地学数据仓库系统的设计及关键技术问题

数据仓库是实现数字地球、数字国土的数据基础,是实现空间数据共享的关键技术之一。但目前国际上的地学数据仓库,其设计并没有考虑到地学数据的多源、多分辨率、多格式等特点,只是商业数据仓库在地学领域的简单照搬,所应用的领域也比较有限。基于矿产资源预测的地学数据仓库系统的设计,按数据流向可分为四层：常规数据库、基础数据库、主题数据库和应用系统。在这种框架中,库间数据的转换、库中数据的组织、数据引擎等是系统设计的关键问题。示例给出了云南省1：200000数据仓库的系统原型。     

国家级地质环境数据仓库的设计与实现

目前由中国地质环境监测院具体实施的国家级地质环境信息化建设工作,以构建国家级地质环境数据中心,实现全国地质环境信息的大综合、大协作和大集成为总体目标.其数据来源多样、数据类型复杂,且体量巨大、结构性和非结构性数据并存.为实现快速、充分地挖掘提炼数据中蕴含的价值,基于大数据思想,运用数据仓库技术,将各类操作型数据面向业务分析整合,形成协同有序的数据中心,按业务进一步划分为地质灾害防治、地下水监测与保护、矿山地质环境监测评价等4个数据集市,每个集市下又包含若干主题或二级主题.应用该数据仓库横向打通了各业务系统的数据,实现了不同维、不同粒度、不同侧面查询和观察数据的功能,为业务分析和决策支持提供了数据保障,为捕获地质环境业务数据价值提出了新模式.     

地学信息图谱时空维的诠释与应用

地学信息图谱所研究的地理空间规律和地理过程均具有一定的区域相似性, 故其在空间和时间上具有一定的区域特征,因此对地学信息图谱的研究均有空间和时间尺度方面的范畴。尺度是研究客体或过程的空间维和时间维。根据研究性质、研究对象的空间规模等方面的不同,地学信息图谱的空间尺度可分为大尺度、中尺度和小尺度;按研究的时间尺度不同,地学信息图谱的时间尺度可分为长时间尺度、中等尺度和短时间尺度。地学信息图谱的时空维是指地学信息图谱数据源的时空维或地学信息图谱可以表达的时空维,不同的时空维表达不同的特征和内容。     

地质数据仓库设计中的几个问题

提出并讨论了地质数据仓库系统设计中的几个问题：操作数据存储作 和数据仓库间的数据接口,借用地理信息系统来存储和表示空间数据,级联式更新、主题间复杂交系的表达,以及专用的数据抽取模型的设计。     

从应用地学与基础研究看水文地质学的发展现状与趋势

一九八九年度第28届国际地质大会的组织者,为了突出当前地球科学跨学科渗透的特点,突破以往按专业分组的惯例,独具匠心,在学术上划分了十四个方面,近二百个主题,内容包罗万象,反映了80年代后期世界地学研究的前沿动向,引导了地质科学的新潮流.水文地质学被包容到了许多学术问题中去,“渗透”到了地质学的各个方面.下面大致按应用地学与基础研究两大范畴.谈谈自己对当前水文地质学的研究现状与趋势的认识.一、应用地学方面1. 水资源管理是应用地学中环境问题的首要问题水资源紧缺已成为世界性面临的危机之一.地下水长期超采以及某种程度上使用不当造成的水质恶化和水量枯竭,不仅使供水有难以为继之虑,也对环境产生严重威胁.水资源管理     

地质科学大数据背景下的矿体动态建模方法探讨

三维地学建模的理论与方法在大数据时代该如何发展,是当下这一领域研究人员非常关注的问题。从现代三维地学建模的重要方法——隐式建模的角度,对三维地学建模方法与地质大数据系统的有机集成、以及如何利用大数据技术提高地学建模的效率和质量等问题进行了探讨。初步提出了一套基于地质科学大数据的三维地学建模方法和流程,包括:地质大数据的搜集、主题大数据系统的搭建、地质特征要素的深度挖掘和三维地学模型的动态构建。同时,也指出了大数据背景下高质效三维地学建模的关键在于:研究实现充分顾及地质对象和地质科学大数据特点的地学人工智能、机器学习、数据挖掘及空间推断方法。通过一个典型矿体建模的应用实例对所提方法的可行性进行了验证。     

三维成矿预测多源地学空间数据库建设——以宁芜盆地钟姑矿田为例

大数据是海量、高增长率和多样化的信息资产,是未来找矿靶区预测的不可或缺的技术。大数据-三维成矿预测研究面临机遇与挑战,其涉及的地学大数据除了数据来源众多、比例尺不同、数据量大、非结构化管理、时效性强、空间数据与非空间数据协同管理等复杂特点外,还必须具有适应进行三维建模及空间分析的数据结构。本文分析了地学空间大数据的特点,对多源地学综合信息的管理需求进行研究,参考国家及行业标准,建立了可满足三维成矿预测需求的多源地学空间数据库模型,并依据实际划分为勘查控制钻孔地质数据库、空间属性数据库和地球物理数据库,各数据库可在多源地学空间索引库的支持下协同工作。本文以大数据应用的典型实例--钟姑矿田作为研究对象,系统收集了矿田内勘查成果资料,建立了钟姑矿田多源地学空间数据库,并在此基础上进行了控矿要素的有效提取,可进一步支持三维成矿预测。研究结果表明,本文提出的多源地学空间数据库可有效管理地学空间大数据,是大数据-三维成矿预测的重要解决方案,是进行三维成矿预测的重要数据支持。     

区块链视角下地学数据共享研究

数据密集型科研范式下的地学数据共享是地学研究的重要内容. 在分析地学数据特点、共享现状、现有问题以及区块链技术架构、基本原理、应用特点的基础上, 探讨区块链技术在地学数据共享领域中的应用场景, 以期地学机构能够借助区块链技术更好地管理数据资产、推动地学数据共享研究与应用.     

基于影像的多源地学数据融合处理及应用

针对地学数据空间性、多源性和多解性的特点,提出了基于影像色觉原理的多源地学数据融合方法.融合的关键是地学信息的图像化,在云南镇康县芦子园地区多源地学数据融合处理中,根据不同时代地层对成矿的贡献,按重要性量化为256级的灰度值,实现地层数据的图像化;物化探异常通过插值生成栅格数据实现图像化;然后,利用图像化的地层、重力、化探、线环构造和遥感影像数据进行RGB合成,通过HIS变换进行多源地学数据融合.融合后的图像能充分显示研究区地层-构造-岩浆复合控矿特征,对进一步的找矿勘探有重要意义.     

基于SOA的油气资源评价系统设计与实现

传统的开发模式很难将多源、异构的地学数据集成起来。本文建立了以SOA为．基本架构、分层的油气资源评价服务体系结构，使用Web服务对已有的数据访问组件和地学计算组件进行封装和发布，与新开发的地学Web服务组件一起由WSM统一注册和管理，使用BPEL进行灵活地流程设计满足不同评价的业务需要，通过门户等多种客户端工具调用评价服务并将结果展示给用户。应用结果表明，采用SOA实现了地学数据和应用一体化集成与共享，迭到了油气资源评价系统要求，为地学系统开发提供了一个新的参考模型。