一种根据样品主要成分估算钨的地球化学背景值的方法

《Applied Geochemistry》：A method to estimate geochemical background value of tungsten for a sample on its major components

　　

摘要

地球化学背景值通常用作评估样本的参考标准。然而，样本中的元素浓度会受其岩性及风化作用的影响，这使得难以使用同一参考标准进行比较。基于771份岩石、土壤和沉积物的丰度数据，我们提出了一种方程式，可根据样本中的主要成分估算钨的地球化学背景值。从实验室分析质量要求来看，用该方程计算的771个数值中，有86.1%符合标准（接近实验室要求的90%）。为验证该方程的有效性，我们选取了771份数据中部分记录配对的混合样本、中国钨矿附近、周边及远处的三种风化剖面的风化产物，以及澳大利亚昆士兰地区的29份河流沉积物作为示例。测试结果表明，来自背景区域的样本，其计算得到的钨浓度与实测值高度一致；而异常区域样本也可通过该值进行合理比较。根据样本主要成分计算得的地球化学背景值可作为一种参考标准，它解决了传统基于数据集统计得出的地球化学背景值的局限性，有望在环境地球化学和地球化学勘探领域得到应用。

引言

传统的地球化学背景值是指在不受人类活动或矿化作用影响的特定地质环境中，某种化学元素或化合物的自然浓度（Reimann和Garrett，2005；Sahoo等人，2020；Parrone等人，2020；Liu等人，2024）。元素的背景值往往受区域地质和地理因素影响（Dantu，2014；Zhang等人，2014；Quaresma等人，2022；Yang等人，2023；Sahoo等人，2024），通常通过均值或中位数等统计参数来确定（Sanz-Prada等人，2021；Liu等人，2024）。当数据近似服从正态分布或对数正态分布时，去除异常值后计算出的均值或几何均值常被用作背景值（Jimenez-Espinosa和Chica-Olmo，1999；Reimann等人，2018；Skala等人，2024；Zhang等人，2014；Jiang等人，2025；Zuccolini等人，2025）。而当数据呈现多模态分布时，则通常以中位数作为背景值（Cheng和Xie，2006；Reimann等人，2018；Yan等人，2021；Zhou等人，2024；Vjdea等人，2025；Salom?o等人，2026）。确定的地球化学背景值主要用于作为评估单个样本的参考。但实际上，样本中的元素浓度受其岩性和风化作用的显著控制（Gong等人，2013、2015），因此难以使用相同的参考标准进行比较。

为给样本提供更合适的参考标准，Gong等人（2015）提出了一种经验公式，可根据样本的主要成分计算参考值。该经验公式基于痕量元素浓度与花岗岩风化指数（WIG）的三个指标——K₂O/SiO₂（Nesbitt和Young，1984）以及Al₂O₃/Ti（Gong等人，2015）——之间的关系，进而计算27种痕量元素的参考值。例如，Gong等人（2015）提出的钨的对应经验公式为lgW = 1.161*(1.2-WIG/100) - 0.355*lg(Al₂O₃/Ti) + 0*lg(K₂O/SiO₂) - 1.519，其中氧化物含量以重量百分比表示，W和Ti的单位为μg/g。WIG的计算公式为WIG = 100 [Na₂O + K₂O+(CaO-10/3P₂O₅)/(Al₂O₃+TFe₂O₃+TiO₂)，其中(CaO-10/3P₂O₅)在数值为负时视为0。虽然WIG最初是基于花岗岩风化剖面提出的，但它也适用于岩石-土壤-沉积物系统中的各类地质材料。公式（1）计算出的数值被称为样本中痕量元素的内禀浓度。这一浓度考虑了样本的风化和岩性影响，相比传统的地球化学背景值，能提供更可靠的对比参考。

不过，公式（1）不适用于WIG≥120的样本。为解决这一问题，Chen等人（2024）借鉴Gong等人（2015）的方法，提出了锂的计算公式。该公式利用风化指数WIG对样本进行分段拟合。随后，Zhou等人（2025）又结合风化指数和岩性指数对样本进行分段拟合，以此计算铬的内禀浓度。这类用于计算内禀浓度的公式可被称为内禀浓度公式，用以替代“经验公式”中的经验项（Gong等人，2015；Chen等人，2024；Zhou等人，2025）。

本文首先基于771份岩石、土壤和沉积物的丰度数据，结合风化指数和岩性指标，提出了样本中钨的地球化学背景值（即内禀浓度）计算公式。接着，选取中国五种地质材料——酸性岩、中性岩、碱性岩、沉积物和土壤——的丰度数据，以及部分771份数据中的记录，将它们两两组合形成混合样本，以验证该公式理论模型的正确性。随后，以中国铁山龙钨矿附近、周边及远处的三种风化剖面为对象，检验该公式的实际应用效果。最后，选取澳大利亚昆士兰地区的29份河流沉积物，进一步说明内禀浓度的适用性。

章节节选

材料与方法

共收集了3份关于岩石、土壤和沉积物的771份丰度数据作为参考（Chi和Yan，2007；Xiang等人，2018；Cheng等人，2023）。钨的相关数据列于表1中，其余数据作为补充材料附在表S1中。Chi和Yan（2007）计算并整理了中国东部地壳和岩石中的元素丰度，同时收集了中国的土壤、河床沉积物、洪泛平原沉积物和浅海沉积物数据。Cheng等人（2023）

结果

基于全部771份数据，钨的内禀浓度计算公式由四个依次相连的子公式构成（表2），这些数据均来自多个数据集的元素丰度统计结果。

对于SiO₂≥79%的第一组数据，其拟合公式为：lgc = 0.05961x+0.7525y-0.775，n=11，R²=0.945，p?0.01，其中c为钨的内禀浓度，x为磷与锰的比值（单位为μg/g），y为Al₂O₃重量百分比的对数（lgAl₂O₃）。11份数据中的钨浓度

基于丰度数据的混合样本验证

为验证钨内禀浓度公式的有效性，选取了中国五种地质材料——酸性岩、中性岩、碱性岩、沉积物和土壤（Chi和Yan，2007）——以及771份数据中的18份记录，相关信息列于表3。除中国的这五种典型材料外，其余18份记录的选取遵循以下规则：（1）子公式（3a）、（3b）和（3d）各选取3份记录，而公式（3c）选取9份记录，原因是

结论

• (1)
  本文提出以样本的内禀浓度作为传统地球化学背景值的替代参考标准。
• (2)
  基于岩石-土壤-沉积物系统的771份丰度数据，本文建立了公式，通过钨浓度与样本主要成分之间的关系来计算钨的内禀浓度。
• (3)
  计算得到的钨内禀浓度与背景区域样本的实测浓度高度吻合

作者贡献声明

李杰：正式分析、研究调查、方法设计、资源协调、初稿撰写。陈少宇：正式分析、方法设计、资源协调。余斌：正式分析、资金申请、项目管理、有效性验证。严涛涛：概念构思、数据整理。龚庆杰：概念构思、资金申请、方法设计、项目监督、初稿撰写及修改润色。

利益冲突声明

作者声明不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到了中国冶金地质局科研项目（编号：CMGBKYS202403）的支持。

Jie Li|Shaoyu Chen|Bin Yu|Taotao Yan|Qingjie Gong

中国地质大学（北京）地球科学与资源学院，北京100083，中国