它是用不同大小的 “窗口”的数据图上有规律地移动，计算各窗口的平均值面将观测值分解为趋势值和异常值。
移动平均趋势分析可分线移动平均和面移动平均。
1.线移动平均
线移动平均在化探中一种用途是用来对数据进行平滑处理。这是由于元素分布的不均匀性，实测数据沿方向的变化规律往往不易明显地看出来，经过移动平均处理使变化规律变得明显起来。
线移动平均在化探中常用三点或五点移动平均法(适用于点距相等)，以及等距离移动平均(适用于点距不等，见表8-1)。
表8-1 某测线 Pb 实测数据线移动平均处理结果
实例: 某测线 Pb 实测数据经移动平均处理结果见表8-1。
通过移动平均处理后，Pb 含量沿剖面变化规律比较明显表现出来了。
前苏联 ф.JI.LIymnep 等曾利用移动平均对一种测 Be 的仪器所测得的 Be 的含量进行处理，求出 Be 的背景值和异常下限。具体做法如下(图 8 2):
在剖面线上划一线段 a 作为 “窗口”标尺，这一段包括若干个偶数间隔，如 4 ～ 8个。为保证各窗口的平均值或中位数不显得过高，线段 a 的最佳值一般选择比异常宽度(H)大 2 倍，即 a ＞2H。
“窗口”标尺沿着剖面线移动，每次只移动一个间隔，把落在 “窗口”每个间隔点上的观测值读出(即实测剖面上的纵坐记录值)。求其平均值或中位数，作为 “窗口”的光滑值标于 “窗口”的中央，“窗口”标尺沿剖面线顺序移动，每移动一个间隔，确定一个平均值或中位数，一直到剖面线的另一端点间隔为止。
图8-2 数据曲线的平均处理
计算每个 “窗口”内的相对于平均值或中位数的标准离差。
把所有平均值或中位数的点用圆滑曲线连接起来，即得一条接近于背景值的曲线。
给每个平均值或中位数都加上各相应 “窗口”的两倍标准离差，将所得点也用平滑曲线连接起来，该曲线即相当于异常下限的变化水平，超过这一水平的观测值即为异常值(图 8 2)。
2.面移动平均
面移动平均趋势分析具体做法比较多，现介绍其中的两种做法。
第一种做法:
第一步，绘制原始数据图。将分析数据填绘在采样点分布图上，即得原始数据图。
第二步，确定区域单元和局部单元的面积大小和窗口移动距离。区域单元和局部单元的大小决定于图纸的比例尺，一般情况下，区域单元(即窗口)的面积，由 9 个或 16 个局部单元的方块所组成。各局部单元在图上的面积为 1cm ×1cm 或 2cm ×2cm 的方块。窗口移动的距离一般为窗口边长的 1/3 或 1/2。
第三步，计算局部单元的平均值，绘制中间数据图，计算各局部单元观测值的平均值，并填绘于图上。填有局部单元观测值的数据图常称中间数据图。
第四步，计算趋势值，绘制趋势面图。在中间数据图上，从右上角开始计算窗口内数据的平均值即为趋势值，标在窗口中心处，然后使窗口平移一段距离，再计算趋势值，并标在窗口的中心，直到随着窗口移动，扫完全区。注意的是，窗口移动的距离左右上下都应相等。根据中间数据图上窗口移动平均计算结果利用内插法勾绘等值线图，即移动平均趋势图。
第五步，计算异常值，绘制异常图。计算各局部单元中各观测点值与其在窗口中心位置的趋势值之差(即异常值)，及其在各部单元中的平均值(单元异常平均值)，将后者置于各局部单元中心，并据此勾绘异常等值线图，以表示局部范围内异常含量的变化。
有时不勾绘异常等值线，仅表明各局部单元异常值的大小或等级。
另一种移动平均分析的做法:
第一步，原始数据规格化(网络化)。在进行电算或手算移动平均前，使原始数据稀密不均的情况达到规格化。规格化是在原始数据图上进行，将最小计算单元(小方格)
内全部原始数据进行平均(即 ); 或将数据按大小次序排列，取中位数值。将其结果记入小方格中央，它既能减少数据，使其分布均匀和规格化，又可初步压抑随机因素带来的 “噪声”影响。
为了相邻图幅的拼接，原始数据必须跨越相邻图幅边部取数。跨越的宽度以移动平均窗口边长为宜，至少也不应小于图边最后一个正确数据获得所需的窗口跨越宽度。
第二步，移动窗口大小的选定。窗口大小应根据处理数据的目的而定。确定窗口的大小要考虑地质条件的复杂程度和所要研究的地质单元的大小，经过试验确定，根据有的实践经验认为，按成图比例尺，在图上 4cm2可看作小窗口，而 ＞4cm2可看作大窗口。
小窗口移动平均数据，可以有效地抑制原始数据中的 “噪声”(即分析与采样误差)，使数据分布连续可靠，而且能最大限度地保留局部地球化学特征。大窗口移动平均结果，主要受区域因素影响，显示区域的变化。如果窗口大小选择得适宜，则找矿信息将能充分地显示，否则窗口选择得过大或过小，都会影响找矿的显示。
第三步，移动平均值的计算和移动距离的选取。移动平均的计算方法，可分为等权与加权两种。
等权平均是将落入移动窗口内所有数据累加的总和除以数据的个数，其表达式为
地球化学找矿方法
加权平均是将落入移动窗口内所有数据与其权乘积的总和，除以这些数据权的总和，其表达式为
地球化学找矿方法
式中: wi在距离权中，表示数据点位与中心点位间距离的倒数，或距中心点越远影响越小这一考虑出发，经验地给予权值; 在面积加权中不用考虑距离，而 wi表示各数据所能代表的面积。
原始数据经规格化处理，使最小单元面积中只有一个数，这种可以采用面积加权(wi= 1)则:
地球化学找矿方法
窗口上下左右每次移动距离，欲使移动平均结果和初始数据一样多，那么每次移动距离就可规定为窗口边长之倒数(1/2，1/4…); 欲使数据减至一半，就应规定移动距离为窗口边长倒数之 2 倍(2/3，2/4…)，以此类推。
第四步，移动平均数据的背景和异常划分法:
1)用小窗口移动平均结果，以正态假设为基础，运用各种统计与图解方法求背景值和异常值。
2)在原始数据量不太多时，可以利用原始数据与大窗口移动平均结果之差(剩余)值作为异常值，把大窗口移动平均结果作为背景，但一般采用大窗口移动平均值 加一倍标准离差 作为异常)。
3)小窗口移动平均结果 减去大窗口移动平均结果 之差(Ai)(即 Ai= ，其正值(Ai≥0)为异常。
第五步，异常评价:
引入系数 K:
地球化学找矿方法
式中: S 为异常区总面积; a 为小窗口面积; b 为大窗口面积; 为小窗口异常平均值，
局部因素对异常的影响是主要的，区域因素对异常影响是次要的，所以公式用影响移动平均结果窗口面积倒数加权。K 值越大找矿意义越大。