矿产资源定量预测是通过数学和统计方法对矿产资源潜力进行科学评估的过程。其核心思路是建立地质、地球物理、地球化学等多源信息与矿产资源之间的定量关系模型，进而预测资源分布和潜力。主要方法流程包括：1.**数据收集与处理**：整合地质、物探、化探、遥感等数据，进行标准化和空间分析。2.**变量选择与特征提取**：筛选关键控矿因素（如构造、岩性、蚀变等），构建预测变量。3.**模型构建**：应用统计方法（如回归分析、聚类分析）或机器学习算法（如随机森林、支持向量机）建立预测模型。4.**资源量估算**：结合已知矿床数据，预测未发现资源的数量、品位和空间分布。5.**结果验证与优化**：通过交叉验证或实地勘查检验预测精度，优化模型参数。定量预测可提高找矿效率，降低勘探风险，为资源勘查提供科学依据。
