[ES] Este trabajo se ha realizado como parte de la experiencia piloto de un proyecto de investigación de los recursos minerales del NE de la Península Ibérica. Su propósito es el de probar una metodología de prospección estratégica en zonas alpinas, por lo que se eligió para este fin la cuenca hidrográfica del río Garona en la Vall d'Aran (Lleida) en la zona axial pirenaica, pues en ella son numerosos los indicios y labores mineras antiguas y su orografía es característica del tipo de zona a estudiar. Sobre la red hidrográfica de una área de 550 km2 se recogieron 268 sedimentos de arroyo y 64 concentrados a la batea. En la fracción inferior a 80 mesh (ASTM) de los sedimentos, se analizaron los contenidos en Pb, Zn, Cu, Fe, Mn, Ni, Ca, Cd, Ag, Mo y V; mientras que los concentrados se usaron para la determinación mineralógica y contaje de los granos de scheelita presentes. El tratamiento estadístico de la información geoquímica (gráficos log-probabilísticos, análisis bivariante, análisis de componentes principales, análisis discriminante y regresión lineal múltiple), junto con la cartografía de los diferentes parámetros, ha permitido determinar correctamente las anomalías existentes en el área estudiada.

[EN] The present work was conducted as part of a pilot experiment of a research project on the mineral resources of the NE the Iberian Peninsula. lts aim is to test a method for regional exploration in alpine zones. Accordingly, the hydrographic basin of t[he River Garona in the Vall d'Aran (Lleida, Spain) in the Pyrenean axial zone was chosen since the occurrences and ancient mining activity there are abundant and it is typical of the kind of zone to be studied. Two hundred and sixty-eight stream sediments and 64 panned concentrates were obtained from an area of 550 km2 of the hydrographic network. ln Ihe below-80 mesh fraction (ASTM) of the sediments Ihe contents in Pb, Zn, Cu, Fe, Mn, Ni, Ca, Cd, Ag, Mo, and V were analyzed whereas the concentrates were employed for the mineralogical determination and count of the grains of scheelite present. The statistical treatment of geochemical information (log-probabilistic graphs, bivariate analysis, principal component analysis, discriminant analysis and multiple linear regression), together with the mapping of the different parameters, has allowed us to determine the anomalies of the study area.

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