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矿产资源定量评价方法综述
矿产资源潜力定量评价方法综述
矿产资源定量评价体系是一项复杂系统工程,它包括地质、矿产、地球物理、地球化学、遥感和科研资料的汇集,建立空间数据库,成矿信息提取,信息的综合,成矿理论的应用,预测远景区的圈定和优化,以及远景区内潜在资源量的估算。
由于地学数据复杂多样,其自身特征主要表现在:
①地学自身具有多个分支学科、地学数据具有跨学科、多领域的性质;②类型多样,取样方法手段各异;③地学数据自身跨时间和空间;④地学数据具有层次性;⑤地学数据来源多样性;这些特征构成了地学数据的庞杂性和复杂关系。
鉴于此,现行矿产资源潜力评价必须汇集多源地学信息,利用不同方法从不同角度提取各种信息,相互补充和相互验证,进行综合分析,提高评价精度。
目前,建立地质、矿产、物探、化探、遥感资料的空间数据库,对成矿信息模型进行全面探索、对多源的地学信息综合分析、对不同类别的成矿信息做有机综合分析,应用当代的计算机技术和数学地质方法按信息论的方法对找矿靶区优选和综合评价,提出矿区外围的找矿方向,已经是当代矿产资源预测评价的发展方向。
1国内外研究与发展过程
国内外已经发展和应用了许多方法和技术进行矿产资源潜力定量评价研究。
我国赵鹏大(2001)、朱裕生(1998)等将国内外矿产资源潜力定量评价方法研究和应用发展过程划分为以下三个阶段:
1.1、试验探索阶段
该阶段大体在20世纪50~70年代,主要特点是将概率统计及多元统计等定量方法用于矿产资源潜力定量评价;将评价对象或地区划分为等面积的网格单元或不规则的地质体单元,再根据已知有矿地区划分出“模型单元”,用于与“未知单元”进行“相似类比”(赵鹏大,2001)。
50年代初,M.Allais较有代表性地提出了资源评价的概念,认为单元中矿床数服从泊松分布,以及在足够大的区域内,某种矿产资源量的分布大致相当于该种元素在地壳中的分布。
美国地质调查局的一些资源评价专家根据许多矿床呈集中产出等特点提出利用负二项分布拟合单元内矿床数的分布。
Dewigs提出了元素含量的分异模型,并先后发展了资源量估算的二项分布和对数二项分布模型,Brinck借用了Dewigs的思想,利用对数正态分布模型作为资源评价的基本概率统计模式,并正式运用于较大区域的资源总量估算。
这些资源分布的研究方法属单变量研究范畴,都没有充分利用控矿标志等地质资料。
60年代以来,人们开始使用多元分析方法进行综合信息处理和资源评价,JoneJ.Griffiths(1962)利用判别函数建立了矿产资源评价的判别模型。
D.P.Harris等(1965)提出地质条件同矿床价值关系的统计模型,即贝叶斯准则下的多组判别模型。
Blondel和Callot等(1961)提出了大区域内矿产资源的总合式资源评价理论,Griffths(1966,1967)通过堪萨斯的单位区域价值评价认为单位区域价值服从对数正态分布,即单位区域价值就是该分布的期望值,后来Labovitz和Griffiths等人将单位区域价值法研究开发成一套计算机程序系统。
除单位区域价值法外,人们还着重探索了资源数量的丰度模型。
Agterberg通过品位服从对数正态分布的假定,提出了一元丰度模型,并设计了根据高于边界品位的截尾分布及该元素的丰度值来恢复其整个分布形态的方法,据此估算资源总量。
70年代以来,矿产资源评价领域较有代表性的研究工作有美国Harris的主观概率法和贝叶斯推理决策模型即专家系统,加拿大Agterberg的多元统计分析方法以及英国Brinck的丰度估计法。
美国地质调查局Singer和Botbol等也开始使用和发展多种多元统计分析方法,进行矿产资源评价。
比较引人注目的成果是Harris开始考虑资源评价的经济问题,他建立了矿产资源经济评价的地质统计学分析及计算机模拟模型,并发展了一套矿产资源潜力预测的贝叶斯意义下的推理决策模型,这里充分运用了专家经验,即建立了专家系统。
将主观经验和客观事实有机地结合起来,构成了所谓的“主观概率法”,把资源定量估算同勘探成本等经济问题联系起来形成了一套完整且独特的资源—经济综合评价系统。
Agterberg(1972)等利用和发展了许多多元统计分析方法解决资源评价问题,利用多元分析方法预测了阿毕提毕地区Cu和Zn的潜力,利用概率指标提取有利地质标志等,并在研究地质变量关系时使用了两步最小二乘模型。
Brinck利用丰度法计算了世界铀资源并指出了矿产资源的分布及其可预测性,还研究了有色金属矿产资源和长期价格趋势的预测问题。
在此期间,还有许多学者发展了其它评价方法。
如Hubbert(1969)使用时率法估算了美国(除阿拉斯加外)的石油年产量和最终产量。
Lasky于1950年就发展了累积吨位-品位法,来估计低品位的斑岩铜矿资源,后来得到Musgrove和Agterberg的进一步发展,并在最近被Cargill用于定量估计资源潜力的研究。
至70年代末,国际地质对比计划第98项计划推出了6种标准的矿产资源定量评价方法,这标志着矿产资源定量评价己步入较成熟的实用阶段。
1.2、全面发展阶段
自20世纪70年代开始至90年代初,矿产预测工作在全世界发展起来,计算机信息技术在地质上得到了广泛应用,国内外研究开发了多套矿产预测评价实用软件平台,原苏联利用计算机技术在14个矿区开展立体填图、立体预测(朱裕生,肖克炎等,1998,2000)。
在我国开展一轮、二轮成矿远景区划、10个矿种的总量预测等工作中完成矿产预测项目400余项、比例尺从1:
150万至1:
1万均有,矿种涉及煤、铁、铬、锰、金、银、铜、铅和非金属矿产54个,几乎遍及全国各地(朱裕生,肖克炎等,1998,2000)。
随着航空、航天、遥感技术、地球物理、地球化学等找矿技术的广泛与成熟应用,尤其是计算机信息处理技术的推广应用,矿产资源预测评价进入一个全新阶段,无论从理论、方法学还是应用方面都取得很大进展,其代表性成果有:
①80年代加拿大学者F.R.Agterberg以及美国学者Duda研制的矿产资源预测专家系统;②美国Harris和Mecammon等发展的一套矿产资源经济评价方法体系;③Harris等(1993)根据相对例外原理提出了应用“一致性地质单元”代替传统的“网格单元”的内蕴样品矿产资源定量评价方法;④Gorelov(1990)强调用地球物理信息定量圈定地质异常的作用,并利用重磁场组合异常指数研究矿田地质结构异常,圈定找矿可行地段,从而开辟了应用“非相似类比”法开展矿产资源潜力评价的新途径;⑤D.A.Singer等(1975)在美国地质调查局提出“三步式”矿产资源定量评价方法,到1993年进一步发展成为“三部式”矿产资源定量评价方法等。
1.3、信息化快速发展阶段
该阶段自20世纪90年代初开始至今仍在继续发展,主要特征是矿产预测中应用高新技术和地理信息系统(GIS),采集多源地学信息,从地质、矿产、地球物理、地球化学、遥感等多学科的角度进行综合分析。
评价工作全面实行数字化、数据库化、自动化和网络化,克服原有矿产预测评价数据分散、保存方法落后、操作原始、要求不统一、利用率低的多种弊病。
现在已经不是某一部门、某一环节或某一工序局部应用信息技术问题,而恰恰相反,要求在地质调查的全过程广泛应用信息技术(赵鹏大,2001)。
随着计算机技术和信息处理技术的发展,近来矿产资源潜力定量评价向综合化、模式化、定量化、可视化、动态化、系统化转移(肖斌,潘懋等,2001)。
应用矿床地质数据和矿床自身的地球物理场、地球化学场及遥感特征,阐明矿床的定位条件,建立矿床的三维立体模型,实现矿床的三维可视化成为当前发展的新趋势。
肖克炎等(2000,2003)指出应用当代的先进技术方法,特别是计算机技术、地理信息系统功能、多源地学信息处理技术和三维立体模拟技术建立矿床的可视化程度较高的立体模型,将成矿理论与勘查技术方法结合起来,开拓矿床勘查新途径,创立新理论、新技术、新方法在矿产勘查中应用的新实例,结合矿床地质研究,地质、物探、化探、遥感成矿信息提取和三维GIS技术应用是当代成矿预测的前沿课题。
目前,我国已经将矿产资源评价项目和技术方法列入“数字国土工程”,并将其工作任务列入地质调查的中长期计划。
我国己初步完成矿产资源评价的地质资料信息化处理,在矿产资源潜力预测评价这一领域中不仅与世界同步进入数字化、系统化和网络化发展阶段,还在三维可视化领域开拓了新的探索途径。
在美国,矿产定量预测及评价领域的研究十分活跃,其特点是研究面广。
在矿种上,既研究油气资源,也研究金属、非金属等固体矿产;在理论与方法上,既有综合分析性研究,也有个别技术及数学模型的研究,特别突出的是矿产资源评价与国土资源合理利用及环境保护问题统筹兼顾,Singer(1993)提出的“三部式”矿产资源定量评价法在这些方面已经获得比较好的应用效果。
在俄罗斯,“预测普查组合”法资源定量预测及评价具有较大影响。
该方法要求在地质勘查的每个阶段都将所要寻找的“对象”、这些对象或目标所具有的一套“标志”和为查明这些标志所采用的一套“方法”有机地、系统地加以组合,即根据地质勘查工作的不同阶段,按“对象-标志-方法”三要素进行系统找矿评价工程。
在我国,先后不少学者从不同角度对成矿规律和成矿预测研究作出重要贡献,对地质勘探找矿起到重要指导和推动作用。
例如:
地质异常成矿预测理论与方法(赵鹏大等,1976,1990);“三联式”成矿预测理论(赵鹏大等,2001);矿床成矿系列与成矿预测(程裕淇、陈毓川等,1979);区域成矿学理论(翟裕生,1999);成矿系统及演化理论(翟裕生,1996,1999,2004);大型-超大型矿床成矿及找矿理论(涂光炽,1988);矿产资源综合信息定量评价方法(王世称,1990);边缘成矿理论与成矿预测(孙启祯,1981);地球化学块体及地球气深穿透理论与方法(谢学锦,1995);“三源”成矿理论与成矿预测(曾庆丰,1986;季克俭等,1989,1999);金属成矿省“景-场-相-床”等级体制成矿预测理论以及“双控论”与“合理域”相结合的矿产勘查评价模式(裴荣富,1994);基于GIS固体矿产资源评价系统(肖克炎等,1999);还有,“地慢热柱控矿理论”、“同位成矿理论”、“生物成矿理论”,等等;均不同程度地在指导找矿实践中发挥积极作用。
2主要矿产资源定量评价方法概述
随着矿产资源评价方法研究的不断深入和信息技术的迅猛发展,已经呈现出许许多多的评价方法,但不同评价方法都有各自特点及不同的要求。
现在国内外常用的矿产资源定量评价方法主要包括以下几种:
2.1、以多元统计分析为基础的矿床统计预测方法
Agterberg(1974)指出矿床统计预测是把区域地质、成矿规律、地质数学信息和概念加以综合,并用计算机进行综合评价的工作。
由此可见,它以总结成矿规律为基础,以数学为工具(主要是多元统计分析方法),以计算机为手段。
我国赵鹏大(1994,1998,2000)等经过多年的实践和探索,特别是在定量预测方面开展的大量工作基础上,系统总结出矿床统计预测的基本理论、准则和方法。
将矿床统计预测的基本理论概括为相似—类比理论、求异理论、定量组合控矿理论。
其中相似—类比理论是矿床预测的基础,要求详细了解国内外已知各类矿床的成矿条件、矿床特征和找矿标志;求异理论是矿床预测的核心,要求在相似类比的基础上发现不同层次、不同尺度水平、不同类型的异常;定量组合控矿理论是矿床预测的依据,要求掌握一切与成矿作用有关的因素及其表征。
矿床统计预测的基本准则可以归纳为综合预测准则、尺度水平对等准则、矿床值分布律准则、定量预测准则、评价准则和发现率分析准则。
它的基本步骤为:
①划分单元;②确定预测目标;③控制单元的选择;④变量的取值、变换、构置及其选择;⑤预测方法的合理选用;⑥远景区的分级与选择;⑦精度评价;⑧靶区验证。
根据预测的目的、范围、比例尺、内容、方式及成果的不同,可把矿床统计预测分为矿产资源总量预测和潜力评价、成矿远景区定量预测、矿床及矿体定量预测。
2.2、“三联式”成矿预测及定量评价方法
“三联式”成矿预测及定量评价方法是我国赵鹏大院士(2001)倡导并提出的,以地质异常分析为基础,以成矿多样性分析与矿床谱系研究为指导,将地质异常、成矿多样性及矿床谱系三方面定量化研究紧密结合形成矿产预测及定量评价的切入点,是实现“数字找矿”的创新探索。
“三联式”定量成矿预测模型如图1。
图1“三联式”定量成矿预测模型(赵鹏大,2001)
(1)地质异常与成矿预测
“三联式”成矿预测以圈定各类地质异常为基础,以识别、揭示、提取和圈定新型的、隐式的和深层次的成矿地质信息——各种类型和尺度的致矿地质异常及与其相匹配的物探、化探、遥感矿致异常为主要内容。
“三联式”成矿预测中,地质异常的识别与圈定具有十分重要的意义。
地质异常理论的数学基础是极值理论。
极值分析是在超常大(或小)水平上量化过程的随机性状,并估计比任何已观测水平更为极端事件的概率。
极值分析是以历史数据为基础,推断模型未知参数的统计方法,可作如下表示:
Mn=max{X1,X2,…,Xn}。
其中:
X1,X2,…,Xn为n次观测获取的参数值;当n趋于无穷大时,可以近似估计Mn的性状。
极值分析是从已观测水平向未观测水平的外推模型。
极值分析中的几个重要问题是:
①估计方法;②不确性定量化;③模型诊断;④信息的最充分利用。
在观测数量足够大时,可以估计最有利成矿的地质异常。
地质异常成矿分析也可以利用统计学中的混合总体筛分理论和方法。
若有成矿作用发生,地区空间数据往往包含有受区域因素控制的背景数据总体及受局部成矿作用控制的叠加数据总体,这两者的结合就构成了不同成因数值的混合总体;通过各种筛分法,可以将混合总体分解为代表成矿作用的高值总体和代表地质背景的低值总体两部分(或更多组成部分)。
高值总体往往对应致矿地质异常。
对地球演化过程中各种作用力的分析及各种地质过程的查明是很困难的,而且对这些问题的分析常常是多解的。
但反映为地质异常的各种地质极值特征是在野外和室内理论研究中可以捕捉到的,可以通过直观比较和定量分析而识别。
Alseniyev认为,成矿作用属于物质高度聚集状态形成的过程,这种状态的共同特征就是“成层化”,成层是聚集状态存在的方式,因为它可以平衡两种相反趋势作用(吸引-排斥,带入-带出,聚集-贫化,……),结果是形成垂直于主作用力方向的构造-物质及能量层。
致矿地质异常有不同层次和属性特征。
地质异常成矿预测的基本步骤为:
①预测单元划分与地质体数字化、定量化;②地质背景场划分与地质异常识别;③地质异常提取;④地质异常分析研究。
致矿地质异常的主要研究内容为:
①地质异常成因及时空演化;②不同地质异常的时空匹配;③地质异常与成矿关系;④地质异常成矿优异度综合值计算。
通过最后一步,建立起矿产值与各种致矿地质异常及物、化、遥异常间的函数联系。
这里所谓矿产值不一定是指实际矿产储量、品位或矿产价值,而是一种可能反映成矿概率大小或成矿优劣的“成矿优异度综合值”,对每个单元计算出此综合值后,即可根据某一阈值圈定出找矿有利地段或成矿预测靶区。
(2)成矿多样性与成矿预测
“三联式”成矿预测以分析成矿多样性为目标,不仅以预测和发现已知矿床类型和矿产资源为目的,而且将可能利用的非传统矿产资源纳入分析内容。
不同地区成矿多样性分析还是比较评价不同地区含矿丰度的重要指标,是确定主要勘查对象、进行综合勘查、综合评价和综合利用的主要依据。
因为控制矿床形成的地质因素和以它们为载体的致矿地质异常多种多样,各因素的异常强度和广度也各异,以及地质异常组合的多样性、演化过程的复杂性等,决定了成矿的多样性。
成矿多样性分析不仅在明确区域勘查对象、选择勘查目标、提高综合勘查效果等方面具有重要的指导作用,而且也是确定勘探手段、评价方法、开发工艺和利用方向的重要依据。
成矿多样性具有多尺度、多方面的表现,因此,成矿多样性分析要与成矿预测研究工作的尺度水平相对应。
(3)矿床谱系与成矿预测
“三联式”成矿预测以研究区域矿床谱系为依据,把作为预测对象的矿床放到预测地区的地质成矿时空及成因演化系统中去考察,而不是孤立地、静止地、无序地预测各类矿产资源。
矿床谱系是区域成矿有序性、成套性和规律性的反映,根据不同地区矿床产出的有序度、成套度可以评价研究区的资源潜力。
矿床谱系也可从多尺度、多方面与多方法进行研究和表征。
在以往的定性地学研究中,人们也十分关注对不同类型矿床(矿产)之间在时、空、因等方面的相关规律研究,它是指导找矿预测的重要依据。
对成矿规律的数字化、定量化研究是数字找矿和定量成矿预测的重要组成部分,也是研究的难点所在。
2.3、模糊数学方法
模糊数学理论是美国加里福尼亚大学ZadehLA教授(1965)创立的。
地质学中,模糊概念存在于如成矿远景区与非成矿远景区,成矿有利与成矿不利等诸多情况下,因而可采用模糊数学的方法来处理。
模糊数学方法中,隶属函数(魏俊浩,1992)、模糊综合评判(张俊福,邓本让,1988)、模糊模式识别(王鸿儒,刘文滨等,1990)、模糊聚类、模糊控制等均可用于矿床预测和定量评价。
对未知单元作出是否成矿、成矿级别及隶属程度等方面的预测。
李建威等(1995)将具体步骤归纳为:
①选择标准单元,构制控矿因素数据矩阵;②作单因素隶属函数;③建立各标准单元的模糊关系矩阵;④求各因素权重的模糊集,进而求得各预测单元对各成矿级别的综合隶属度,然后便可对未知单元进行预测。
2.4、分形几何方法
分形理论是法国数学家曼德尔布罗特(Mandelbrot)于1973年提出来的,被认为是非线形科学研究中取得的最重要成果之一。
分形研究的对象是没有特征尺度但却有自相似结构的几何形体。
分形理论是较早被用来研究地质现象的方法,目前在地质学的各个领域几乎都可以找到它的应用。
就矿产预测来说,分形理论的应用大体上可以归纳为三个方面的应用:
①矿床值(矿点数、矿石量、金属量及品位等)数据的分形特征;②控矿地质因素的分形结构及其找矿意义;③成矿预测图的分形插值。
2.5、模式识别方法(PatternRecognitionmethod)
模式识别方法是将多维空间信息降维到低维空间信息的一种信息加工技术。
将数学地质和模式识别方法结合起来,开展地球化学模式识别的系列研究,已逐步发展成为一种新的矿产资源定量预测方法—模式识别成矿预测技术(徐驰,邓少汉,1991;王碧权,陈祖荫,1989;李建威,1995)。
2.6、基于GIS多源信息综合评价方法
20世纪60年代加拿大学者Tomlison首先提出GIS理论方法,并且于1962年领导开发了世界上第一个GIS系统。
而后,为了适应人工进行专题图件叠加的需求,70年代产生了SYMAPGIS软件。
80年代以后,GIS技术日趋成熟,美国、加拿大、澳大利亚等国开始利用GIS进行矿产资源评价,如美国在纳贝斯地区利用GIS开展多金属矿产资源评价,澳大利亚地调局Wyborn等人基于GIS平台开发出从成矿系统出发的成因概念模型GIS评价系统,Bonham-Carter开发出GIS多源信息综合评价系统等。
在我国,80年代中期原地质矿产部就开始应用GIS进行矿产资源预测。
1986年,由原地质矿产部遥感中心主持,原长春地质学院、中国地质大学、原地质矿产部遥感所等单位参加,开展了“遥感图像与其它地学数据综合图像处理技术及应用研究”,系统研究了地质勘查数字图像处理与综合的主要技术环节,并开发了多种图像软件包,在安徽铜陵、湖南香花岭以及新疆哈密等地区开展了不同矿种的矿产资源评价应用试验。
“八五”期间,原地质矿产部所属中国地质大学、物化探所、北京计算中心、成都理工学院等通过各种项目的实施进行过应用GIS技术的综合成矿预测研究。
有色金属地质部门在“七五”、“八五”和“九五”期间也实施了多源地学信息处理、GIS在矿产资源勘查与开发评价中的应用等项目研究,取得了很大成效。
原地质矿产部启动了3个在中国地质大学(武汉)开发的MAPGIS平台上进行矿产预测研究的项目。
研究内容包括空间分析方法、数据库建设以及开发用于矿产资源预测的专用系统。
GIS是利用计算机分析研究地学空间数据信息的一种技术,它通过计算机中建立的数据库将各种地物要素(包括空间分布和属性)进行数字存储,采用各种分析处理对数据进行有效管理。
基于GIS多源信息综合评价方法是借助于GIS技术,将同一区域通过各种途径所获得的各种信息在统一的地理坐标系统下进行处理,以提取和突出有用信息,并阐述各种信息间的相互关系,通过复合、叠合、综合和拟合等多源信息处理方法,进行矿产资源预测和评价。
除了上述矿产资源定量预测和评价方法之外,还有如邓聚龙(1982)提出的以灰色系统理论为基础的矿产资源定量预测方法、地质统计学方法、王世称(1990)的综合信息预测评价方法、人工神经网络方法、BP模型以及遗传算法等。
还有一些学者对原有的某些评价方法又进行了新的改进和发展,如谈小生(1993)的“C-D因子分析法”,该法既适用定量变量,也适用于定性变量,二者同时存在时也适用;程乾生(1994)提出了一种新的样品聚类方法—差异序列法;纪宏金(1993)等吸取对应分析和聚类分析的主要优点后,提出了对应聚类分析法,等等。
3矿产资源潜力评价发展趋势
进入21世纪,一方面是人类对矿产需求(包括资源量和种类)不断扩大;另一方面是已知矿产资源短缺和找矿难度不断增大。
因此,矿产资源潜力评价研究面临更高的要求和新的挑战。
近些年来,矿产资源潜力评价研究呈现如下几方面发展态势:
(1)成矿理论推陈出新,矿产资源潜力评价理论不断丰富与发展。
矿产资源潜力评价是以地质成矿理论研究为指导的,现代成矿理论的更新发展,超大型矿床、矿集区与全球背景的研究倍受关注,成矿系统、流体作用和成矿动力学研究正在成为研究热点。
相应地,矿产预测评价理论从一般的单一性的“成矿理论模式化成矿预测”向普适性系统性的模式化预测发展,从简单的标志性预测向系统性的综合的“地质条件组合控矿”理论预测发展。
(2)矿产资源潜力评价方法体系向多学科、多技术、多方法、多信息集成与定位定量方向发展。
矿产资源潜力评价是一项资料、方法和人员等高度综合的研究工作,尤其起关键作用的是资料的高度综合。
随着找矿难度的不断增大,矿产资源潜力评价研究逐渐向地-物-化-遥-数及“3S”等多学科、多技术方法联合攻关,多信息有机集成,以及定位-定量预测方向发展。
研究尺度,也在中小比例尺区域性矿产预测基础上,逐渐加强开展大比例尺矿产预测与综合评价,要求预测评价成果对生产实践的指导作用更直接、更具体。
地质找矿工作已由直接找矿阶段转为以间接推断和科学预测为主的“理论找矿、综合找矿、立体找矿、定量找矿、智能找矿”(赵鹏大,池顺都等,2001)方向发展。
(3)矿产资源潜力评价目标向整体性和系统性方向发展。
矿产预测评价的整体观、系统观,要求局部性预测评价与区域性预测评价相结合、浅部评价与深部预测相结合、优势资源与非优势资源评价相结合。
对研究区域及资源体空间不同部位、不同类型矿产资源潜力以及优势与劣势资源之间关联性的系统预测评价,是当今系统勘查、组合开发、综合利用研究的重要基础与发展方向。
(4)矿产资源潜力评价与矿业市场、矿业经济环境保护的联体评价渐趋密切。
天然矿物质都是客观存在的,能否成为资源能否开发利用,能否获取经济效益,则取决于资源、技术、市场、经济、环境等众多因素。
它们直接决定着矿产资源潜力评价的战略部署。
只有把立足于地质资源的“顺向预测评价”与立足于市场经济的“逆向预测评价
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