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当期目录

    2020年 第26卷 第1期    刊出日期:2020-02-20
    深时数字地球专辑: 地球科学大数据I
    卷首语
    史宇坤, 樊隽轩
    2020, 26(1):  1. 
    摘要 ( 16 )   PDF (289KB) ( 148 )  
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    地球科学知识图谱的构建与展望
    齐浩,董少春,张丽丽,胡欢,樊隽轩
    2020, 26(1):  2.  DOI: 10.16108/j.issn1006-7493.2019099
    摘要 ( 15 )   PDF (921KB) ( 243 )  
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    大数据为地球科学研究带来了新的思路和挑战。但由于存在描述规范不统一、共享机制不明、语义异构等问题,在数据集成、共享与复用等方面存在较大困难,使得大数据的众多优势在地球科学相关研究中难以充分发挥。知识图谱能够准确、清晰地表达概念及其相互之间的复杂语义关系,为机器所理解,是实现语义翻译、数据融合和复用的关键技术。文章对地球科学知识图谱的内涵和特点进行了深入的分析,归纳了地球科学知识图谱的主要构建方法,梳理了数据字典、知识体系和知识图谱之间的关系,对与地球科学知识图谱构建相关的专题数据库和领域本体的建设现状进行了回顾,指出了地球科学知识图谱构建中存在的主要问题,并阐述了地球科学知识图谱的应用前景,以期推动和完善地球科学知识图谱的建设和应用。
    国内外岩浆岩数据库现状与应用前景
    张颖慧,王涛,焦守涛,郭磊,范润龙,王杨刚,张建军
    2020, 26(1):  11.  DOI: 10.16108/j.issn1006-7493.2019097
    摘要 ( 22 )   PDF (6728KB) ( 233 )  
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    超过三分之二的地壳岩石是由来自深部的岩浆作用形成,岩浆岩记录的信息是深时数字地球(Deep-time Digital Earth,DDE) 特别是深部过程研究的重要载体。岩浆岩分布范围广,样品众多,分析、定年相对方便和精确,易于数据累积。在过去的十多年,全球科学家建立了EarthChem、GEOROC、DataView 等多个优秀的岩浆岩数据库。随着大数据时代的到来,地球科学也在经历向地球系统科学的重大转变。如何进一步整合分散在研究机构和个人手中的越来越多的数据,建
    立能服务大数据和人工智能方法的数据平台,推动地球科学研究由理论驱动的传统因果推理方法向数据驱动的大数据方法转变,是新的很有希望的突破点。文章系统介绍了目前国内外已有的岩浆岩相关数据库及其运行情况,为未来DDE 计划整合全球海量岩浆岩数据,建设开放、共享、统一的大数据平台提供经验和基础。同时,也列举了以岩浆岩大数据驱动的科学研究的典型实例,并结合DDE 相关任务,对利用岩浆岩大数据和人工智能进一步解决四维地球深部圈层物质构成、交换与动力学这一关键科学问题提出新的展望。
    沉积学数据库建设与沉积大数据科学研究进展:以Macrostrat数据库为例
    蒋璟鑫,李超,胡修棉
    2020, 26(1):  27.  DOI: 10.16108/j.issn1006-7493.2019102
    摘要 ( 16 )   PDF (3058KB) ( 161 )  
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    沉积岩(物) 是构成地球表层的主要岩石类型。自地质学诞生以来,地质学家已经积累了海量的沉积学相关研究数据,国内外也相继涌现出Macrostrat 等以整合沉积学、地层学相关数据为主的优秀数据库。随着沉积学、地层学、古生物学、地球化学、地质年代学、地球观测等学科数据的快速增长,数据整合分析技术的重大突破,从全球视野研究深时沉积过程变为了可能。文章介绍了国际沉积相关数据库的总体建设情况,并深度剖析美国Macrostrat 数据库的结构及其创新工作模式,旨在为深时数字地球(Deep-Time Digital Earth, DDE) 计划建设多学科、多尺度、多层次、共享开源的大数据库提供借鉴和参考;在此基础上,剖析了若干应用大数据思维开展的重要科研实例。
    地质年代学主要数据库现状分析与展望
    李秋立,李扬,刘春茹,路凯,覃金堂,王非,王天天,王银之,吴黎光,杨传,尹功明,李献华
    2020, 26(1):  44.  DOI: 10.16108/j.issn1006-7493.2019100
    摘要 ( 16 )   PDF (8360KB) ( 211 )  
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    地质年代学包括绝对地质年代学和相对地质年代学两大主要分支。历经百余年发展,地质年代学在理论体系、技术手段和分析方法等方面均取得了显著进步。因此,现代地质年代学在获取数据的质和量方面都有极大地提升。不同定年方法在适用温度范围内相互衔接、相互印证,所能揭示的地质演化历史也更为完整。如以高时间分辨率和高空间分辨率为代表的同位素年代学研究,分别提供了高质量的精确定年数据和海量的微区分析结果,搭建起了地质事件的精细时间框架,为理解地质事件的过程、速率以及地球系统协同演化奠定了基础。在地质年代学数据海量增长的同时,数据的储存和管理也日益得到重视。以数据集成、共享和互通为目标,一批数据库应运而生。文章尝试系统梳理地质年代学领域已有的主要数据库,并结合高时间分辨率定年和高空间分辨率分析领域的研究进展,探讨大数据时代进一步发展地质年代学的机遇与挑战。
    澳大利亚油气地质资料汇交与公开制度及其借鉴意义
    白振瑞,冯志强
    2020, 26(1):  64.  DOI: 10.16108/j.issn1006-7493.2019096
    摘要 ( 11 )   PDF (416KB) ( 100 )  
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    油气地质资料是国家重要的资源,其作用的发挥取决于地质资料的管理水平,而资料汇交和公开是资料管理中的重要内容。澳大利亚联邦和各州在油气地质资料的汇交和公开方面都有完善的法律规定,以罚款和矿权审查作为主要的手段约束矿权所有人的汇交行为,通过属地化管理为汇交油气地质资料提供便利条件,建立完善的资料管理信息系统,提高资料的管理和使用效率。中国在油气地质资料管理方面存在诸多问题。需要完善法律法规,严格落实矿权管理制度来促进资料的汇交;推行属地化管理,打破原有的条块分割,降低资料管理成本;完善现行的委托保管制度,加大在油气地质资料管理方面的资金投入;加快建立全国油气地质资料管理服务系统,通过公益服务与商业服务相结合的方式来提高资料共享水平。
    大数据驱动下的数字古地理重建:现状与展望
    张蕾,钟瀚霆,陈安清,赵应权,黄可可,李凤杰,黄虎,刘宇,曹海洋,祝圣贤,穆财能,侯明才,JAMES G. Ogg
    2020, 26(1):  73.  DOI: 10.16108/j.issn1006-7493.2019091
    摘要 ( 15 )   PDF (1094KB) ( 115 )  
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    古地理学是一门强数据依赖性学科,古地理重建作为古地理学的核心任务之一,着眼于研究地质历史时期地球表面的地理、生物、气候面貌及其演化规律。随着大数据时代的来临,海量古地理数据的不断积累和计算机技术的高速发展使得标准化、智能化的数字古地理重建成为可能。文章通过介绍国内外与古地理相关的代表数据库及团队,总结其优缺点,提出大数据驱动下的数字古地理重建核心思路:(1) 建立标准化的古地理学知识体系;(2) 建立开放互动、动态更新的古地理数据库,并利用机器阅读技术等拓展数据来源;(3) 建立标准化的古地理学数据质量控制体系;(4) 利用机器学习技术建立各类型古地理重建模型,深度挖掘数据;(5) 以可实时更新的智能数字地图集或多维动画形式输出成果。
    全球古地理重建模型的构建方法、比较与知识发现
    侯章帅,樊隽轩,张琳娜,沈树忠
    2020, 26(1):  86.  DOI: 10.16108/j.issn1006-7493.2019105
    摘要 ( 92 )   PDF (2615KB) ( 140 )  
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    作为深时数字地球项目的底层框架,全球古地理重建模型包括地质历史时期板块的位置和运动轨迹以及地表特征两方面的内容。过去数十年里,基于不同方法、不同资料的全球古地理重建模型不断涌现。综合古地磁学、古生物学、沉积学、地球物理、地球化学以及地球动力学领域的知识与资料解释古地理,并建立起数字化、可修改、随时间演变的模型是当前常见的方法。文章介绍了国内外全球古地理重建模型的构建方法,并比较了六种主流的重建模型(PaleoMap、PLATES、UNIL、GOLONKA、GMAP和EarthByte),旨在为国内相关领域研究提供参考。文章还介绍了数字化全球重建古地理模型在古气候、板块构造驱动力以及盆地演化方面的应用及知识发现。通过对现存模型的介绍,提出展望,希望在深时数字地球计划的框架下整合国内外优秀科学家,重新设计并建立真正统一的四维古地理重建模型。

    地质图数据库现状与地质制图发展趋势
    杨星辰,吴珍汉,张素梅,高曦,韩乐乐,丁伟翠,杨艳,张宇,叶梦旎,杨亚琦
    2020, 26(1):  100.  DOI: 10.16108/j.issn1006-7493.2019101
    摘要 ( 19 )   PDF (1968KB) ( 241 )  
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    地质图是地质信息最重要的载体之一,凝聚了人们对地质理论的研究成果和对地质过程的理解。随着大数据时代的到来,地质制图的指导理论和方法手段发生了翻天覆地的变化,全球的科学家运用新方法新技术建立了OneGeology、OpenGeoscience、NGMDB、地质云等一系列地质图相关的优秀数据库,这些数据库的有效运行为全球的地质工作者提供了海量的地学数据和便捷的信息服务。此次研究重点调研了国内外已有的地质图相关数据库及运行情况,为Deep-Time Digital Earth (DDE) 计划整合全球地质图相关数据库、建设相关数据平台提供经验和基础;同时,回顾了地质制图的发展历史,介绍了与地质制图相关的技术手段和常用软件;最后,为了满足大数据时代经济社会对地质图信息资料服务的需求,结合DDE 相关任务,对深化国际合作编图、创新计算机智能地质制图及网络共享服务等核心技术提出了新的展望。
    基于大数据分析的地热勘探潜力区预测方法的新进展
    蒋恕,王帅,祁士华,程万强,旷健, 黄学莲,田峰,肖志才
    2020, 26(1):  111.  DOI: 10.16108/j.issn1006-7493.2019098
    摘要 ( 15 )   PDF (4197KB) ( 142 )  
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    地质、地球物理、地球化学等数据信息资料是预测地热系统的关键。热源、流体或热量的运移途径、地热储层、盖层和保温条件对一个有效的地热系统的形成和保存至关重要。同时,地热勘探应考虑地形、地震活动、野生动物保护、环境敏感区和基础设施等因素。全球地热数据库调研分析表明:目前只有以美国为代表的少数国家整合了不同的地热数据库中历史积累的数据,能够初步用于地热勘探潜力区预测。大多数其他国家和地区的地热数据库数据缺乏统一的数据组织方式,查询和分析功能不完善,无法进行深层次的数据挖潜及有效使用。地理信息系统工具和数学方法的引入,有可能是解决这一问题的途径,可以整合不同属性的数据,运用模糊逻辑方法或机器学习方法方法,叠加潜力区带分析思想,从而预测隐藏式地热系统。