勘查地球化学找矿工作的重点在于正确解译地球化学数据, 以便从冗杂的地质信息中精准提取与成矿有关的异常信息, 指导找矿研究。然而, 地球化学数据属于成分数据, 具有闭合效应, 只有对数据进行正确的预处理才能应用多元统计分析方法, 还原元素真实的空间分布。本文在阿舍勒铜锌矿区外围南侧区域共收集1009件地表原生晕样品, 对样品中的13种微量元素进行测试, 并对原始数据、对数及ilr变换后的数据进行EDA分析, 对比数据空间分布及内部结构特征。运用(稳健)主成分分析, 结合成分数据双标图及第一主成分点位图, 解译三类数据指示的元素组合与成矿信息之间的关联。随后运用多重分形滤波技术, 对以ilr变换为基础的稳健主成分得分数据分解元素组合异常和背景分布特征。结果表明: ①经过对数及ilr变换后的数据相比原始数据空间尺度更均匀, 数据近似正态分布; ②三类数据双标图表明, 仅ilr变换后的数据消除了“闭合效应”, 且其第一主成分元素分组揭示了研究区铜矿化与铅锌多金属矿化组合; 以对数变换与ilr变换为基础的第一主成分点位图表明, 后者主成分得分异常能够较好指示研究区地质找矿信息; ③结合研究区地质找矿信息、元素组合异常及背景空间分布特征, 最终圈定3个有利找矿靶区。