基于随机森林的岩石构造预测研究 - 人工智能在地球科学中的应用

地球科学中的人工智能3（2022）226基于随机森林方法的地质构造预测研究Zhen Chena，*，Qingsong Wub，Sipeng Han b，Jungui Zhang b，Peng Yang b，Xingwu Liu ba中国地质大学（北京）地球科学与资源学院，北京，100083b中国地质调查局应用地质研究中心，成都，610036A R T I C L EI N FO保留字：地质大数据基性岩石构造环境判别随机森林A B S T R A C T兴蒙造山带位于中亚造山带东段，是研究中亚造山带形成演化的重点地区之一。目前，对兴蒙造山带古亚洲洋闭合时间存在巨大争议。其原因之一是石炭纪火山岩形成的大地构造背景不清。由于火山岩地球化学特征及其相关解释的多样性，对兴蒙造山带石炭纪火山岩形成的构造环境存在岛弧和大陆裂谷两种不同观点。近年来，基于机器学习方法分析地球化学数据，进一步推断玄武岩的构造背景，是地质大数据技术应用的重要发展方向之一。本文系统收集了中亚造山带南段内蒙古东乌旗地区、内蒙古科右中旗地区和北山地区石炭纪基性岩资料。采用随机森林算法对全球岛弧玄武岩和裂谷玄武岩的主量元素和微量元素数据集进行训练，并利用训练好的模型对兴蒙造山带石炭纪岩浆岩样品的构造环境进行预测。预测结果表明，大多数研究样本的岛弧概率在0.65 ~ 1之间，表明岛弧构造背景较为可信。本文认为，早石炭世中亚造山带南段北山地区的岩浆活动可能形成于俯冲的鼎盛时期，而晚石炭世兴蒙造山带可能处于俯冲晚期至碰撞或甚至早期裂谷阶段。这种时空演化表明古亚洲板块海洋从西到东是不同的。因此，本文的研究结果表明，石炭系兴蒙造山带尚未结束。1. 介绍中亚造山带是位于塔里木板块、西伯利亚板块和华北板块之间的一条巨大的增生造山带，是世界上中生代增生作用最强烈的地区之一（Xiao et al.，2003年）。 兴蒙造山带属于中亚造山带的东部。它是华北板块和西伯利亚板块之间的重要缝合带，主要位于内蒙古和东北地区。早古生代以来，经历了古亚洲洋俯冲、闭合、碰撞造山等一系列演化过程。其中，石炭纪是该区构造活动相对活跃的时期，因此，制约这一时期的地质构造过程对认识兴蒙造山带的演化具有重要意义。然而，在这方面，关于石炭纪的地质构造演化，一直存在着激烈的争论。主要有两种观点：一种是岛弧构造背景，即古亚洲洋南北向双向俯冲形成的沟-弧-盆体系的发育（Liu et al. 2006; Xiao等人，2003; Xiao等人，2009;Xiao等人，2015年; Liu等人，2017）;另一种观点则认为，中晚泥盆世古亚洲洋闭合，石炭纪时该区处于大陆裂谷构造背景，处于拉张构造背景（He and Shao，1983; Shao，1989; Tang，1990; Shao，1991;Tang，1992; Xu and Chen，1997; Xu et al.，2013年; Xu等人，2014年; Zhao等人， 2015; Zhao等人，2016年; Zhao等人，2017年）。因此，理清古亚洲洋的闭合时间是解决这一问题的关键。岛弧说和大陆裂谷说都主要以火山岩的地球化学标志为依据。但这些* 通讯作者。电子邮件地址：chenzhen@cugb.edu.cn（中）陈）。https://doi.org/10.1016/j.aiig.2023.01.004接收日期：2022年6月4日;接收日期：2023年1月20日;接受日期：2023年1月23日在线预订2023年1月30日2666-5441/© 2023作者。Elsevier B. V.代表KeAi Communications Co. Ltd.提供的出版服务。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表地球科学中的人工智能杂志主页：www.keaipublishing.com/en/journals/artificial-intelligence-in-geosciencesZ. Chen等人地球科学中的人工智能3（2022）226227地球化学指标往往具有多解性，因为它们往往受到岩浆源区性质和部分熔融程度的影响，以及地壳混染等岩浆演化过程的影响。以往的研究通常根据一个或几个特定的传统地球化学指标来探讨玄武岩的成因，这些研究往往在构造背景分析上得出不同的结论。仅用火山岩地球化学指标是不可能反演区域构造演化的。因此，有必要发展一种新的方法来更全面地推断玄武岩的构造环境。机器学习方法已广泛用于地球科学（Ueki et al.，2017年; Zhao等人，2019年）。与传统地质方法相比，机器学习方法是基于全局数据库建立训练模型，然后利用该模型对研究区预测样本的构造背景进行预测。该方法不仅考虑了更多的变量，而且用定量的构造背景概率来度量定性的构造环境判别问题，因而比传统方法具有更大的优越性。为了明确兴蒙造山带石炭纪的地质构造演化，本文在岛弧和裂谷两种构造环境中采集了共计6554个玄武岩样品来自世界各地，并建立了一个培训模式。在此基础上，对内蒙古兴蒙造山带31个基性石炭纪岩石样品进行了构造环境预测。预测结果表明，绝大多数样本属于岛弧构造背景，岛弧的预测概率分布在0.65 ~ 1之间。这一结果为兴蒙造山带石炭纪存在沟-弧-盆体系提供了新的本文的研究结果表明，机器学习方法可以作为处理高维地球化学数据的有效工具，为地质过程的研究做出贡献。2. 地质背景从构造位置上看，兴蒙造山带位于华北板块和西伯利亚板块之间的中亚造山带东南部，是中亚造山带的重要组成部分。自早古生代以来，该地区经历了多个时期的大洋板块俯冲和碰撞，直到古亚洲洋闭合（Xu et al.，2018年）。兴蒙造山带内发育多条蛇绿混杂岩带，自西向东，自南向北依次为索伦山-满都拉，Fig. 1. 兴蒙造山带地质略图（徐等， 2018年）。Z. Chen等人地球科学中的人工智能3（2022）226228±±温都尔庙-土林开、克丹山-小渭塘、苏尼特左旗-锡林浩特、二连浩特-鹤根山等蛇绿岩带（Li et al.，2012; Li等人， 2013; Li等人，2015年; Liu等人， 2006年）。兴蒙造山带石炭纪岩浆活动 相对较强，但主要是中等酸性（Cheng等人， 2012; He等人，2013; Li等人，2014年，2015年）。为了研究兴蒙造山带石炭纪的构造背景，本文系统收集了3个地区的基性岩地球化学资料，分别是：1）内蒙古东乌旗地区; 2）内蒙古科右中旗地区; 3）中亚造山带南段北山地区。每个地质剖面如下（图）。 1）、1) 内蒙古东乌旗地区位于东乌旗西部的巴彦都兰地区，构造位置处于二连-鹤根山构造结合部北侧，西伯利亚板块东南缘（图2）。该区为草原覆盖，第四系多，地层连续出露较差，但古生界、中生界均有不同程度的分布。该区晚古生代构造岩浆活动十分活跃。岩浆岩带向西断续地穿过二连浩特进入蒙古，向东延伸进入大兴安岭地区。区内出露地层有中、下泥盆统泥丘河组，岩性主要为灰绿色、浅灰色变质粉砂岩和黄灰色、灰绿色变质泥质粉砂岩，上石炭统宝力高庙组，岩性主要为陆相火山岩-碎屑岩，以紫褐色安山岩、安山岩火山碎屑岩为主;下侏罗统红旗组主要由复晶砾岩、含砾粗砂岩和长石岩屑砂岩组成，在晚古生代岩层上呈角度不整合。研究区的侵入岩主要由晚石炭世-早二叠世的肉红色中细粒碱性花岗岩、中细粒石英正长岩和灰白色中细粒二长岩组成，侵入于中、下泥盆统泥丘河组。mation。以及宝力高庙组。本文主要围绕绥河查干乌拉尔基性杂岩中的斜长角闪岩，是位于早二叠世灰白色中细粒二长花岗岩中的条带状包裹体。前人研究获得的斜长角闪岩定年样品的锆石U -P b年龄为310 1 Ma，表明该岩体形成于晚石炭世。本文收集了有关斜长角闪岩的资料 在 绥和查干 乌拉尔碱性 复合机学习和构造背景预测。2) 内蒙古科右中旗地区区内出露地层有下二叠统大石寨组、上二叠统林西组、上侏罗统曼科头鄂博组、上侏罗统玛尼吐组、下白垩统白音高老组等。此外，该区还发育石炭系构造混杂岩和三叠系、侏罗系、白垩系花岗岩.区内断裂构造以NE向和NNE向为主，NW向和NNW向次之.研究区古生代地层普遍叠加有不同程度的韧性变形。本文以研究区北部的杜尔吉镇和南部的加哈达地区出露的杜尔吉镁铁质岩和加哈达基性岩为研究对象，二者均位于构造混杂岩带内。在混杂岩带中，普遍存在不同强度的密集劈理、阳离子化和糜棱岩化（图3）。杜尔吉镁铁质岩的出露面积极为有限，仅在人工采坑两侧和公路边墙处有发现岩石类型主要为玄武岩和闪长岩，受晚三叠世花岗岩侵入。加哈达基性岩出露于加哈达嘎查北公路北侧采矿坑内，东侧与变质粉砂岩断裂接触，西侧与晚侏罗世火山岩断裂接触以往的研究表明，加哈达的基本岩性为锆石3.0 Ma（Jin等人，2022），表明它是在晚石炭世形成的。本文收集了加哈达玄武岩数据，用于机器学习和构造背景预测。3) 中亚造山带南段北山地区研究区大地构造属北塔里木板块边缘和塔里木板块东南缘哈萨克斯坦牌照。区内出露的地层从太古代至新生代，主要包括新太古代-古元古代敦煌岩群、长城纪古克井群、蓟县纪鸡坪头山组、青白口期大果洛山组，以及南华系西长井群、寒武系双鹰山组和西双鹰山组、奥陶系罗牙楚山组、花牛山群和锡林柯博组。白云山编队，志留系黑尖山形成和图二. 内蒙古东乌旗地区地质略图（钱等， 2020年）。Z. Chen等人地球科学中的人工智能3（2022）226229±+=+图3. 内蒙 古白乃庙 地区地质 略图（钱等， 2020年）。公坡泉组、泥盆系三井组和墩墩山组、石炭系红柳园组、二叠系双宝塘组和红岩井组、三叠系二段井组、新近系苦泉组和第四系（图4）。石炭系地层出露范围有限，仅在研究区东南角小面积出露红柳园组。岩性主要为一套正常沉积的碎屑岩，夹碳酸盐岩和火山岩。下部以火山岩为主，夹少量碎屑岩，岩性为灰黑色玄武岩、灰绿色杏仁状细碧岩、浅灰-浅灰绿色流纹岩夹灰色薄层长石砂岩、粉砂岩;上部为砾-粗砂岩、砂岩、粉砂岩等韵律沉积其中，下细碧岩的LA-ICP-MS锆石表明其形成年龄为359.9 ± 1.4Ma，表明其形成于早石炭世（Pan et al.，2017年）。本文主要收集细碧岩数据进行机器学习和构造背景预测。3. 数据和方法3.1. 数据源本文中用于训练随机森林（RF）和深度神经网络（DNN）模型的整 个 岩 石 成 分 数 据 是 从 GEOROC 地 球 化 学 数 据 网 站http://georoc.mpch-mainz.gwdg.de/georoc/下载的玄武岩数据中提取的。全球岛弧玄武岩和裂谷玄武岩样品共计28,366个。研究区预测样品均为石炭纪基性岩（包括角闪石、玄武岩和细碧岩）样品本文利用Matlab编程删除了样本数据中缺失元素超过2万个的元素，保留了45个元素，但数据仍存在以下问题：（1）样本数据中仍有多个元素缺失;（2）全铁（FEOT）需按公式0.9*Fe 2 O3 FeOFeOT计算;（3）从参考资料下载的地球化学数据元素有限，训练数据的元素类型必须与预测数据（从参考资料下载的地球化学数据）一致，因此需要进行繁重的数据清洗工作以获得有效的地球化学数据。根据Z. Chen等人地球科学中的人工智能3（2022）226230图四、内蒙 古白乃庙 地区地质 略图（钱等， 2020年）。针对上述问题，综合考虑可从文献中下载的数据类型，在28366个样品的基础上，有针对性地选取了27种元素（表1）。在不遗漏各元素所有数据样本的情况下，共获得岛弧和裂谷两种构造环境下的玄武岩样品6554个，其中岛弧（会聚边缘）5367个，裂谷火山岩1187个。SiO2、TiO2、Al2O3、FEOT、MnO、MgO、CaO、Na 2O、K2O、P2O5、Rb、Y、Nb、Ba、La、Ce、Nd、Sm、Eu、Tb、Yb、Lu、Hf、选取Ta、Th、U等作为模型变量，采用随机森林算法进行模型训练.表1ROC曲线参数表。算法AUC区域标准误差进步意义渐进95%置信区间降低上部额度限制RF0.9780.0030.0000.971 0.985DNN0.8380.0080.0000.822 0.854在模型训练的基础上，从相关文献中提取预测样本。预测样品以31块石炭纪基性岩为基础，其中：内蒙古东乌旗地区角闪岩样品6块，科欧中旗地区玄武岩样品11块，中亚造山带南段北山地区细碧岩样品14块。 五、3.2. 方法本文利用matlab2016软件编程实现数据清洗，利用python结合sklearn第三方库联合实现随机森林（RF）模型和深度神经网络（DNN）模型，进而对兴蒙造山带地区31个预测玄武岩样品3.2.1. 随机森林方法本文在随机森林（RF）模型的建模过程中，首先对模型进行训练，然后利用训练好的模型进行预测，实现了对测试样本的基岩构造背景的分类，并计算Z. Chen等人地球科学中的人工智能3（2022）226231图五. 地球化学元素数据分布的BoX（1.SiO_2; 2.TiO_2; 3.Al_2O_3; 4.FeOT; 5. MnO; 6. MgO; 7.CaO; 8.Na_2O; 9.K_2O; 10.P2O5; 11.Rb; 12.Sr; 13.Y; 14.Nb; 15.Ba; 16.La; 17.Ce; 18.Nd; 19.Sm; 20. Eu;21.Tb; 22. Yb; 23.Lu; 24.Hf; 25.Ta; 26.Th; 27.U）。不同元素的重要性 随机森林（Athey等人， 2019）属于集成学习算法（Choi等人， 2020年）。该算法的基本思想是利用Bootstrap抽样方法对原始数据集进行带替换的抽样操作，从抽样得到的原始数据子集中构建决策树，并将多棵决策树组合成随机森林。最后将构造的决策树的均值作为随机森林回归预测的结果该算法的具体步骤是随机森林算法模型（图6）中的每个决策树包含决策节点的树状序列根据这个顺序，树被分成不同的分支，直到它到达树的末端（叶子）每个决策树的预测结果通过叶节点输出，最后将多个决策树的输出组合起来进行预测。随机森林算法具有训练速度快、避免过拟合等优点。3.2.2. 深度神经网络方法深度神经网络（DNN）是深度学习的一个框架。它是一个至少有一个隐藏层的神经网络。与浅层神经网络类似，深层神经网络也可以为复杂的非线性系统提供建模，但额外的层为模型提供了更高层次的抽象，从而提高了模型的能力。 深度神经网络是一种判别模型，可以使用反向传播算法进行训练。本文中用于训练深度神经网络（DNN）模型的整个岩石成分数据是从GEOROC地球化学数据网站http：//georoc下载的玄武岩数据中提取的。mpch-mainz.gwdg.de/georoc/网站。深度神经网络模型和随机森林模型的训练集和预测集是一致的。3.2.3. 随机森林模型与深度神经网络模型本文根据随机森林模型和深度神经网络模型的预测结果制作ROC曲线随机森林模型的AUC面积为0.978，深度神经网络模型的AUC面积为0.838。 根据AUC面积，随机森林模型具有较高的准确性（图1）。 7和表1）。通过F1值和混淆矩阵分析（表2、表3、表4）可以看出，随机森林模型比深度神经网络模型更准确。见图6。 随机森林模型图第七章RF和DNN的ROC曲线。Z. Chen等人地球科学中的人工智能3（2022）226232+=-=-++关于我们表2RF和DNN模型的F1值表算法类别精确召回F1DNN岛弧0.93790.96480.9511大陆裂谷0.81700.71100.7604RF岛弧0.99060.99910.9948大陆裂谷0.99560.95700.9759表3DNN模型的混淆矩阵类别岛弧大陆裂谷岛弧5178189大陆裂谷343844表4RF模型的混淆矩阵类别岛弧大陆裂谷岛弧53625大陆裂谷511136根据RF和DNN模型的ROC曲线的AUC面积、DNN和RF模型的ROC曲线的F1值和混淆矩阵，可以看出RF模型比DNN模型具有更高的精度，更适合于地质构造背景的预测。因此，本文采用RF模型对研究区的地质4. 结果本文采用随机森林和主成分分析法对数据进行清洗，分析预处理后的岛弧和洋岛玄武岩的特征，然后计算各类特征的重要性，最后得到每个预测样本的岛弧和裂谷的构造背景概率，并将概率最高的作为预测样本的构造背景。本文对上述5043个玄武岩样本（每个样本27个元素）进行训练，训练精度计算采用交叉验证法，即将训练数据分为K组（K-Fold），每个子集数据验证一次集，其余K-1个数据子集作为训练集，这样将得到K个模型。在验证集中对K个模型分别进行评估，并将最终误差MSE（均方误差）相加并平均以获得交叉验证误差。本文将K设为5，随机森林模型的训练准确率达到81%。模型训练收敛得更快，如图所示。 八、本文给出了随机森林模型超参数的调整范围。1.imators：[200，300，600，1200，2400]（要生长的树的数量）。2.max_features：[2，4，6，8]（每次拆分时随机采样为候选的3.min_samples_leaf：[1，3，6]（终端节点的最小大小）。经过网格搜索，得到了最佳参数 。 1. n_ 估 计 器 1200; 2. max_depth 21; 3.max_features 8;4.min_samples_leaf 1.训练精度达到0.9312。地球化学元素的总体重要性排序如下（图9）：TiO 2、Ta、Nb、FeOT、SiO 2、La、Eu、Al2 O3、CaO、MnO、Sr、Ce、Ba、Nd、Na2 O、Sm、Hf、Y、Rb、K2 O、Th、U、Yb、P2 O5、Lu、MgO、Tb。地球化学元素在岛弧构造环境中的重要性（如图10所示）：SiO2（+），TiO2（-），Al2O3（+），FeOT（+），MnO（-），MgO（+ ），CaO （ + ），Na2 O（ + ）， K2O（-）， P2O5（-），Rb（+），Sr（+）Y（+）、Nb（+）、Ba（+）、La（+）、Ce（+）、Nd（+）、Sm（+）、Eu（-）、Tb（-）、Yb（-）、Lu（-）、Hf（-）、Ta（-）、Th（-）、U（-）、见图8。 随机森林模型训练曲线。值表示对岛弧的重要性较大，负值表示对岛弧的重要性较小，下同。地球化学元素在裂谷构造环境中的重要性（图1）。 11）：SiO 2（+），TiO 2（-），Al 2 O 3（+），FeOT（+），MnO（-），MgO（+），CaO（），Na2O（），K2O（-），P2O5（-），Rb（），Sr（），Y（），Nb（），Ba（）（ ），La（ ），Ce（ ），Nd（ ）、Sm（）、Eu（-）、Tb（-）、Yb（-）、Lu（-）、Hf（-）、Ta(-)、Th（-）、U（-）。可以看出，裂谷构造背景下的地球化学元素正负分量负载值与岛弧构造背景下的相似，但程度不同。模型的训练结果表明，不同的元素在判断玄武岩构造环境的过程中起着不同的作用。例如，Nb是区分岛弧和裂谷构造环境的重要元素（图1和图2）。10和11）。本文所采用的随机森林分类方法中决策树的个数设为200。决策树的最终投票是选择平均概率最高的类别。每个样本类的预测概率表示随机森林中每个样本分类的概率。在建立基于随机森林算法的训练模型后，本文从文献中收集了预测样本，预测结果如下（表1）：（1）内蒙古东乌旗地区6个预测样本，预测结果均为岛弧，大部分预测概率分布在0.65~ 0.995之间。(2)对内蒙古科右中旗地区的11个预测样本进行了预测，预测结果均为岛弧，预测概率在0.83 ~1. (3)中亚造山带南段北山地区14个预测样本，预测结果均为岛弧，预测概率在0.84 ~ 1.总预测结果见表1。5. 讨论近年来，学者们对兴蒙造山带演化的研究取得了不少进展和成果。然而，由于受到古亚洲洋、蒙古-鄂霍次克洋和古太平洋构造域叠加改造的影响，兴蒙造山带其中，争议最大的是古亚洲洋闭合的时限问题。主要有两种不同的观点。第一种观点认为古亚洲洋发育南北两支北支自早古生代至晚石炭世向北西俯冲，随后逐渐闭合;南支自早古生代至晚古生代末双向俯冲，最终闭合。（Liu等人，Z. Chen等人地球科学中的人工智能3（2022）226233见图9。 元素重要性图。图10. 岛弧地球化学元素重要度图。2017年）。有学者认为，早三叠世末古亚洲洋由南向北俯冲不断发展，最终形成索伦-西拉木伦缝合带（Liu et al.， 2006; Xiao等人，2003; Xiao等人，2009; Xiao等人，2015年）。虽然 关于俯冲模式，目前存在争议，但两种观点都认为石炭纪古亚洲洋存在沟-弧-盆体系。另一种观点则认为大陆裂谷构造背景，即古亚洲洋已经俯冲消失进入造山带阶段，即处于拉张构造环境（何，邵，1983;邵，1989;唐，1990 ;邵，1991;唐，1992;徐等，2014年; Zhao等人，2015; Zhao等人，2016年; Zhao等人，2017年）。在最新编制的《1：500万国际亚洲地质图》中，任继顺等提出，中亚石炭纪二叠纪火山岩形成于伸展裂谷环境，而非岛弧环境。因此，上述争论的关键是海洋是否关闭，以及是否仍有俯冲期间，Z. Chen等人地球科学中的人工智能3（2022）226234石炭纪见图11。 裂谷地球化学元素重要度图。的 早、晚石炭世 期和 的 区域跨越 的总的来说，兴蒙造山带石炭纪岩浆活动比较强烈，为我们解决古亚洲洋闭合时限问题提供了良好的条件。以二连-鹤根山、林西断裂蛇绿混杂岩带为界，将兴蒙造山带划分为三个岩浆岩带，自东向西表现出明显的岩石组合：（1）北部二连-东吴起岩浆岩带以花岗闪长岩和高钾钙碱性二长岩为主（Cheng et al.， 2012; He等人，2013; Li等人，2014，2015），是南蒙古花岗闪长岩、钙碱性辉长岩和向西扩展的花岗岩带（Hong et al.，1994; Tong等人，2015年）。(2)在苏左旗-西乌旗岩浆岩带中部，有石英闪长岩、花岗闪长岩、英质闪长岩和玄武岩等岩石组合，主要分布在低钾拉晶系列和钙碱性火山岩组合中（Liu et al.，2009;Shi等人，2004; Bao等人， 2007; Zhang等人，2017年）。(3)南部为华北北缘晚古生代岩浆岩带，主要分布有石英闪长岩、二长花岗岩、花岗闪长岩、闪长岩等，大致平行于华北地块北缘，呈东西向带状分布（Zhang et al.， 2004，2007; Zhou等人，2009年）。由此可见，兴蒙造山带虽然广泛发育石炭系岩浆岩，带，以中酸性岩性为主，基性岩的作用相对有限。但与中酸性岩石相比，基性岩更能有效地制约其成因构造环境。在这项研究中，使用机器学习中的随机森林方法对来自岛弧构造环境的5367个玄武岩样品和来自大陆裂谷的1187个GEOROC地球化学数据中的27个常量和微量元素进行训练。利用该模型对中亚造山带和兴蒙造山带四个地区的31个基性岩样进行了预测。其中，内蒙古东乌旗地区和科右中旗地区的预测结果显示，岛弧概率较高，且相对集中，这清楚地表明这些基性岩在岛弧环境中形成的概率较高。中亚造山带南段北山地区也表现出较高的均匀的岛弧概率，说明俯冲作用很可能还没有结束，也处于岛弧的构造环境中。本文中样本的年龄跨度兴蒙造山带和中亚造山带南段。这种时空分布表明石炭纪古亚洲洋仍存在广泛的俯冲作用。因此，本文的研究结果支持了古亚洲石炭纪存在洋壳俯冲的观点。这也得到了以下两个方面的支持：1.越来越多的研究成果证实了石炭纪-早二叠世蛇绿岩的存在（Xiao et al.，2009），表明石炭纪-早二叠世（早中二叠世）仍存在古亚洲洋; 2.二连-鹤根山缝合带中晚石炭世埃达克岩的样式表明，古亚洲洋石炭-早二叠世处于以洋内俯冲为特征的洋俯冲绝灭过程中（Wang等2021年）。根据前人的研究，古亚洲洋自西向东具有“剪刀式“闭合的特征东段相对较晚（Xu等人，2019年）。本文的研究对东、西段俯冲时代和俯冲强度的确定具有重要意义。预测区自西向东，从中亚造山带南部的北山地区到内蒙古东乌旗地区。岛弧概率从早石炭世到晚石炭世呈下降趋势。岛弧概率主要反映源区流体参与程度，而大陆裂谷玄武岩岩浆源区往往流体参与程度较低。因此，中亚造山带南部北山地区早石炭世的岩浆活动可能形成于俯冲的鼎盛时期，而兴蒙造山带晚石炭世可能处于俯冲晚期到碰撞甚至早期裂陷阶段。这一时空演化表明古亚洲洋俯冲作用具有自西向东的差异性。6. 结论通过本文的机器学习，预测结果表明，中亚造山带南段石炭系内蒙古东乌旗地区、科右中旗地区、北山地区的预测值大部分为岛弧构造Z. Chen等人地球科学中的人工智能3（2022）226235大多数预测样本的岛弧概率都在0.65 ~ 1之间。因此，推测石炭系兴蒙造山带形成于活动大陆边缘环境，属岛弧构造背景。机器学习方法通过自动搜索大规模空间中的关系来减少人类主观性造成的偏见。结果表明，随机森林模型能够获得构造背景信息，同时也展示了机器学习方法在高维地球化学数据处理中的潜在应用价值。此外，随机森林模型可以在分类过程中捕获关键特征属性，使模型具有可解释性，并帮助我们理解地质过程。本文采用的新方法的优点是可以更准确地预测构造背景，而且可以得到各元素（化学成分）的重要度图，可以为进一步研究岩浆岩的成因开拓思路。可以在地质领域推广，可以推动地质大数据实验技术的进一步发展。作者Zhen Chen构思了分析并撰写了手稿; Qing-song Wu构思并批判性地修改了手稿; Sipeng Han提供了科学绘图; Jungui Zhang，Peng Yang，Xingwu Liu提供了方法上的技术支持并批判性地修改了手稿。竞合利益没有要申报的利益冲突附录A. 补充数据本 文 的 补 充 数 据 可 在 https ： //doi 网 站 上 找 到 。org/10.1016/j.aiig.2023.01.004。引用Athey，S.，Tibshirani，J.，Wager，S.，2019年。绿色随机森林。Ann. 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