地球科学知识体系编辑平台

随着信息技术和地球科学的发展,地球科学领域数据快速增长,积累了海量数据,亟需建立领域知识图谱促进地球科学大数据的利用。因此深时数字地球（DDE）提出构建地学知识库和知识图谱,为未来的地学研究提供新一代的基础科研工具,促进研究范式的变革。文章回顾了知识图谱的发展历史,对主要知识体系构建工具进行了调研。结合地球科学学科特点,梳理了地球科学知识体系对构建工具的需求,并设计和实现了一个面向地球科学知识体系的专业编辑平台：“地球科学知识体系编辑平台”。平台具有操作简单、协同编辑、协同审核等一系列特点,基本满足地球科学知识体系的建设需求,填补了这一领域的空白。平台上线以来,已经有18个地球科学领域的专业学科人员在线协同构建,极大提高了地球科学知识图谱建设的效率。在此基础上,结合目前地球科学知识图谱建设状况,从技术角度出发,对地球科学知识体系编辑平台的后续发展方向进行了讨论。     

岩相古地理知识图谱构建及应用

大数据为岩相古地理研究带来了新的思路和挑战，但由于存在数据类型复杂、语义关系丰富、共享机制不明等问题，难以对岩相古地理数据进行深层次的挖掘分析及有效利用，使得大数据的众多优势在该领域得不到充分发挥。知识图谱强大的语义处理能力与开放互联能力，对于解决大数据中文本分析和图像理解等问题发挥着重要作用，具有广阔的应用前景。文章从岩相古地理知识图谱的构建与应用角度，综述了岩相古地理知识图谱的研究背景；系统归纳了岩相古地理知识图谱的构建思路、技术与流程，同时列举出知识图谱在岩相古地理学方面的相关应用；指出了岩相古地理知识图谱存在的主要问题，并对其未来的研究方向提出了展望。     

地球科学知识图谱一站式共享服务系统

知识图谱作为当前最有效的知识组织和服务方式，已经成为人工智能的基石，在语义搜索、机器翻译、信息推荐等方面得到了广泛的应用。大数据时代下，地球科学（以下简称地学）分散、多源、异构数据的整合集成、挖掘分析及其知识的智能发现等迫切需要知识图谱的支撑。为了促进地学知识图谱的建设与应用，自2019年启动以来，“深时数字地球国际大科学计划”（Deep-time Digital Earth,简称DDE）就将知识图谱作为其重要的研究建设内容，经过3年多的建设，DDE已经建设形成了大量的地学知识图谱，亟需一站式共享这些知识图谱。文章首先介绍了DDE知识图谱内容体系，分析了DDE知识图谱内容组成及其特征；在此基础上，开展了地学知识图谱一站式共享服务系统的设计，包括系统功能体系和架构的设计；最后介绍了系统实现的技术路线及其关键技术。实践证明系统可有效实现DDE知识图谱的一站式共享服务，可为类似的知识共享服务系统提供参考。     

多层次矿床本体的构建及在知识图谱中的应用

将具有多元异构性和复杂语义的矿床数据转化为结构化数据,是目前矿产资源勘查大数据领域面临的关键问题。传统的机器学习方法无法精确描述实体概念、属性及其属性值的语义信息,导致多源异构数据的可解释性较差。因此,可解释性的知识图谱已成为当前研究的热点。然而,当前矿床领域本体构建研究仍相对匮乏,这阻碍了矿床知识图谱的研究。本文聚焦于矿床领域的概念、关系、属性描述,结合知识工程、叙词表、复用前人本体及专家知识,采用基于知识工程和基于顶层本体相结合的本体构建方法,使用本体开发工具Protégé构建了以时空矿床文本为基础的矿床领域本体库,实现了矿床知识概念、关系的系统化、规范化、形式化表达。然后运用Neo4j构建本体库知识图谱,并以庞西垌多金属矿床为案例,将矿床本体与矿床数据进行了知识图谱连接,展示了矿床本体作为知识图谱骨架的重要性。本文研究对下一步矿床知识图谱推理分析具有一定的指导意义。     

地球科学知识图谱比较分析与启示：构建方法与内容视角

地球科学（以下简称地学）知识图谱将地学知识以有向图的方式进行形式化表达，具有强大的知识表达能力、开放互联能力和推理预测能力，是地学与人工智能交叉融合发展的基础设施之一，已成为当前地学研究中重要的研究热点。因此，国际上很多科学组织或团队先后开展了地学领域的知识图谱研究，并构建了一系列具有代表性的知识图谱。然而，目前尚缺乏对这些知识图谱的深入研究和分析。文章从基本情况、构建方法、主要内容及特点等方面，对当前国际上主要的地学领域知识图谱进行了系统的比较分析,并在此基础上，指出了对未来地学知识图谱研究的启示：从构建方法上，应构建地学知识图谱统一表达模型，建立融合多源、多模态数据的知识源，研究地学知识表示与计算方法；从内容上，应加强地学知识时空特征描述，考虑地学知识复杂时空关系和推理规则；从应用上，应发展地学知识质量评估和修正方法，提升地学知识图谱应用成效。     

铌钽矿床知识图谱的构建及应用实践

关键金属作为未来新兴产业的核心资源保障，近年来逐渐成为国内外学者研究的热点，其研究存在难示踪、难辨识、难分离等瓶颈。知识图谱作为大数据和人工智能的重要基础构建，能够为这些科学问题的解决提供新思路。与关键金属矿床相关的矿物学、年代学、地球化学等研究成果大多以文献的形式发表在国内外期刊杂志上，这类文献通常以自然语言的形式进行描述，难于为机器所理解和直接利用。文章以铌钽矿床为例，对铌钽矿床重要的概念和描述性属性进行了整理，构建了铌钽矿床知识图谱的本体层，并从大量文献资料中提取相关信息，建立了铌钽矿床知识图谱的数据层，初步完成了Nb-Ta矿床知识图谱的建设。在此基础上，从大数据分析的角度对中国铌钽矿床空间—时间—构造背景—成因类型多维分布特征以及矿石矿物共生组合特征与铌钽矿床多维分布之间的关联进行了分析，为进一步揭示中国铌钽矿床时空演化规律提供了新的视角。     

钦杭成矿带斑岩铜矿知识图谱构建及应用展望

知识图谱使用人与机器能共同理解的语言,以“图”的方式来描述真实世界,是人工智能研究的重要方向之一。本研究是构建单体矿床、成矿系列和重要成矿区(带)的知识图谱实验的一部分,收集了钦杭成矿带6个较为典型的斑岩铜矿、斑岩-夕卡岩型铜矿的原始文本数据,参照斑岩铜矿床概念模型进行知识获取,标注、抽提文本中的实体、关系、属性,构建了具备基本应用功能的斑岩铜矿床知识图谱。基于未来矿产资源预测评价应充分理解地球系统、成矿系统、勘查系统、预测评价系统相互关系的认识,讨论了建立“地球系统-成矿系统-勘查系统-预测评价系统”关联知识图谱体系需要解决的关键科学技术问题,包括“地-矿-勘-评系统”领域本体及知识图谱递进关联体系,大规模“地-矿-勘-评系统”领域本体及知识图谱的自动构建技术,基于多模态关联数据嵌入“地-矿-勘-评系统”知识图谱自演化、补全技术以及基于知识图谱、大数据挖掘和人工智能的地球系统资源预测理论与方法。     

地质大数据分析的若干工具与应用

大数据科学研究范式是大数据时代的必然结果。在大数据时代,地质学研究正面临着前所未有的挑战与机遇,亟需地质大数据分析的基础支撑。本文介绍若干种有价值的地质大数据分析工具及其应用。知识图谱以其强大的语义处理能力和开放组织能力,为大数据时代信息的知识化组织和智能应用提供了有效工具。它旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,构成一张巨大的语义网络图,以节点表示实体或概念,边则由属性或关系构成。机器学习与卷积神经网络模型仍然是当前地质大数据研究的热点。演化算法借鉴了自然界中生物进化与自适应过程的思想,是一种基于种群的元启发式最优化算法。它具有无需先验知识、能在全局范围内进行隐并行搜索的优点,可以用来精确地获取大数据中隐含的演化趋势与时空特征。图形社区发现技术将网络划分为若干个内部节点相似社区,为分析和理解网络提供有力的技术支持。随着空间分辨率、时间分辨率和辐射分辨率不断提高,遥感技术已广泛成为地质数据获得的主要技术手段。遥感大数据的数据存取和智能处理是最重要的发展方向。这些地质大数据分析方法已有成功的应用案例,并将广泛用于各种地质研究,如城市土壤污染智能监测、模拟、管控与预警研究,得益于地质大数据研究支撑系统的恰当选择以及地质大数据技术的强力支持,建立了可解释的多源多层城市土壤污染知识图谱,源于多源异构大数据有效融合的主要障碍正在去除。     

基于众源数据的铀矿地质知识建模研究

众源数据本质是指网络世界中存在大量、复杂、有潜力的“垃圾”数据,采用有效方法与技术将这类感兴趣数据进行收集并利用,是文章的研究中心。文章引入互联网前沿技术,运用知识图谱对众源数据的知识进行抽取。在知识图谱中,知识描述措施旨在利用一种低维稀疏的向量表示方法来高效地发现特殊实体、关系之间内在语义关系,这在知识问答、信息检索等应用场景有着重要实用意义。但是,现有为数不少的知识描述措施忽视了铀资源场景要素,如缺失随场景变更的铀矿知识。针对该领域的矛盾,文章创建了基于离散向量的众源数据建模方法。该方法将核电站场景信息以差异的水平融入到不同类型的实体向量中,而后挖掘每个实体相关的众源数据知识语义联系。文章描述了知识体现的原理知识,然后提出了利用传统的人工智能方法构建众源数据,接着采用了当前受到认可的语义网及开放知识建模方法来进一步论证众源数据的知识表达的可行性。最后利用全球铀矿地质知识建模案例测试显示,这种基于实体离散向量的表示措施可以显著满足知识图谱的铀资源场景补全和铀矿地质预测研究的需求。     

面向中文文本的地质语义信息标注与语料库构建

实现文本中地质信息的结构化抽取、语义解析、可视化表达和知识图谱构建，将为地质大数据的深度挖掘与利用提供有力的数据基础和技术支撑。无论是采用传统统计模型还是深度学习模型，地质信息语义解析均需要已标注的语料库的支持。特别是，地质信息的文本描述具有领域性特征，无法通过通用自然语言语料迁移实现。因此，不同层次的地质信息标注语料库的构建成为地质语义信息解析的关键和基础。文章在分析中文文本中地质语义信息描述语言特点的基础上，从地质实体的时空和属性描述特征出发，清晰表达地质实体的各种语义关系，制定了中文文本的地质语义信息标注体系和标注规范，自主研发了“交互式地质语义信息标注工具”，解决了传统人工标注存在错误率高、重复工作量大等缺点，以矿产资源的中文研究文献和报告为数据源，构建了大规模地质语义信息标注语料库，较为有效地解决了当前相关标准和规模化标准数据匮乏的问题。     

Relevance of software reuse in building advanced scientific data processing systems

Reuse of software and related components can contribute to the development of systems for processing scientific data. The reuse of components, which can be from any stage of the development life cycle, provides opportunities to realize benefits such as reduced costs and learning curves. However, the reuse of existing components also comes with risks that must be recognized in order to be mitigated. The National Aeronautics and Space Administration established the Earth Science Data Systems Software Reuse Working Group to support software reuse among members of the community of Earth science data systems developers. This is done through a variety of activities, including research, education, and public outreach, which are conducted to help encourage and enable reuse within the community. Considerations for realizing the benefits of software reuse and minimizing risks are presented along with recent working group activities to improve reuse capabilities for the community of Earth science data systems developers.     

黑河流域水文信息系统设计与实现

水文数据建模和数据共享是流域科学研究的重点工作, 也是"数字流域"研究的基础.目前集成观测数据和环境信息的流域信息基础设施已经成为"数字地球"技术在流域科学方面的重要应用.以水文数据模型和"协同促进水文科学发展大学联盟"水文信息系统(CUAHSI-HIS)为原型, 设计一个适合于黑河流域的集流域地理数据库、 观测系统数据库和数据共享发布系统于一体的流域水文信息系统.系统实现集成各种观测数据类型、 数据来源及观测数据的流域观测数据库, 通过统一地表和地下水的通用数据模型实现流域地表水和地下水信息的一体化存储管理, 同时存储、 组织和在线共享发布流域相关的观测数据和空间数据, 为流域科学研究提供在线生态环境数据的网络服务以及相应的流域观测数据服务, 有效的推动流域科学计划的研究.     

CI-Miner: semantically enhancing scientific processes

The realization of an international cyberinfrastructure of shared resources to overcome time and space limitations is challenging scientists to rethink how to document their processes. Many known scientific process requirements that would normally be considered impossible to implement a few years ago are close to becoming a reality for scientists, such as large scale integration and data reuse, data sharing across distinct scientific domains, comprehensive support for explaining process results, and full search capability for scientific products across domains. This article introduces the CI-Miner approach that can be used to aggregate knowledge about scientific processes and their products through the use of semantic annotations. The article shows how this aggregated knowledge is used to benefit scientists during the development of their research activities. The discussion is grounded on lessons learned through the use of CI-Miner to semantically annotate scientific processes in the areas of geo-sciences, environmental sciences and solar physics: A use case in the field of geo-science illustrates the CI-Miner approach in action.     

Talkoot: software tool to create collaboratories for earth science

“Open science,” where researchers share and publish every element of their research process in addition to the final results, can foster novel ways of collaboration among researchers and has the potential to spontaneously create new virtual research collaborations. Based on scientific interest, these new virtual research collaborations can cut across traditional boundaries such as institutions and organizations. Advances in technology allow for software tools that can be used by different research groups and institutions to build and support virtual collaborations and infuse open science. This paper describes Talkoot, a software toolkit designed and developed by the authors to provide Earth Science researchers a ready-to-use knowledge management environment and an online platform for collaboration. Talkoot allows Earth Science researchers a means to systematically gather, tag and share their data, analysis workflows and research notes. These Talkoot features are designed to foster rapid knowledge sharing within a virtual community. Talkoot can be utilized by small to medium sized groups and research centers, as well as large enterprises such a national laboratories and federal agencies.     

中国加入综合大洋钻探（IODP）科学计划（2003-2013）

将于2003年秋开始实施的IODP是一个比ODP更加庞大的国际地球科学合作计划。面对国际深海研究的新挑战,我国应抓紧时机,及早准备,扩大队伍、积聚力量,充分发挥我国自然条件和原有研究积累的优势,将深入国际深海前沿领域与国内的研究结合起来,力争实现中国海深海钻探的新航次,促进我国地球科学进入海陆结合的地球系统研究和全面走向国际的新局面。同时,通过国际合作与国内有关深海工作计划的结合,为维护我国海上权益、探索底资源和为环境、减灾以及发展海洋高新技术做出贡献。我国参加IODP要遵循"有所为,有所不为"的原则,在加入ODP以后取得进展的基础上,优先选择比较成熟和最为迫切的领域,以点带面进行重点突破,逐步扩大,继续加强古海洋学研究,并同时向洋中脊、深部生物圈等新领域发展。具体包括以下优先研究领域：深部生物圈及海底下的海洋,古环境研究,西太平洋大陆边缘岩石圈演化与震源带。希望有关部委积极支持我国有关大洋钻探的基础研究力量和深海资源、技术等项目之间的密切合作,在国内大联合的基础上参加国际计划,制定长远的国家计划,在国家层面上部署深海研究,组成"国家队"参与国际竞争。     

面向知识服务的地质资料管理转型研究

针对传统地质资料服务方式单一、数据共享困难等问题,提出了地质资料管理的转型方案.对面向知识服务的地质资料知识组织方式、知识检索以及知识管理理念如何指导地质资料服务等方面进行了探讨.以地质数据本体构建、基于关联数据技术的地质资料语义化组织以及基于地质大数据的知识检索模型搭建为转型手段,介绍了促进地质资料转型升级的语义化描述及数据关联技术,以期对地质资料管理转型起到参考作用.     

地学e-Science研究与实践——以东北亚联合科学考察与合作研究平台构建为例

地学e-Science被认为是继理论分析、实验观察和模拟计算之后的地学科研方法,将促进传统地学科研模式的变革,提升地学研究的效率和水平.由于地学e-Science的研究刚刚起步,国内外学者对其本质、内容、技术架构和未来发展,还缺乏一个统一、清晰的认识.认为地学e-Science的实质就是支撑地学研究的信息化环境及其在此...     

关于我国开展地球系统研究战略概念模型的讨论

自20世纪末以来,地球科学开始进入一个新的发展时期,地球系统科学理念逐渐成为引领新世纪地球科学的发展方向。世界各国在制定其地球科学战略时,均基于各自掌握的科学资源和实际需求,形成了各自的特色。我国地球科学发展的优势在于区域自然条件,以及社会经济快速发展产生的需求和机遇。基于我国的实际情况的分析,提出了一个地球系统科学研究的概念模型。在这一框架内,我国可以在两方面选择研究范例,并为地球系统科学的发展做出贡献：一是在地球系统物质、能量循环中关注我国具自然条件优势的关键环节;二是强化区域集成研究。同时,还需要加强地球系统观测和模拟的平台建设。     

国内外岩浆岩数据库现状与应用前景

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。