建立符合矿产勘查实际的地球化学找矿模型是地质工作者追求的目标。然而,常规的确定性建模技术(如克里金插值、反距离权插值等)对参数的平滑效应,会导致原始采样点数据出现低值区过高估计而高值区过低估计的现象,显然,确定性建模技术不利于变化剧烈、隐伏、弱缓地球化学异常的有效识别。地球化学异常通常是直接按某个阈值将整个研究区划分为高异常区或低异常区,这可能导致一些重要异常信息的丢失或决策判断失误。从统计学角度分析,推断未采样点处可能取得结果的概率,或者刻画估计值大于或小于某一地球化学异常阈值的概率分布,更符合勘查地球化学找矿活动的实际需要。准确表征与成矿有关的地球化学异常和量化地球化学异常不确定性传播过程是勘查地球化学风险评估的重要研究内容。本研究通过集成地统计随机模拟技术和局部奇异性方法,实现地球化学异常识别及其不确定性度量。首先介绍了针对地球化学异常分离的奇异性指数-分位数分析方法,然后阐述了地统计随机模拟技术与局部奇异性分析的集成方法,并构建地球化学异常不确定性评价模型。最后,重点介绍了地球化学异常协同模拟及其不确定性评价方法,该方法在地球化学异常不确定性评价过程中,将辅助变量的贡献纳入到主变量的地球化学场重建中,并以西天山地区为研究区,以Fe₂O₃和Ti作为分析对象,在协变量Ti约束下,重建Fe₂O₃地球化学场,实现铁矿勘查风险评价。结果表明,在协变量Ti约束下重建的Fe₂O₃的空间格局更好地增强了局部异常,显示高概率值区与已知铁矿位置具有很强的空间一致性,这对于该地区铁矿勘查风险评估具有指导意义。