大数据与地质学的未来发展

大数据与地质学的未来发展

摘要：在我国经济实力逐渐壮大，科学技术不断创新的今天，地质学定量化是

地质学自身发展臻于成熟的重要标志。地质学家们经过长期艰难的探索和尝试，

扫清了许多障碍并取得了令人瞩目的进展，但并未越过定性描述和不确定性门槛。在人类进入信息化和大数据时代的今天，地质学家们发现并找到了越过定量化之

门的捷径。

关键词：大数据；地质学；未来发展

引言

在我国综合国力不断上升的今天，随着全球地学研究发生重大的变化，气候

环境和能源资源受到重视，构造地质学在新的地学知识体系、技术方法和研究领

域的带动下已进入重要的发展时期，学科的发展正面临着新的机遇和挑战，学科

的推进在项目经费、发表成果，乃至杰出科学家的产生中都有清晰的反映。

1地质大数据的存储管理

地质学发展至今积累了大量的地质资料数据，随着地球信息探测技术的迅速

发展，又有源源不断的新的地质数据快速产生。地质大数据不仅有定性、定量数据，还包括文字说明，甚至是地质图件或者是地质工作者在工作中留下的视频、

音频文件等资料，而长期的目录文件存储方式极大地降低了数据查询、检索、统计、更新、挖掘等操作效率，导致数据服务能力低下。因此，构建一套能够有效

地实现结构化、半结构化和非结构化数据一体化、静态数据与动态数据一体化、

地质数据与地质模型一体化存储管理的地质信息系统，对于完成海量地质资料稳定、高效地存放与读取就显得十分重要。目前已有学者提出进利用云平台、Hadoop和NoSQL等技术，借鉴实时GIS时空数据模型，实现对地质时空大数据

模型的动态管理。Hadoop是目前大数据存储与处理的标准平台，可以通过MapReduce支持大规模数据的并行处理。而NoSQL数据库使用分布式节点集动态处理负载。采用分布式文件系统技术可以对地质大数据进行存储并提高数据的容

错能力与可靠性。

2矿产资源勘查

矿产资源是国民经济发展所需的重要物质基础，而矿产资源预测是资源发现

与勘察中的指导性工作。以往专业人员都是在一定的理论和方法指导下，凭借已

有的知识和经验并采用定性或定量的方法进行预测找矿。而随着矿产资源预测理

论的不断进步，以及地学信息与虚拟现实技术、3S技术、数据库技术、三维建模

及可视化技术等的有机融合，对于认识新的成矿规律意义重大。这种方法从地质

科学相关的海量数据中进行挖掘，对各种矿床类型进行多维度、多特征的描述和

建模，从而代替由少量参数构成的预测模型，实现了地质理论和实际问题解决、

数学应用和数学模型研究与信息技术应用三结合的矿产资源预测评价。

3与三维反射地震技术的结合

20世纪90年代以来，随着勘探地震采集、处理、解释技术的发展，以及三

维高分辨率地震、三维叠前深度偏移、三维可视化解释、高密度地震、多波地震、四维地震监测等一大批新技术在工业领域的涌现和应用，为构造地质学科的技术

发展注入了新的活力。三维反射地震技术的进步和大面积使用使得含油气沉积盆

地分析走向数字盆地，盆地构造沉积研究实现全盆地定量化、数字化描述和建模，从点参数描述进入场参数描述阶段。三维反射地震技术是当前广泛应用于能源、

环境、固体矿产等领域的主要勘探技术。具有大动态、多记录、多分量、全方位、

小面元数据体、以及高覆盖、高精度、高密度采集的技术特点。与二维地震勘探

相比，三维空间的体数据提高了地震剖面纵横向分辨率，可实现精细的地层构造

形态、断层识别和刻画等。目前，三维反射地震资料的应用已在断层系统几何学、运动学以及盐构造研究等中取得了巨大进展。断面的三维成图可搭建起构造的空

间格架，使得构造地质学家可以重新审视特定三维构造的应变问题。利用这一区

域调查手段，可研究裂谷体系中的大型基底断裂，正断裂、逆冲断裂、扭性断裂

系统以及盆地尺度构造层序的演化过程。除此之外，通过确定生长地层的几何学

和三维恢复过程，可实现构造模型三维结构的应变分析，揭示次级应变的分布状况，厘定小的断层和裂缝。

3.2地质大数据的挖掘分析

大数据与数学地球科学的核心应用技术应该包括高维数据降维、图像数据处理、无限数据流挖掘、机器学习、关联规则算法与推荐系统算法等。数据挖掘是

指从大量数据中通过算法搜索其隐藏信息的过程。相较于数据检索和信息提取，

数据挖掘需要基于大数据和知识库的智能推理的理论和技术支撑。地质大数据挖

掘就是从数据仓库中找寻隐含的特征和规律，并应用在地质规律研究、成矿预测、资源评价、环境保护和地灾防治领域的过程。该过程需要利用涉及到人工智能、

机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算、数据可视化等

相关方法和技术手段，在多主题、多模态的地质数据中自动或半自动地获取新的

可被理解的知识，从而为地质专题研究和应用提供决策。目前，数字地质的任务

就是大力推动地质科学的数据挖掘和数据分析方法的更新。如何从规模巨量，但

价值密度偏低的大数据中有效地挖掘提取信息是当下地质大数据研究中拟解决的

关键问题。地质大数据分析的关键技术主要是对多源（元）异构的地质数据进行

综合分析。其中包括对结构化数据的相关性分析，对半结构化数据的信息提取和

结合非结构化数据作为以上数据处理结果的验证分析。此外，物联网、虚拟现实、云计算等技术兴起，使得基于互联网的地质数据资源共享平台的研制成为可能，

也为复杂地学计算提供了条件。将云计算、人工智能融入地质大数据挖掘与分析

已经成为新的发展趋势。

结语

从中小尺度到大地构造尺度，当前的构造地质学已在研究手段、研究内容、

研究领域等取得了长足的进展。学科的发展特点要求我们把握新技术、新资料，

适应经济产业发展和国计民生的需求，加强年轻一代地质人才的培养，提升自主

创新能力。推动构造地质学的发展，我们寄希望于年轻一代的构造地质学家。

参考文献：

[1]李国杰，程学旗.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊，2012，27（6）：647-657.

[2]李德仁，王树良，李德毅.空间数据挖掘理论与应用（第二版）[M].北京：

科学出版社，2013.