C3 · 出版卷 13

Geochemical Interpretation and Targeting

Process-based interpretation、false positives、negative evidence

学习目标

读者应能把 mapped geochemical pattern 转换为 alternative process hypothesis；区分 observation anomaly、source hypothesis 与 exploration target；不 double count 地组合 supporting/negative evidence；在解释 absence 前评价 data quality、detectability 与 transport；按 discrimination 与 uncertainty reduction 安排 follow-up；并写出 conditional、auditable target statement。

解释是 inverse problem：不同 source、transport、medium 与 analytical combination 可产生相似观测。目标不是从一幅图选最诱人的地质名称，而是建立少量 viable explanation、推导 risky prediction，并选能区分它们的 follow-up。

从 Observation 到 Process Hypothesis

先写不含 cause 的 observation statement：medium、support、method、domain、spatial pattern、element/ratio contrast、quality status 与 uncertainty；再提出细节相当的 alternative，包括 local geological source、transported geological material、ordinary lithology/regolith variation、hydromorphic redistribution、external material、preparation/analytical artefact 与 data-handling error。

每个 hypothesis 都要预测 location、direction、carrier phase、element association、depth/horizon response、cross-medium relation 与 negative evidence。可容纳任何结果的假设不可检验。记录 preservation、method sensitivity 等 auxiliary condition，避免预测失败后静默找借口。

Anomaly geometry、inferred source 与 target 分开。Drainage anomaly 支持 upstream catchment，transported soil anomaly 支持与 transport direction 相反的 corridor。Target 可更深或 offset，必须保留 uncertainty envelope 与 alternative geometry。

Evidence Integration 与 Dependence

按 causal origin 分组：field geology、regolith process、independent medium、mineralogy、geochemical association、spatial pattern 与 QA/QC。同一 carrier 的多个 correlated element，或同一 assay table 派生的多张图，并非 independent evidence，应作为一个 family 或显式建模 dependence。

Targeting 用不同 follow-up prediction 比较 local source、transport、ordinary Background 与 artefact
Targeting 用不同 follow-up prediction 比较 local source、transport、ordinary Background 与 artefact

Evidence 可 support、contradict 或 uninformative。High-quality absence 只有在 hypothesis 预测该 support 下可检测信号时才是 negative evidence；failed method、thick masking cover 或 wrong fraction 使观测 indeterminate。Detection adequacy 必须显式陈述。

校准充分时可用 conditional-probability update，否则使用 transparent evidence matrix 与 bounded scenario。Score 不是 probability，高分不能越过 failed quality gate 或 refuting process observation。Sensitivity analysis 应揭示哪个假设控制 rank。

False Positive、False Negative 与 Follow-up

False positive 不是简单的“高值但没发现”，而是把其他过程生成的观测错分为 target process；false-negative risk 是 target process 存在但所选 signal chain 不能检测。Orientation evidence、control 与 process model 用于估计风险。

Follow-up 应最大化 discrimination，而不是只增加 density。Transport 与 local source 对 grain fraction 预测不同时测 paired fraction；hydromorphic 与 detrital process 对 phase 预测不同时比较 selective/broader extraction 与 mineralogy；artefact 若预测 batch alignment，则 random order reprepare retained material，并采 independent field check。

还要考虑 burden 与 disturbance。能排除主要 alternative 的低影响 observation 可能优于产生 ambiguous evidence 的 intrusive test。Legal permission、safety 与 environmental control 是 gate，不能被高 geochemical score 抵消。

Target Statement 与 Decision Gate

Target statement 应包括 observation footprint/version；leading 与 alternative source hypothesis；geological/transport geometry；necessary process condition；supporting/refuting evidence；quality/detectability status；data gap；next test prediction；positive、negative 与 indeterminate action。

可使用 observation、anomaly under review、process-supported anomaly、follow-up target、tested target 等 maturity state。Promotion 需要预先定义 evidence；control failure、alternative strengthening、access unresolved 或 test 无法改变 action 时应 downgrade/pause。

Geochemical targeting 不做经济或资源结论。Surface medium concentration 不是 grade、continuity、recoverability 或 value；target rank 只是既定 exploration decision 下的 priority，不是 discovery promise。

合成计算案例

某合成 X–Y anomaly 有三个 hypothesis：H_1 local bedrock process、H_2 transported material、H_3 preparation contamination；初始 weight 为 0.40、0.35、0.25。Mineralogical observation 的 likelihood 为 0.70、0.45、0.10，未归一 weight 为 0.280、0.1575、0.025，总和 0.4625；归一后为 0.605、0.341、0.054。

Cross-slope profile 又与 transport direction 对齐，其 conditional likelihood 为 0.25、0.75、0.30。更新后未归一 weight 为 0.1513、0.2558、0.0162；归一约 0.357、0.604、0.038。Leading explanation 从 local source 变为 transport，follow-up 应向 up-transport 移动，而不是只在最高值周围加密。

这些数是 synthetic judgment，不是 calibrated discovery probability。应在合理范围内改变 likelihood；若 H_2 始终领先，方向较稳健，若 rank 很容易改变，则应输出 tied hypothesis 并设计更有区分力的 test。

解释审计流程

  1. 写 cause-free observation statement，包含 quality 与 support。
  2. 建立 local-source、transport、ordinary-Background 与 artefact alternative。
  3. 为各 hypothesis 推导 spatial、mineralogical、medium 与 analytical prediction。
  4. 把 absence 当 contradiction 前先检验 detection adequacy。
  5. 按 causal origin 合并 dependent observation。
  6. Scoring 前应用 necessary quality/process gate。
  7. 测试 threshold、domain、censoring 与 likelihood sensitivity。
  8. 分开 anomaly、inferred source 与 target geometry。
  9. 选择安全、合法且最能区分 hypothesis 的 follow-up。
  10. 结果到达前记录 positive/negative/indeterminate action。

练习与复核

  1. 把 synthetic update 改为 equal initial weight 并比较最终顺序。
  2. 为 residual source、downslope transport 与 preparation contamination 写不同 prediction。
  3. 找出同一 assay table 派生、不能视作 independent evidence 的三张图。
  4. 设计一个 negative result 能真正削弱 local-source hypothesis 的 follow-up。
  5. 把“Anomaly 证明 target”改成 conditional、auditable statement。

复核问题：不带 cause 的观测是什么？哪些 viable alternative 仍存在？Negative evidence 是否可检测？Evidence group 是否独立？哪个结果会改变 action？

来源与延伸阅读