边分布有多处成矿带，总体上构成一环状带，并且这些成矿带延伸稳定，而天马山南部派生出来的小岩体或次级突起往往与次级褶皱和断裂构造有关，对成矿十分有利，因此，天马山岩体主突起周边及次级突起部位是寻找隐伏矿体的重要标志。
4.矿化蚀变信息变量
花岗岩，尤其是矿点附近的花岗岩中普遍发育云英岩化、黄铁矿化、毒砂化蚀变等，而外接触带围岩中则发育矽卡岩化、绿泥石化、硅化、褐铁矿化等蚀变，由于断裂系统的贯通，矿化和蚀变的范围会远远超出岩体所在的位置，其影响范围甚至可达地表附近。
因此，地表矿化蚀变现象及其类型、强度和规模，一直被作为深部成矿预测的重要依据，对隐伏矿床的预测同样有效。但由于地质勘探程度的差异，对地表矿化蚀变的认识程度也必然受到制约。
5.物、化、遥异常信息变量
随着天马山矿区找矿主体对象由地表矿、浅部矿、易识别矿向隐伏矿、深部矿、难识别矿的逐渐转变，找矿难度越来越大。因此，物、化探找矿方法近年来得到了较以往更多地重视和应用。鉴于天马山矿区岩石出露程度较高的现实，原生晕测量，尤其是构造地球化学测量是较为有效的化探找矿方法，而重力测量、磁测及各种电磁法测量对探测隐伏花岗岩体形态变化也能提供有效信息，对隐伏矿体的预测十分重要。
另外，我们开展了天马山矿区遥感蚀变信息的提取和定量统计分析，由于天马山矿区岩石出露程度较高，对遥感蚀变信息的提取十分有利，加之蚀变岩石与广泛出露的碳酸盐岩地层及未蚀变花岗岩在光谱特征上反差明显，因此所提取的综合蚀变区域与现有矿床分布区具有高度的吻合性，可作为隐伏矿体成矿预测的有效标志。
6.多因素耦合信息变量
天马山花岗岩体接触带及其成矿现象绝不是一种偶然的地质现象，也不是由某个单一的地质因素所独立形成的，它是一个系统，是燕山期花岗岩、地质构造、地层、多成矿事件等多因素耦合的产物，因此，有关隐伏岩体及其找矿前景的预测涉及对多种有利因素的综合考虑，可以说是一个系统工程。当多种有利因素在空间上复合时，才有利于矿体的形成，对多因素空间耦合关系的把握在理论上可以作为一种特定的标志。
综上所述，控制和影响天马山矿区成矿的地质信息变量非常的复杂，但在提取与找矿有关的信息时，有些信息是定性而不是定量的，因而无法进行统计计算。在统计变量选择的过程中，既要考虑选择的变量便于计算机进行空间分析与计算，又要注重选择有利于成矿预测的代表性变量，因此，本次研究为了建立空间定位预测模型，为了使参与叠加分析的所有图层都包含在研究的预测范围内，特选择以下变量进行空间分析:石炭系、遥感蚀变、铁帽、二叠系、三叠系、岩体接触带、泥盆系、北东向断裂、北西向断裂、构造交汇处、褶皱，共11个变量。
(二) 地质信息变量编码设计
1.空间数据分层及分类编码设计
层的概念在地理信息系统中占有重要的位置，层是地理特征以及用于描述这些特征的属性在逻辑意义上的集合。在地理信息系统中，有许多要素都可以用来构成层，从而满足不同的需要。在构建层时，通常要考虑特征的类型，特征的逻辑分组，地理数据的使用目的等。在MAPGIS中，地图是按层组织的，每个图层包含了整个地图的一个方面，可以看做是含有在一定空间内某项专题信息的集合。目前关于分层还没有统一的原则，一般都是根据应用需要和相应的数据特点决定的。参考国内外一些系统的分层方案，在分层过程中主要注意以下几点:要考虑用户的需求，各个不同的应用部门，对数据有不同的要求，分层将各专业要素分开，使各类用户能方便地提取所需信息;便于要素查询和图形输出;便于存放属性值;针对不同的应用软件要考虑其对分层的限制;方便数据的更新和维护。
本次空间数据库的设计根据综合应用的需要和图形数据的特点，按照地学空间数据模型设计的构想，结合天马山矿区矿床地质概念模型研究的成果，突出在成矿作用过程中控制和影响矿体的形成与定位的地质信息以及找矿勘察空间信息，并力求将不同类型的空间信息进行分层管理，本次研究采用如表8－3的分层方案来管理研究区图形数据库。
表8－3 矢量数据分层表
为了有效地组织和管理地学空间数据，需要依据地理实体之间不同的特征、相似的特征以及不同地理实体的组合特征来对地理特征进行分类分级。分类是把研究对象分为若干类组，分级则是对同一类组对象按某一方面量上的差别进行区分。分类和分级共同描述了地物之间的分类体系、隶属关系和等级关系等。对空间数据的编码设计是在分类体系的基础上进行的，一般在编码过程中所用的码有多种类型，如顺序码、复合码、层次码、简码等，在地理信息代码中常以层次码为主，层次码是按照分类对象的从属和层次关系为排列顺序的一种代码，它的优点是能明确表示出分类对象的类别，代码的结构有严格的隶属关系。在编码过程中要注意对整个系统的数据进行系统设计、统筹安排，使系统数据编码具有较强的系统性。
对地质信息变量的编码设计是在分类的基础上进行的，我们选择的11个变量基本上可以分为5类:地层、构造、岩体、蚀变、矿点。在编码过程中要注意对整个系统的数据进行系统设计、统筹安排，使系统数据编码具有较强的系统性。综合考虑以上原则，结合地学空间数据的特点，参考有关国家标准，本文编码体系如表8－4至表8－9。
表8－4 地层信息编码表
表8－5 断裂信息编码表
表8－6 岩体信息编码表
表8－7 蚀变信息编码表
表8－8 褶皱信息编码表
表8－9 矿点信息编码表
2.地质信息变量赋值
地质变量在GIS中是以层的形式存储在数据库中的，因此针对不同的地质变量其属性也是不同的，但基本上可以分为3类:点文件、线文件和区文件。地质变量取值的实质是统计各网格单元内是否有点分布在网格内;是否有线通过网格;是否有某个层位的区文件覆盖网格。处理这样的变量在以往的研究中通用的取值方法是二态赋值法，即如果该地质变量在某一划分网格中存在，则其值为1，否则为0。在这里我们采用MAPGIS软件中的空间分析模块对各个地质变量进行叠加分析取值。对不同的地质变量其空间分析的方法不同，具体如下:
1) 点变量取值:判断某个网格单元内是否有点分布，如矿点等。在MAPGIS空间分析模块中空间分析菜单下用区空间分析的区对点相交分析就可得到含矿单元的区文件。这个区文件中就包含了所有取值为1的预测矿点。
2) 线变量取值:判断某个网格单元内是否有线通过，如断裂等。在MAPGIS空间分析模块中空间分析菜单下，用区空间分析的区对线相交分析就可得到有断裂通过单元的区文件。
3) 面变量取值:判断某个网格单元内是否有面通过地层。首先用空间分析模块的条件检索功能，根据地层代号(若无此属性字段，可在编辑模块中根据地层颜色参数统改层号、改当前层、存当前层等功能)将地层分布图分解成几个区文件，每个文件只包含一个地层单位，有几种地层单位(或岩体)就分为几个区文件。判断某个单元内是否有某一地层出露，可用空间分析模块中的检索菜单下的区域内检索功能，在对话框中选择区域条件文件为地层区文件，被检索文件为网格单元区文件，就可生成有某一地层通过单元的区文件。有几个地层区文件就做几次区域内检索并生成相应数量的区文件。
利用我们已划分好的网格进行地质变量取值，这样就形成m(2580)×n(11)数据矩阵，m表示网格数，n表示变量数。作为参考，这里只列出10个已知矿点的变量取值表(表8－10)。
表8－10 地质变量矩阵表
链式编码又称费尔曼编码或边界编码。链式编码将线状地物或区域边界表示为由某一起始点和在某些基本方向上的单位矢量链组成。单位矢量的长度为一个栅格单元，每个后继点可能位于其前继点的8个基本方向之一，存储的过程需要记录对象是多边形还是线性，记录线或多边形的起始行列号，并记录下每个对象的走向。