SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.72 issue3The Saline Domain of northern Chile and its industrial mineral depositsThe Pliocene Xoconostle high sulfidation epithermal deposit in the Trans-Mexican Volcanic Belt: Preliminary study author indexsubject indexsearch form
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • Have no similar articlesSimilars in SciELO

Share


Boletín de la Sociedad Geológica Mexicana

Print version ISSN 1405-3322

Abstract

DIAZ-MARTINEZ, Roberto et al. Cartografía digital predictiva del potencial mineral mediante SIG de depósitos de fluorita en el noreste de México. Bol. Soc. Geol. Mex [online]. 2020, vol.72, n.3, 00019.  Epub Oct 11, 2021. ISSN 1405-3322.  https://doi.org/10.18268/bsgm2020v72n3a090520.

La cartografía del potencial mineral se fundamenta en la elaboración de modelos de probabilidad de ocurrencia de depósitos minerales, como base para el pronóstico metalogénico y la delimitación de áreas perspectivas. La región noreste de México ha sido cubierta por diferentes levantamientos geológicos, trabajos de exploración minera y estudios metalogénicos regionales y actualmente se reportan más de 160 depósitos y manifestaciones de fluorita. Sin embargo, no se han empleado los métodos que permiten el tratamiento, análisis e integración de las guías de exploración utilizados en la cartografía predictiva de potencialidad minera. En este contexto, surge la necesidad de iniciar trabajos de cartografía predictiva en México, que ayuden a minimizar los costos de la exploración minera por concepto de optimización de áreas potencialmente favorables para el descubrimiento de depósitos minerales. La información geológica, estructural, geoquímica y geofísica disponible del NE de México permite la aplicación de la cartografía del potencial mineral soportada en los sistemas de información geográfica. La metodología se basa en la estructuración de los datos primarios, la superposición ponderada y la integración y análisis de los datos mediante los modelos de lógica booleana y máxima entropía (MaxEnt). Los resultados obtenidos indican que el mapa de potencial mineral ofrece un buen predictor, debido a que se delimitan las áreas más favorables para la presencia de depósitos de fluorita, siendo la densidad estructural el parámetro que más influye con un 28.8% de contribución al modelo de potencialidad mineral.

Keywords : Cartografía del potencial mineral; fluorita; SIG; superposición ponderada; lógica booleana; máxima entropía.

        · abstract in English     · text in Spanish     · Spanish ( pdf )