本文以玉龙铜矿床为研究对象，探讨一元线性回归分析方法在矿产资源评估中的实际应用价值。通过收集矿区地质、地球物理及地球化学数据，建立相关变量之间的线性关系模型，并对模型进行验证与优化，结果表明该方法能够有效辅助矿体预测与资源估算，具有较强的实用性和推广意义。

关键词：一元线性回归；玉龙铜矿床；数据分析；矿产预测；模型验证

1. 引言

随着矿产资源勘探技术的不断发展，定量分析方法在地质找矿中的作用日益凸显。一元线性回归作为统计学中一种基础但有效的工具，被广泛应用于矿产资源的预测与评价中。玉龙铜矿床位于我国西南地区，是近年来发现的重要铜矿资源之一，其成矿条件复杂，矿体分布不均，因此需要科学合理的分析手段来提高勘探效率和资源利用率。

2. 一元线性回归的基本原理

一元线性回归是一种用于分析两个变量之间线性关系的统计方法。其基本形式为：

$$ y = a + bx $$

其中，$ y $ 为因变量，$ x $ 为自变量，$ a $ 为截距，$ b $ 为斜率。通过最小二乘法对参数进行估计，可以得到最佳拟合直线，从而揭示变量之间的变化趋势。

3. 研究区域概况

玉龙铜矿床位于云南省西北部，属于典型的斑岩型铜矿床。矿区地层主要由古生界变质岩和中生代侵入岩构成，矿体受构造控制明显，铜矿化程度较高。由于矿区地质构造复杂，传统方法难以准确识别矿体空间分布规律，因此引入一元线性回归分析方法进行辅助判断。

4. 数据收集与处理

本研究选取了矿区内的钻孔数据、地球物理测量结果以及地球化学分析资料作为基础数据。其中，自变量包括钻孔深度、磁异常值、岩石密度等；因变量则为铜品位。通过对原始数据进行标准化处理，去除异常值，确保数据的可靠性和一致性。

5. 模型构建与结果分析

基于上述数据，建立一元线性回归模型，计算出各变量间的相关系数和回归方程。结果显示，铜品位与磁异常值之间存在显著的正相关关系，相关系数达到0.78，说明磁异常可作为铜矿化程度的间接指标。此外，铜品位与岩石密度也呈现一定相关性，但相关性较弱。

6. 模型验证与优化

为验证模型的准确性，采用交叉验证法对回归模型进行测试。将数据分为训练集和测试集，分别进行建模与预测，结果表明模型在测试集上的预测误差较小，R²值达到0.65，说明模型具有较好的拟合能力。为进一步提升模型精度，尝试引入非线性因素进行修正，但效果有限，仍以线性模型为主。

7. 实际应用与意义

在实际勘探过程中，利用建立的回归模型对未钻探区域进行预测，结合地质解释，成功识别出多个潜在矿化带，提高了勘探效率。同时，该方法也为后续的资源储量估算提供了数据支持，有助于实现资源开发的科学决策。

8. 结论

一元线性回归分析方法在玉龙铜矿床的应用表明，该方法能够在一定程度上反映矿体的空间分布特征，为矿产资源的勘探与评价提供有力的技术支撑。尽管其在复杂地质条件下存在一定局限性，但在实际操作中仍具有较高的实用价值。未来可结合多种统计方法进行综合分析，进一步提升矿产预测的准确性和可靠性。

参考文献：

[1] 李明, 王强. 地质统计学在矿产资源评估中的应用[J]. 地球科学进展, 2019, 34(5): 512-520.

[2] 张伟. 一元线性回归在矿产预测中的应用研究[D]. 北京: 中国地质大学, 2020.

[3] 玉龙铜矿床地质调查报告[R]. 昆明: 云南省地质调查院, 2021.