Геоморфометрический анализ цифровой модели рельефа Зимбабве и вопросы экзогенной металлогении

Обложка
  • Авторы: Игнатов П.А.1, Полякова Е.В.2, Минеев А.Л.2, Малютин С.А.1
  • Учреждения:
    1. ФГБОУ ВО «Российский государственный геологоразведочный университет имени Серго Орджоникидзе»
    2. Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики имени академика Н.П. Лаверова Уральского отделения Российской академии наук
  • Выпуск: Том 66, № 4 (2024)
  • Страницы: 89-100
  • Раздел: ГЕОЛОГИЯ И РАЗВЕДКА МЕСТОРОЖДЕНИЙ ТВЕРДЫХ ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ
  • URL: https://journal-vniispk.ru/0016-7762/article/view/350990
  • ID: 350990

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Основу минерально-сырьевой базы Республики Зимбабве составляют многочисленные эндогенные месторождения хрома, никеля, меди, платины, золота, алмазов и других полезных ископаемых. Экзогенные месторождения имеют меньшее значение. Большинство экзогенных месторождений никеля в коре выветривания и золоторудных россыпей уже отработано. Однако перспективы выявления новых объектов далеко не исчерпаны. Актуален вопрос прогнозирования и поисков скрытых экзогенных месторождений.Цель. Проведение геоморфометрического анализа цифровой модели рельефа Зимбабве с целью прогнозирования и поисков скрытых экзогенных месторождений полезных ископаемых.Материалы и методы исследования. Для построения цифровой модели рельефа (ЦМР) территории Республики Зимбабве были использованы 120 сцен глобальной ЦМР SRTM Void Filled (версия SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) с заполненными областями отсутствующих данных) с пространственным разрешением 3 угловые секунды (~90 метров в пикселе). Данные были получены посредством сервиса EarthExplorer (https://earthexplorer.usgs.gov) от USGS (Служба геологической съемки США). Все операции осуществлялись в свободно распространяемом программном обеспечении SAGA GIS (http://www.saga-gis.org).Результаты. В основе оценки перспектив выявления экзогенных месторождений, формировавшихся в неоген-четвертичное время, может лежать расчет геоморфометрических параметров рельефа. Авторами проведен такой анализ цифровой модели рельефа Зимбабве. Установлено, что в рельефе отчетливо выражены региональные элементы геологического строения: выходы архейского фундамента, Великая дайка, протерозойские образования складчатого обрамления фундамента, породы мезозойского и кайнозойского чехла. В крупных сегментах рельефа отражены металлогенические таксоны, включая Зимбабвийский архейский эндогенный рудный пояс. Главный водораздел делит территорию на две геоморфологически разные части: северо-западную и юго-восточную.Заключение. Показано, что в крупных сегментах рельефа отражены и металлогенические таксоны, включая Зимбабвийский архейский рудный пояс. Предположено, что северо-западнее главного водораздела должны быть широко распространены погребенные россыпи золота и платины, а также переотложенные месторождения кобальта, никеля и скандия в латеритной коре выветривания.

Об авторах

П. А. Игнатов

ФГБОУ ВО «Российский государственный геологоразведочный университет имени Серго Орджоникидзе»

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

Е. В. Полякова

Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики имени академика Н.П. Лаверова Уральского отделения Российской академии наук

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

А. Л. Минеев

Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики имени академика Н.П. Лаверова Уральского отделения Российской академии наук

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

С. А. Малютин

ФГБОУ ВО «Российский государственный геологоразведочный университет имени Серго Орджоникидзе»

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

Список литературы

  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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».