提出了一种知识-数据驱动的地质冶金学建模方法,以克服单纯数据驱动建模地质可解释性不足的问题。该建模方法基于普通克里格法构建地质冶金学变量空间分布模型,通过高斯混合模型提取地质冶金学变量特征,引入马尔可夫随机场量化地质冶金学矿域的空间相关性特征,采用贝叶斯理论将二者集成,构建数据驱动的地质冶金学矿域划分模型,最后融入矿山生产知识经验,引导和约束划分过程。此外,该建模方法采用地质冶金学变量空间分布建模和矿域划分迭代优化的策略以提升模型精度。白云鄂博矿建模应用本文方法,划分了7个地质冶金学矿域。对比实验表明,相较于高斯混合模型和K-means聚类方法的结果,该建模方法提升了地质冶金学矿域的空间连贯性和地质可解释性,能为矿山精细化开发及多矿种综合利用的转型提供具有实践指导价值的信息支持。