基于勘查地球化学的找矿活动是以地球化学元素含量为依据,根据异常的强弱和大小圈定和评价致矿异常,然而由于矿体的埋藏深度以及覆盖层的影响,往往导致地表地球化学信号较弱,同时受到其他干扰因素的叠加影响,致使成矿隐伏及弱缓信息的识别成为矿产勘查领域长期以来面临的难题。如何通过合适的数据处理技术和科学的数学模型识别地球化学弱缓信息,达到异常场和背景场分离是一项重要任务。研究表明地球化学数据的背景值通常服从正态分布或对数正态分布,而异常值服从分形或帕瑞托(Pareto)分布。West和Shlesinger(1990)探讨了正态分布、对数正态分布和帕瑞托分布及其与分形的关系,提出从正态分布到对数正态分布再到帕瑞托分布,是一个自然系统复杂程度逐渐增加到过程,其中帕瑞托分布描述的系统最为复杂,表现出强烈的分形特征。然而,传统上的地球化学数据处理过程中往往认为其服从正态或对数正态分布,这种情景可能会导致当异常与背景差很微弱时,通常的变量统计方法不能有效识别位于高背景区中的异常,或者忽略己知矿产区中的弱异常。Cheng(1999,2006)提出的多重分形奇异性理论不仅能够刻画地球化学数据的正态或对数正态分布,而且可以识别异常数据,并可以揭示局部随机性和整体确定性特征,该理论可以有效地识别地球化学背景场中的弱缓致矿异常信息。基于分形/多重分形理论,本文以南岭成矿带与钨多金属矿化关系密切相关的钨、锡、钼、铋四个元素作为研究对象,探讨地球化学元素含量值在频率域和空间域中的分布规律及其在识别致矿异常中的应用。