A. 資源量定量估算
(一)礦床經濟模型法
根據統計分析，不同礦床類型有自己特有的地質經濟品位-噸位分布模型，品位、噸位的統計學研究是為礦床儲量預測提供基礎。品位-噸位模型方面最早的研究工作由Lasky(1950)完成。他通過有經濟價值的礦床品位與噸位的統計學研究，得出礦床品位和噸位服從對數正態分布的結論。其他一些學者經過研究則認為，具有一定品位值的礦床的噸位的對數值與相應品位的對數值之間存在一種線性關系。後者也稱為分形關系。DeWijs(1951，1953)和Turcotte(1986)從理論上闡明了有經濟價值礦床的品位和噸位之間存在分形關系的基本原因。他們認為，在區域上成礦物質富集形成工業礦床過程中，如果成礦物質的富集機制具有尺度不變性，則形成的礦床的品位和噸位之間就存在分形關系。美國學者Cargill等(1981)研究了美國汞礦、脈狀金礦和銅礦開采過程中平均品位和累積噸位之間的統計關系，結論是這幾種礦床的品位和噸位之間存在分形關系。美國學者Harris(1984)研究了美國鈾礦開采過程中平均品位與累積噸位之間的統計關系，得出了同樣的結論。根據品位和噸位之間存在的這種分形關系，可以對某一國家或地區的某一成因類型礦床的潛在資源量進行預測。
通過總結全球或全國現有類型礦床品位-噸位分布特徵建立模型，把它們應用到預測評價的成礦區帶中;其次在成礦區帶圈定基礎上(Ⅳ、Ⅴ級)，估計區帶內未發現礦床個數;通過對靶區礦點的分布、品位、礦石量(噸位)的分布特徵進行蒙待卡羅模擬，來獲得不同概率(不同置信度)下的對資源量的估算，例如，100%概率下的預測資源總量實質上就是已探明儲量(已開采資源量+保有儲量)。取估算值的數學期望作為靶區估算資源量。
1.基本原理
地質經濟模型法是根據已知某種礦床類型的礦石儲量及品位分布模型，並分別對其進行蒙特卡洛模擬，通過礦石儲量和礦石品位概率(或由此生成的潛在資源量)分布曲線來估算靶區不同概率(不同置信度)下的資源總量。蒙特卡羅模擬是方法的核心。
蒙特卡羅模擬法也稱統計試驗方法。它是根據統計抽樣理論，通過對隨機變數函數的概率模擬，統計試驗來進行近似求解的方法。
礦產資源無論是作為地質過程的產物還是作為地質觀測的結果，它都具有隨機的性質。對資源量的計算，必然受概率法則的支配，因而是一定概率意義下的估計。由於蒙特卡羅方法能夠正確地模擬隨機變數的分布，再現它的取值規律，因而在礦產資源總量預測中被廣泛用作資源量估計的方法。
所謂資源量，是相對資源的位置而言，它是資源評價的重要內容。資源量包括質量和數量兩方面特徵，屬於前者的有品位，而屬於後者的有礦床數、礦石量及金屬量等，以下把它們統稱為參數，資源量就由這些參數來表達。
用蒙特卡羅方法計算資源量的過程是由這樣幾個步驟組成的:
1)構造概率模型，建立資源量與參數之間的關系。例如金屬量M與礦石量T和品位C的關系是M=T×C，M、T、C在這里都是隨機變數;
2)建立參數的統計分布。不同參數有不同的分布，參數的分布可通過對樣本實測值的統計和模擬來求得，產生隨機數。一般隨機數可在計算機上用某種演算法產生;
3)抽樣模擬，形成資源量的分布。每一個隨機數，都對應參數的一個抽樣值，得到一系列資源量m1=c1×t1，m2=c2×t2，……，統計這些m的取值，就得到資源量的分布;研究靶區成礦條件，用資源量分布模型估計靶區的資源，從而做出評價。
目前在礦產資源評價中常用的是這樣幾種模型:隨機變數乘積的模型;隨機變數和的模型;隨機變數混合的模型。
(1)用已知分布擬合資源參數的分布
除去人們直接給出的資源參數分布以外，一般由實測數據建立隨機變數的分布，有兩種辦法:一是選用合適的已知分布律來擬合，二是用數學方法構造分布函數。現在分別研究這兩種方法。
對模型使用的參數如品位、礦石等原始數據進行整理，視數據多少分成適當的組，求出參數落入各組的頻數，列出表格，做出頻率直方圖。根據直方圖的峰度、偏度等特徵，選用已知的分布律來代表參數的分布。例如據前人的研究，某些礦床點的分布服從負二項或泊松分布;稀有金屬礦床中元素含量和礦石量服從對數正態分布等等。這些結論都是經驗性的，不一定具有普遍意義，在應用中可以作為參考。在實際工作中，需要根據直方圖的形態用相似的分布進行試驗，選擇擬合程度較好的作為參數的理論分布。
嚴格地講，理論分布曲線的選配還須經過檢驗，只有在理論分布與實測結果沒有顯著差異時才能使用。
(2)構造函數模擬資源參數的分布
用數學方法構造概率分布函數F(x)，也是在建立參數的頻率直方圖基礎上進行。具體做法是:尋找合適的函數f(x)，用它來擬合頻率直方圖，這里f(x)須滿足作為密度函數的條件:
西天山萊歷斯高爾-達巴特一帶與斑岩相關的銅鉬金礦產預測
這實際上是一個曲線擬合問題，在數學上可有很多方法來實現。這里介紹一個較為常用的方法，即用樣條函數逼近直方圖來構造f(x)。
(3)隨機數與抽樣
用蒙特卡羅方法模擬資源量的分布，需要使用隨機數來構造抽樣序列。
(4)資源量的估計
一系列隨機抽樣的結果，得到一系列資源量的取值，對這些值進行統計整理可得到資源量的概率分布P(x)和概率分布函數F(x)，這里的x代表資源值，它或者是金屬量，或者是礦石量，品位等。一般資源量的表達都使用F(x)，它實際上就是累積概率。而且為便於解釋，又將它變換為
西天山萊歷斯高爾-達巴特一帶與斑岩相關的銅鉬金礦產預測
這是定義在(0，∞)上的單調減函數，根據曲線，就可以估計出任何概率下的資源量。對於離散取值的資源值如礦床數，其分布形式是一條階梯狀的折線。類似對連續曲線的分析，可根據它讀出一定概率下的不小於某數的礦床數估值。
分布曲線F*(x)直觀地表現了資源量的取值規律，由於使用的概率模型不同，它所代表的意義也不相同，它即可以是礦床，也可以是礦田或礦帶的資源量，在應用中要注意曲線上讀數的正確解釋。
使用蒙特卡羅方法對資源量預測所依據的原始資料，主要是礦床數、礦石量、品位及儲量等數據。這些數據可以來源於實際觀測，也可以由人根據經驗估計給出。作為一種計算技術，對於前者，它屬於礦床模型法;而對於後者則屬於主觀概率方法。不論哪種方法，都須注意資源的含義，由於以往的工作基本上是研究「儲量」，而對資源預測來說，這些儲量數據是不夠的，因為依靠儲量資料所做出的估計，並非全部資源，它沒有包括「潛在」的那一部分在內。通常這類資料不易直接得到，它們很多未經整理，分散在各種原始資料中，因此應當有目的地搜集和整理這些資料，在計算中加以利用。除掉增補純粹屬於「資源」的那類礦點、礦化點的資料以外，對原有的礦床數據也須進行改造。這一般可通過調整參數的臨界值來實現，例如適當降低礦床可取品位和加深礦床可采深度，考慮到經濟發展的需要和技術的進步，這樣處理是合理的。
2.估算過程及結果
品位-噸位模型法計算資源量，首先添加礦點圖層，設置預測單元，其中預測單元為經過特徵分析優選後的靶區，然後進行原始變數購置，構造預測模型，品位-噸位模型選擇，礦點分布選擇，蒙特卡羅法模擬，得出模擬出的礦床數、品位、礦石量，通過計算可得出該區的預測資源量。
斑岩型銅礦:所選模型為新疆斑岩型銅礦床模型，選取銅礦床為新疆本地及與新疆臨近省份較典型的土屋銅礦、土屋東銅礦、延東銅礦、包古圖銅礦、哈臘蘇銅礦、白山堂銅礦、公婆泉銅礦、喇嘛蘇銅礦、達巴特銅礦、肯登高爾銅礦等10個斑岩型銅礦床的礦石量和平均品位;礦床數估計採用德爾菲法模擬而成，礦床數概率採用三分位法，概率數據由人工輸入，估計值由專家給定，該區預測斑岩型銅礦床點的數量分別為:90%概率3個，50%概率5個，10%概率為8個;然後採用蒙特卡羅法進行模擬，生成該區斑岩型銅礦床品位、金屬量和礦石量之間的數據模型(圖4-28、圖4-29)。
圖4-28 品位、金屬量和礦石量累計分布圖
根據蒙特卡羅法模擬成果，預測該區仍可以發現4.78個斑岩型銅(鉬)礦床，模擬礦石平均品位0.834%、礦石量63858055.314t，根據公式:金屬量=礦床數×礦石量×平均品位，求的該區預測銅金屬量2545714.15t。
岩漿熱液型銅礦:採用全疆已知的奴拉賽銅礦、阿拉斯坦上游銅礦、烏爾木布拉克銅礦、砂子溝銅礦、卡拉瑪銅礦、西地銅礦、達坂城銅礦、阿爾巴列克銅礦、蒙西銅礦、桑南銅礦、凌雲銅礦等11個岩漿熱液型銅礦床的礦石量、礦石品位等數據，建立新疆熱液型銅礦床的定量預測模型;礦床數估計採用德爾菲法模擬而成，礦床數概率採用三分位法，概率數據由人工輸入，估計值由專家給定，該區預測岩漿熱液型銅礦床(點)的數量分別為:90%概率5個，50%概率7個，10%概率為13個;然後採用蒙特卡羅法模擬，生成該區岩漿熱液型銅礦床品位、金屬量和礦石量之間的數據模型(圖4-30、圖4-31)。經過模擬運算，預測該區仍可以發現7.536個岩漿熱液型銅礦床，模擬礦石平均品位1.350%、礦石量6328682.695t。根據公式:金屬量=礦床數×礦石量×平均品位，求的銅預測金屬量643854.86t。
圖4-29 品位、金屬量和礦石量直方圖
圖4-30 品位、金屬量和礦石量累積分布圖
淺成低溫熱液型金礦:採用全疆阿希金礦、京西布拉克金礦、馬庄山金礦、齊依求金礦、恰布坎卓它金礦、薩爾托海1號金礦、闊真闊臘金礦、灰綠山金礦、石英灘金礦等9個淺成低溫熱液型金礦床的礦石量、礦石品位等數據，建立新疆淺成低溫熱液型金礦床的定量預測模型;礦床數估計採用德爾菲法模擬而成，礦床數概率採用三分位法，概率數據由人工輸入，估計值由專家給定，該區預測淺成低溫熱液型金礦床點的數量分別為:90%概率11個，50%概率20個，10%概率為30個;然後採用蒙特卡羅法進行模擬，生成該區淺成低溫熱液型金礦床品位、金屬量和礦石量之間的數據模型(圖4-32、圖4-33)。
圖4-31 品位、金屬量和礦石量直方圖
圖4-32 品位、金屬量和礦石量累計分布圖
經過蒙特卡羅法模擬，預測該區仍可以發現19.350個淺成低溫熱液型金礦床，模擬礦石平均品位3.815g/t、礦石量1847705.499t，根據公式:金屬量=礦床數×礦石量×平均品位，求的該區預測金金屬量136398.08kg。
岩漿熱液型金礦:採用新疆查汗薩拉金礦、祥雲金礦、喜迎金礦、梧南金礦、望峰金礦、薩日達拉金礦、鴿形山金礦、天目金礦、紅十井金礦、木吉金礦、野馬泉金礦等11個金礦床的礦石量、礦石品位等數據，建立新疆岩漿熱液型金礦床的定量預測模型;礦床數估計採用德爾菲法模擬而成，礦床數概率採用三分位法，概率數據有人工輸入，估計值有專家給定，該區預測岩漿熱液型金礦床的數量分別為:90%概率9個，50%概率17個，10%概率為25個;然後採用蒙特卡羅法進行模擬，生成該區岩漿熱液型金礦床品位、金屬量和礦石量之間的數據模型(圖4-34、圖4-35)。
圖4-33 品位、金屬量和礦石量直方圖
圖4-34 品位、金屬量和礦石量累計分布圖
經過蒙特卡羅法模擬，預測該區仍平均可以發現16.166個岩漿熱液型金礦床，模擬礦石平均品位3.695g/t、礦石量496448.055t，根據公式:金屬量=礦床數×礦石量×平均品位，求的該區預測金金屬量29654.52kg。
圖4-35 品位、金屬量和礦石量直方圖
(二)體積法
1.方法簡介
體積法是礦產預測中比較簡便實用的估算方法，它是將研究區內有代表性的單位體積內礦產資源體積含量的估計值，外推到評價區的體積范圍，估計評價區的礦產資源量。在計算過程中主要有絕對體積法和相對體積法兩種計算方法，其中絕對體積法主要適用於模型區，其中成礦條件優越，工作程度高，預測概念模型即是在其基礎上建立起來;相對體積法主要適用於一般靶區，它研究工作程度低，並且是在與預測概念模型進行相似類比的基礎上圈定的，其或多或少與模型區有一定的差異性。絕對體積法和相對體積法計算公式如下:
絕對體積法計算公式:
西天山萊歷斯高爾-達巴特一帶與斑岩相關的銅鉬金礦產預測
相對體積法計算公式:
西天山萊歷斯高爾-達巴特一帶與斑岩相關的銅鉬金礦產預測
其中:Q為靶區預測金屬量;S1為模型區含礦建造面積;S為一般靶區含礦建造面積;H為推算深度;K1為模型區含礦率;K為一般靶區含礦率;D1為模型區礦石體重;D為一般靶區礦石體重;M1為模型區礦石平均品位;M為一般靶區礦石平均品位;F為一般靶區與模型區的相似系數;P為置信度。
在應用過程中，首先要認真研究區內資料，確定典型礦床或礦點，建立預測概念模型(表4-1、4-2)，主要由必要要素、重要要素、次要要素3部分組成，並分別給予其100%、80%、50%的權重。依據概念模型圈定靶區，確定靶區級別及其預測類型。根據選定的典型礦床，計算各礦種各預測類型的含礦率、品位、礦石體重等計算因子;統計靶區面積和預測深度，計算靶區含礦建造的體積，通過絕對體積法和相對體積法計算預測資源量。
在採用相對體積法計算過程中，還牽涉到一般靶區與模型區相似系數的問題。相似系數是將一般靶區與模型區的差異性進行量化，以便於計算和對比。在本區相似系數的計算主要是拿靶區與定量預測概念模型進行類比，將靶區中每個要素與定量預測概念模型中要素的差異性大小，給予一定的賦值，介於0～1之間，然後將每個要素的賦值與其相應權重相乘，即得出一般靶區每個要素的要素值，將靶區所有要素值進行取和，然後與模型區要素值之和相比，即估算出靶區與模型區的相似系數。修正系數為靶區賦存礦石量的可靠程度，根據靶區級別A級、B級、C級而分別賦予0.9、0.5、0.1的可信度。由於各靶區資源量具有可加性，所以各靶區簡單求和即可求得研究區內某種礦產資源總量的估計值。
2.應用條件
體積法屬外推法，它是建立在類比理論基礎上的礦產資源評價方法。它的應用必須建立在一定原則的基礎上。
1)地質建造中賦存的某種礦產的資源潛力與該建造的體積或面積成正比;
2)地質環境類似的地質建造中，賦存同樣的礦產資源潛力，其實質是將某種礦產的平均含量的估計值外推到靶區的體積上。
結合本地的實際情況，本次的預測類型均受一定的含礦建造控制，其產出特點符合上述兩個條件，因此可以利用體積法進行靶區資源量的定量預測。
3.估算過程及結果
根據研究區的具體情況，體積法在實際應用中分為絕對體積法和相對體積法。模型區研究程度高，有成型的礦床，並具有一定的規模，而預測概念模型就是在總結提取已知礦床關鍵預測要素的基礎上建立起來的，因此，模型區資源量估算可以直接採用絕對體積法。一般靶區是根據已建立預測概念模型進行相似類比而圈定的，其或多或少與預測概念模型有所差別，因此在估算靶區資源量時採用相對體積法更為合理，這樣所預測的資源量才更為客觀，符合實際情況、可信度強。
在實際操作中其估算過程如下:
(1)圈定靶區確定預測類型
採用綜合信息法，依據一定的地質規律，確定各預測類型模型區，圈出靶區，綜合各典型礦床建立比例尺對等的概念模型，根據不同預測類型的概念模型，確定各靶區的預測類型和級別。
(2)求體重
計算模型區、靶區的體重D1和D，其中D1為各模型區內的平均體重，D為各典型礦床的平均體重與其探明金屬量加權求得(表4-10、4-11)。
表4-10 銅礦石體重計算表
表4-11 金礦石體重計算表
銅(鉬)礦:斑岩型銅礦床往往共伴生鉬的存在，因此在銅礦石平均體重計算時，採用喇嘛蘇、哈勒尕提、肯登高爾、北達巴特4個礦床銅礦石的平均體重與其銅金屬量加權求得;各靶區在預測鉬礦時，礦石體重與預測銅時相同。VMS型和岩漿熱液型模型區都只有1個，因此一般靶區直接採用模型區內典型礦床的平均體重。
金礦:陸相淺成低溫熱液型金礦採用阿希、京希布拉克、恰布坎卓它3個典型礦床金礦石的平均體重與其金金屬量加權求得;岩漿熱液型金礦只有查汗薩拉1個，所以相應礦產預測類型的平均體重與其相同。平均體重計算公式如下:
西天山萊歷斯高爾-達巴特一帶與斑岩相關的銅鉬金礦產預測
其中T為模型區探求資源量
(3)求平均品位
計算模型區、靶區的礦石平均品位M1和M，其中M1為各典型礦床的平均品位，M為各典型礦床的平均品位與其探明金屬量加權求的。
銅礦:斑岩型銅礦床往往共伴生有鉬，因此在計算銅礦石平均品位時，採用喇嘛蘇、哈勒尕提、肯登高爾、北達巴特4個礦床銅的平均品位與其銅金屬量加權求得;鉬礦石的平均品位採用肯登高爾、北達巴特、萊歷斯高爾3個礦床鉬的平均品位與其鉬金屬量加權求得，VMS型和岩漿熱液型模型區都只有1個，因此一般靶區直接採用典型礦床的平均品位(表4-12)。
表4-12 銅(鉬)礦平均品位計算表
金礦:淺成低溫熱液型金礦採用阿希、京希布拉克、恰布坎卓它3個典型礦床金的平均品位與其金金屬量加權求得;岩漿熱液型金礦只有查汗薩拉1個，所以相應礦產預測類型的平均品位與其相同(表4-13)。
其計算公式如下:
西天山萊歷斯高爾-達巴特一帶與斑岩相關的銅鉬金礦產預測
表4-13 金礦平均品位計算表
(4)求含礦率
計算模型區、靶區的含礦率K1和K，其中銅礦的體積含礦率採用喇嘛蘇、哈勒尕提、肯登高爾、北達巴特4個礦床銅的含礦率與其銅金屬量加權求得;鉬礦石的平均含礦率採用肯登高爾、北達巴特的兩個礦床銅的體積含礦率和萊歷斯高爾鉬礦的體積含礦率與其相對應的鉬金屬量加權求得(表4-10)。金礦:陸相淺成低溫熱液型金礦採用阿希、京希布拉克、恰布坎卓它3個典型礦床金的體積含礦率與其金金屬量加權求得;岩漿熱液型金礦只有查汗薩拉1個，所以相應礦產預測類型的體積含礦率與其相同(表4-11)。K1和K計算公式如下:
K1=(V1÷V)×100
式中:V1為模型區礦石體積V1=Q2÷D1;V為模型區含礦建造體積V=S1×H1。
K=∑(TK1)÷∑T。
其中H1為模型區礦體控制最大垂深。
(5)求相似系數
採用相似類比趨同法，對比各一般靶區與其相應預測概念模型的相似程度，求相似系數。要素類比趨同法的概念是指，在對區域成礦規律和典型礦床模型區深入研究的基礎上，從眾多與成礦相關的信息中提取出若干區域預測要素，根據各要素在成礦過程中作用的大小以及這些要素與特定礦床類型的相關程度，劃分為必要要素、重要要素和次要要素3大類，建立預測概念模型，在靶區研究中，依照各要素進行相似「類比」，計算各要素的權重值，從預測概念上使其趨同或接近於模型區，最後求得靶區「類比」於模型區的相似系數。這樣就避免了以往地質類比過程中，簡單的兩對比對象之間「有」或「無」的簡單類比(馮京等，2009)。根據一般靶區與預測概念模型的相似程度賦予一定的分值，大小介於［0，1］之間，而不是單純的靠要素的存在與否而賦予1或者0。然後將每個要素的類比結果與其相應要素權重相乘，即得某一個靶區某一要素的要素值，靶區所有要素值相加，求出靶區成礦要素的總分值，靶區總分值與模型區總分值相比，即得該靶區與模型區的相似系數，相似系數介於［0，1］之間。其權重與相關系數計算公式如下:
靶區總分值=(要素1×權重1+要素2×權重2+…+要素n×權重n)
F=靶區總分值÷模型區總分值;
其中F為靶區與模型區的相似系數
根據以上公式分別求得斑岩型銅礦、岩漿熱液型銅礦、淺成低溫熱液型金礦、岩漿熱液型金礦預測靶區相似系數(表4-14至表4-17)。
(6)銅(鉬)礦資源量計算
由於模型區和靶區分別採用兩種不同的計算方法，因此二者將分開計算。將上面求出的數據分別帶入絕對體積法和相對體積法計算公式，對模型區、靶區礦產資源進行定量預測。模型區採用絕對體積法計算(表4-18)，如哈勒尕提、喇嘛蘇、肯登高爾、北達巴特、喇嘛薩依等礦床所在靶區採用絕對體積法計算，對於一般靶區採用相對體積法計算(表4-19)，鉬礦作為伴生礦計算，全部採用相對體積法計算(表4-20)，另外礦石量、預測深度、體重、相似系數、靶區級別等與銅礦資源量預測時相同。由於該區域所選岩漿熱液型銅礦床———喀拉布拉克銅礦床，工作程度較低，雖選為典型礦床，但是考慮到實際情況，在靶區資源量計算時仍然採用相對體積法進行計算(4-21)。將各預測類型資源量相加即為整個示範區銅(鉬)礦的預測資源量(表4-22、表4-23、表4-27、表4-28)。
(7)金礦資源量計算:阿希金礦、京希布拉克金礦、恰布坎卓它金礦、查汗薩拉金礦等4個典型礦床所在靶區採用絕對體積法計算資源量(表4-24)，其他一般靶區採用相對體積法計算資源量(表4-25、表4-26)，並將各預測類型資源量相加匯總即為整個示範區金礦預測資源量(表4-29)。
表4-14 銅鉬礦體積含礦率計算表
表4-15 金礦體積含礦率計算表
表4-16 斑岩型銅礦靶區相似系數計算表
表4-17 岩漿熱液型銅礦靶區相似系數計算表
續表
表4-18 淺成低溫熱液型金礦靶區相似系數計算表
表4-19 岩漿熱液型金礦靶區相似系數計算表
續表
表4-20 銅礦絕對體積法資源量估算表
表4-21 斑岩型銅礦靶區資源量估算表（相對體積法）
表4-22 斑岩型鉬礦靶區資源量估算表（相對體積法）
表4-23 岩漿熱液型銅礦靶區資源量估算表（相對體積法）
表4-24 金礦絕對體積法資源量估算表
表4-25 淺成低溫熱液型金礦靶區資源量估算表（相對體積法）
表4-26 岩漿熱液型金礦靶區資源量估算表（相對體積法）
續表
表4-27 銅礦體積法資源量匯總表
表4-28 鉬礦體積法資源量匯總表
表4-29 金礦體積法資源量匯總表
B. 基礎儲量的保有儲量、資源量和資源總量
與基礎儲量相關的概念還有保有儲量、資源量和資源總量。
保有儲量是基礎儲量中可以立即經濟開采利用的。
資源量則是地質工作程度較低，主要是預測和推斷的資源量，包括礦區外圍附近的邊界品位。
資源總量=資源量+基礎儲量。
C. 水資源公報中 行政區某年的水資源量是咋計算的它跟這年的用水量有關系嗎會因用水量增大而減小嗎
水資源是行政區域內河流、護坡、泉眼、在供地下水設施等等相關的年蓄（涌）水量的統計合計數，不考慮地下水位變化和氣候變化的大環境因素下，和用水量沒有直接關系。
D. 求解：保有儲量、儲量、基礎儲量、資源量具體是什麼意思他們之間是什麼關系呢謝謝~
保有儲量和儲量是一個概念。
我用數學公式描述幫助理解：
公式一：基礎儲量（reserve base）+資源量=查明資源量（identified resources）
公式二：儲量+損失（設計、采礦）=基礎儲量
公式三：可采儲量+預可采儲量=儲量
儲量：是指基礎儲量中的經濟可采部分。在預可行性研究、可行性研究或編制年度採掘計劃當時，經過了對經濟、開采、選冶、環境、法律、市場、社會和政府等諸因素的研究及相應修改，結果表明在當時是經濟可采或已經開採的部分。用扣除了設計、采礦損失的可實際開采數量表述，依據地質可靠程度和可行性評價階段不同，又可分為可采儲量和預可采儲量。
基礎儲量：是查明礦產資源的一部分。它能滿足現行采礦和生產所需的指標要求(包括品位、質量、厚度、開采技術條件等)，是經詳查、勘探所獲控制的、探明的並通過可行性研究、預可行性研究認為屬於經濟的、邊際經濟的部分，用末扣除設計、采礦損失的數量表述。
資源量：是指查明礦產資源的一部分和潛在礦產資源。包括經可行性研究或預可行性研究證實為次邊際經濟的礦產資源以及經過勘查而末進行可行性研究或預可行性研究的內蘊經濟的礦產資源；以及經過預查後預測的礦產資源。