geomorfГеоморфология и палеогеографияGeomorfologiya i Paleogeografiya2949-17892949-179710.31857/S0435428120040094geomorf-1506Research ArticleМетодика научных исследованийScientific Research MethodsСпектральный анализ рельефа для решения прогнозно-поисковых задач на примере рифтовой зоны Срединно-Атлантического хребтаSpectral analysis of ocean bottom for geological prospecting (on the example of the rift zone of the Mid-Atlantic ridge)СергеевИ. С.SergeevI. S.

Институт наук о Земле

Санкт-Петербург

Institute of Earth Sciences

St. Petersburg

igorsergeev.spb@gmail.comЕгоровИ. В.EgorovI. V.

Санкт-Петербург

St. Petersburg

ГлебоваА. Б.GlebovaA. B.

Институт наук о Земле

Санкт-Петербург

Institute of Earth Sciences

St. Petersburg

Санкт-Петербургский государственный университет; ФГБУ “ВНИИ Океангеология”РоссияSPSU; VNIIOkeangeologiaRussian FederationФГБУ “ВНИИ Океангеология”РоссияVNIIOkeangeologiaRussian FederationСанкт-Петербургский государственный университетРоссияSPSURussian Federation20201801202104Геоморфология3444Copyright © Сергеев И.С., Егоров И.В., Глебова А.Б., 20212021Сергеев И.С., Егоров И.В., Глебова А.Б.Sergeev I.S., Egorov I.V., Glebova A.B.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://geomorphology.igras.ru/jour/article/view/1506

Приводятся результаты спектрального анализа (метод двумерного преобразования Фурье) глубоководного рельефа Срединно-Атлантического хребта. В связи со сложными условиями проведения исследований в Мировом океане значительная часть работ, в первую очередь на поисковой стадии, осуществляется с использованием дистанционных методов изучения рельефа, в том числе при помощи составления различного рода прогнозных карт, основанных на морфометрических характеристиках донной поверхности. Одним из вариантов прогнозных исследований стала разработанная авторами методика применения спектрального анализа глубоководного рельефа для прогноза локализации ГПС с использованием статистического критерия Стьюдента. В данном алгоритме за основу были взяты данные о рельефе десяти рудных полей ГПС в изучаемом регионе. Это позволило количественно оценить гармонические составляющие рельефа поверхности дна и определить их как поисковые признаки на месторождения сульфидов. В результате исследований был выделен ряд перспективных локальных участков возможного проявления гидротермального рудогенеза, имеющих определенную связь со структурно-геологическим строением. Создана прогнозная карта для поисков ГПС в южной части Российского разведочного района.

статья в библиотеке elibrary

The article presents the results of applying spectral analysis (the method of two-dimensional Fourier transformation) for the study of the deep-water relief of the Mid-Atlantic Ridge (MAR). Due to the difficult research conditions in the World Ocean, a significant part of the work, primarily at the exploratory stage, is carried out using remote sensing techniques, including using a variety of prognostic maps based on morphometric characteristics of the bottom surface. The new method appying spectral analysis of the deep-sea relief to predict the localization of the sulphides using the Student’s t-test, was developed by authors. Using the bathymetric data of ten ore fields in the studied region, we identified the criteria for the spectral deformation components of the bottom surface as prospecting signs for sulphide deposits. As a result of the research, a number of perspective local areas connected to geologic structures, where hydrothermal ore formation is possible, were identified. A prognostic map has been created for prospecting deep-sea polymetallic sulphides in the southern part of the Russian exploration area.

морфометрический анализ рельефапреобразование Фурьеспектральный анализ рельефаСрединно-Атлантический хребетрифтовая зонаглубоководные полиметаллические сульфидыmorphometric analysis of the reliefFourier transformationspectral analysis of the reliefMid-Atlantic Ridgerift zonedeep-water polymetallic sulphidesReferencesПравила поиска и разведки полиметаллических конкреций в Районе [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ran-s3.s3.amazonaws.com/isa.org.jm/s3fs-public/documents/RU/Regs/MiningCode.pdf. Дата обращения: 10.12.2018.Pravila poiska i razvedki polimetallicheskih konkrecij v Rajone [Electronic source]. Access regime: https://ran-s3.s3.amazonaws.com/isa.org.jm/s3fs-public/documents/RU/Regs/MiningCode.pdf. Access date: 10.12.2018.Симонов Ю.Г. Объяснительная морфометрия рельефа. М.: ГЕОС, 1999. 251 с.Simonov Y.G. Ob"yasnitel’naya morfometriya rel’efa (Explanatory Morphometry of a Landform). M.: GEOS (Publ.), 1999. 251 s.Сергеев И.С., Егоров И.В. Геоинформационный анализ в морских геоморфологических исследованиях (на примере Беломорского шельфа) // Изв. РГО. 2014. Т. 146. № 5. С. 28–38.Sergeev I.S. and Egorov I.V. Geoinformatsionnyi analiz v morskikh geomorfologicheskikh issledovaniyakh (na primere Belomorskogo shel’fa) Geoinformational Analysis in Marine Geomorphological Studies (Exemplified by the White Sea Shelf). Izv. RGO (Regional Research of Russia). 2014. T. 146. No. 5. S. 28–38. (in Russ.)Харченко С.В., Казаков С.Г. Спектральные характеристики рельефа суши в задачах его автоматизированной классификации (на примере Южной Америки) // Вестник Моск. гос. обл. ун-та. Естественные науки. 2018. № 4. С. 39–49.Kharchenko S.V. and Kazakov S.G. Spektral’nye kharakteristiki rel’efa sushi v zadachakh ego avtomatizirovannoi klassifikatsii (na primere Yuzhnoi Ameriki) (Spectral Characteristics of the Land Relief in Its Automated Classification Tasks (Exemplified by South America). Vestnik Mosk. gos. obl. unta. Estestvennye nauki. 2018. No. 4. S. 39–49. (in Russ.)Сергеев И.С. Фрактальная структура земной поверхности и ее связь со строением земной коры (на примере северо-запада Архангельской области). Дис. … канд. геогр. наук. СПб.: СПбГУ, 2016. 118 с.Sergeev I.S. Fraktal’naya struktura zemnoi poverkhnosti i ee svyaz' so stroeniem zemnoi kory (na primere severo-zapada Arkhangel’skoi oblasti) (The Fractal Structure of the Terrestrial Surface and its relationship with the structure of the earth’s crust (on the Example of the North-West of the Arkhangelsk Region). SPb.: SPbGU (Publ.), 2016. 118 s.Перцев А.Н., Бортников Н.С., Власов Е.А., Бельтенев В.Е., Добрецова И.Г., Агеева О.А. Современные колчеданные залежи рудоносного района Семенов (Срединно-Атлантический хребет, 13°31′ с. ш.): характеристика ассоциирующих пород внутреннего океанического комплекса и их гидротермальных изменений // Геология рудных месторождений. 2012. Т. 54. № 5. С. 400–415.Pertsev A.N., Bortnikov N.S., Vlasov E.A., Beltenev V.E., Dobretsova I.G., and Ageeva O.A. Sovremennye kolchedannye zalezhi rudonosnogo raiona Semenov (Sredinno-Atlanticheskii khrebet, 13°31′ s.sh.): kharakteristika assotsiiruyushchikh porod vnutrennego okeanicheskogo kompleksa i ikh gidrotermal’nykh izmenenii (Modern Pyrite Deposits of the Ore-bearing Area of Semenov (Mid-Atlantic Ridge, 13°31′ N): the Characteristic of Associated Rocks of the Internal Oceanic Complex and Their Hydrothermal Changes). Geologiya rudnykh mestorozhdenii. 2012. T. 54. No. 5. S. 400–415. (in Russ.)Углов Б.Д., Комарова О.И. Геофизические методы при поисках и разведке месторождений глубоководных сульфидных руд Мирового океана. М.: ЦНИГРИ, 2012. 69 с.Uglov B.D. and Komarova O.I. Geofizicheskie metody pri poiskakh i razvedke mestorozhdenii glubokovodnykh sul’fidnykh rud Mirovogo okeana (Geophysical Methods for Prospecting and Exploration of Deep-sea Deposits of Sulphide Ores in the World Ocean). M.: TSNIGRI (Publ.), 2012. 69 s.Дэвис Дж.С. Статистический анализ данных в геологии. Кн. 1. М.: Недра, 1990. 319 с.Davis J.S. Statisticheskii analiz dannykh v geologii. (Statistical Analysis of Data in Geology). Kn. 1. M.: Nedra (Publ.), 1990. 319 s.Дэвис Дж.С. Статистический анализ данных в геологии. Кн. 2. М.: Недра, 1990. 427 с.Davis J.S. Statisticheskii analiz dannykh v geologii. (Statistical Analysis of Data in Geology). Kn 2. M.: Nedra (Publ.), 1990. 427 s.Пронин В.П., Лопатин Д.В. Корреляция геофизических полей. М.: ИЗМИ РАН, 1991. 256 с.Pronin V.P. and Lopatin D.V. Korrelyatsiya geofizicheskikh polei (Correlation of Geophysical Fields). M.: IZMI RAN (Publ.), 1991. 256 s.ArcGIS Resource Center [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://resources.arcgis.com. Дата обращения: 04.04.2017.ArcGIS Resource Center [Electronic source]. Access regime: http://resources.arcgis.com. Access date: 04.04.2017.Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб: БХВ-Петербург, 2002. 608 с.Sergienko A.B. Tsifrovaya obrabotka signalov. (Digital Signal Processing). SPb: BKhV-Peterburg (Publ.), 2002. 608 s.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.