Geomorphometric analysis of Zimbabwe’ digital elevation model and issues of exogenic metallogeny

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Background. The raw material base of the Republic of Zimbabwe covers numerous endogenic deposits of chromium, nickel, copper, platinum, gold, diamonds, and other minerals. Exogenic deposits are of less occurrence. Most exogenic nickel deposits in the weathering crust and gold ore placers have reached their point of exhaustion. However, there remain prospects for discovering new objects, which determines the relevance of forecasting and prospecting of hidden exogenic deposits in Zimbabwe.Aim. A geomorphometric analysis of a digital elevation model (DEM) of Zimbabwe with a view to forecasting and prospecting exogenic mineral deposits.Materials and methods. A digital elevation model (DEM) of the Republic of Zimbabwe was constructed using 120 scenes of the SRTM Void Filled global DEM (SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) version with filled areas of missing data) with a spatial resolution of 3 arcseconds (~90 meters per pixel). The data was obtained through the EarthExplorer service (https://earthexplorer.usgs.gov) from the USGS (US Geological Survey). All operations were performed in the open-access SAGA GIS software (http://www.saga-gis.org).Results. Prospects for discovering exogenic deposits formed in the Neogene-Quaternary period can be assessed by calculating the geomorphometric parameters of the terrain. The conducted analysis of the DEM of Zimbabwe established that its terrain contains the following regional elements of the geological structure: outcrops of the Archean basement, the Great Dyke, Proterozoic formations of the folded framework of the basement, rocks of the Mesozoic and Cenozoic cover. Large terrain segments contain metallogenic taxa, including the Zimbabwean Archean endogenic ore belt. The main watershed divides the area into two geomorphologically different — north-western and south-eastern — parts.Conclusion. Large terrain segments of the area under study are shown to contain metallogenic taxa, including the Zimbabwean Archean ore belt. An assumption is made that buried placers of gold and platinum, as well as redeposited deposits of cobalt, nickel, and scandium in the lateritic weathering crust should be widespread northwest of the main watershed.

Sobre autores

P. Ignatov

Sergo Ordzhonikidze Russian State University for Geological Prospecting

Email: ignatovpa@mgri.ru
ORCID ID: 0000-0002-7956-580X
Código SPIN: 7893-1477

E. Polyakova

Federal Research Center for Integrated Arctic Studies named after Academician N.P. Laverov, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: lenpo26@yandex.ru
ORCID ID: 0000-0003-1150-1778
Código SPIN: 1362-3404

A. Mineev

Federal Research Center for Integrated Arctic Studies named after Academician N.P. Laverov, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: mineew.al@gmail.com
ORCID ID: 0000-0003-3303-6520
Código SPIN: 6676-4183

S. Malyutin

Sergo Ordzhonikidze Russian State University for Geological Prospecting

Email: malyutinsa@mgri.ru
ORCID ID: 0000-0002-4508-4805
Código SPIN: 4968-3696

Bibliografia

  1. Белов С.В. Великая дайка Зимбабве. Природа. 2011. №. 7. С. 47—51.
  2. Игнатов П.А., Малютин С.А., Ланчак М.М. Основные черты исторической и региональной металлогении кратона Зимбабве. Горный журнал. 2024. № 5. C. 28—37.
  3. Лебедева Е.В. Поверхности выравнивания Южной Африки: эволюция и сохранность. Геоморфология. 2011. № 1. С. 48—58.
  4. Никишин Д.А. Процессы генерализации в аналоговой и цифровой картографии. Системы и средства информатики. 2018. Т. 28. № 3. С. 204—216.
  5. Полякова Е.В. Геоморфометрический подход в геоэкологических исследованиях северных территорий страны. Успехи современного естествознания. 2018. № 3. С. 117—122.
  6. Gann D. Quantitative spatial upscaling of categorical information: The multi‐dimensional grid‐point scaling algorithm. Methods in Ecology and Evolution. 2019. Т. 10. No. 12. P. 2090—2104.
  7. Moore A.E., Cotterill F. P. D., Broderick T., Plowes D. Landscape evolution in Zimbabwe from the Permian to present, with implications for kimberlite prospecting. South African Journal of Geology. 2009. Т. 112. No. 1. P. 65—88.
  8. Römer W. The distribution of inselbergs and their relationship to geomorphological, structural and lithological controls in Southern Zimbabwe. Geomorphology. 2005. Т. 72. No. 1—4. P. 156—176.
  9. Stevenson J.A., Sun X., Mitchell N.C. Despeckling SRTM and other topographic data with a denoising algorithm. Geomorphology. 2010. Т. 114. No. 3. P. 238—252.
  10. Schoenberg R., Nagler Th.F., Gnos E., Kramers J.D., Kamber B.S. The Source of the Great Dyke, Zimbabwe, and Its Tectonic Significance: Evidence from Re-Os Isotopes. The Journal of Geology. 2003. Vol. 111, P. 565—578.
  11. Sun X., Rosin P. L., Martin R., Langbein F. Fast and effective feature-preserving mesh denoising. IEEE transactions on visualization and computer graphics. 2007. Vol. 13. No. 5. P. 925—938. https://doi.org/10.1109/TVCG.2007.1065
  12. Teitler Y., Cathelineau M., Ulrich M., Ambrosi J.P., Munoz M., Sevin B. Petrology and geochemistry of scandium in New Caledonian Ni-Co laterites. Journal of Geochemical Exploration. 2019. Т. 196. P. 131—155. https://doi.org/10.1016/j.gexplo.2018.10.009
  13. Wang Z., Li M.Y. H., Liu Z.R., Zhou M. Scandium: Ore deposits, the pivotal role of magmatic enrichment and future exploration. Ore Geology Reviews. 2021. Vol. 128. 103906pp. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2020.103906

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».