面向矿产资源信息的空间关联性分析

关联性分析是综合多源、多类数据,发现和挖掘数据中潜在的相关关系,提取和挖掘数据之间的关联性。该方法对于充分利用地质大数据、发现地质要素之间的共生组合规律具有重要的意义。本文首先基于数据的空间位置,将不同类型的地质空间数据建立联系,形成空间属性数据库;其次应用统计方法,对不同来源数据中的属性特征进行分析,发现热液型金矿的形成与火山作用存在明显相关性;最后基于Apriori算法提取热液型金矿的伴生矿与侵入岩的频繁项集,发现伴生矿与侵入岩酸碱性二者密切相关。因此,在今后的工作中,有望应用空间关联性的方法对地球物理、地球化学、遥感等多源地质数据开展深入的研究分析。     

全球N-MORB和E-MORB分类方案对比

N-MORB与E-MORB是大洋中脊玄武岩常用的分类,二者地球动力学意义不同,备受学术界关注。对于N-MORB与E-MORB的分类识别标志,不同作者有不同的见解。MORB中可以根据Rb/Nd≤0.15、K/Ti≤0.11、(La/Sm)_N≤0.8、K_2O/TiO_20.09、ΔNb=1.74+lg(Nb/Y)-1.92lg(Zr/Y)0、(La/Sm)_N1、100K_2O/TiO_2≤13等7种指标来识别N-MORB,否则为E-MORB。究竟何种标志区分效果较好、比较适合大多数MORB的情况?学术界对此还较少有人讨论。为此,本文尝试利用大数据方法,采用全球全体扩张中心数据,对上述7种标志进行对比,发现(La/Sm)_N1的标志比较适合大多数MORB的情况。为此,我们将(La/Sm)_N1和(La/Sm)_N≥1的所有数据,选取La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、Ba、Cs、Hf、K、Nb、Pb、Rb、Sc、Sr、Ta、Th、Ti、Tl、U、V、Y、Zr等31个元素,利用两两元素对数比值进行投图,并计算85%置信度的置信椭圆交叠率,共得出36856个元素对组合,根据最小交叠率的原则,得出使用稀土元素La、Ce、Pr、Sm和其他高场强元素Nb、Zr、Hf、Y之间的比值关系判别效果较好。我们又利用以上得出的8种元素进行投图判定,发现以La为分子或以La/Hf、La/Zr元素比值做为区分标志可以得出更好的结果。因此建议考虑应用以上元素之间的相关关系共同判定N-MORB与E-MORB。     

全球数据库数据研究的初步进展

人类已进入大数据和人工智能时代,其成果已惠及千家万户。然而,大数据和人工智能技术在科学研究领域的应用却相形见绌,还未真正得到重视。大数据和人工智能是一种方法,一种思路,它不同于传统的科学研究方法和思路。在科学研究中,什么是大数据研究呢?符合大数据3个技术取向的是大数据研究,采用全数据模式的是大数据研究,从数据出发的是大数据研究。文中介绍了我们利用全球数据库数据厘定的玄武岩、安山岩、大陆边缘弧玄武岩(CAB)构造环境判别图,其中安山岩判别图填补了学术界的空白。玄武岩(MORB、OIB、IAB)判别图也不同于学术界早先熟知的判别图,是根据元素之间的相关关系厘定的。文中还讨论了大数据研究带来的一些可能很有意义的科学问题。如:1.在判别图研究中发现了许多效果较好的图解,主要依赖的是主元素、过渡元素和金属元素之间的关系,上述关系有什么意义,为什么会起到判别的作用?2.数据挖掘发现,全球大洋中脊中酸性岩极度匮乏,是否说明上地幔严重缺水?3.研究发现,中新世是全球岩浆活动最发育的时期,这一时期全球还出现了许多重大地质事件,二者之间是否存在关联?4.中新世全球埃达克岩最发育,按照埃达克岩的出露,发现从青藏高原到喀尔巴阡可能存在一个巨型的欧亚高原;5.根据对新生代苦橄岩全球时空分布研究,提出了一个如何认识全球热点问题等。文中还提出了下一步研究的建议并强调指出,科学已经进入大数据和人工智能时代,在大数据和人工智能时代,科学划分的标准发生了变化:凡是能够用数据化表述的学科才称之为科学,而不能用数据化表述的学科就不是科学,看来,能否被数据化是科学与非科学的分水岭。在大数据和人工智能时代,地质学和矿床学遭遇了空前的危机。按照我们的预测,在可以预见的未来,地球物理学将远超地质学,空间科学将异军突起,而在地质学领域内地球化学一花独放的局面还将维系很长一段时间。文中最后还探讨了今后找矿靠什么的问题,认为物化探和钻探测试技术的进步非常重要,同时,发展人工智能技术也已迫在眉睫。     

基于Hadoop分布式系统的地质环境大数据框架探讨

在分析目前地质环境数据现状基础上,结合大数据特点,分析了地质环境大数据特征,并结合目前地质环境应用情况,设计了地质环境大数据框架。该框架包括对地质环境大数据的数据进行清洗与转换、分布式数据存储管理、数据挖掘、文本检索、大数据可视化等功能。该框架对于后续实现地质环境大数据分析应用具有指导意义。     

月表构造与深部构造的关系

地球和月球很可能是通过大撞击形成的。在行星地质学中,研究月球的地质-构造现象,对了解月球、地球乃至太阳系的形成与演化历史都有很大帮助。月球的构造分为深部构造与月表构造,寻找它们在分布或成因上的关系,可以为月球甚至地月系的起源和演化历史提供重要参考。利用LROC的宽视角影像数据以及LOLA数据提取解译月表构造,结合深大断裂进行观察分析,并对月球的撞击盆地进行统计,最后以静海地区为例分析构造分布特征,发现月球的质量瘤盆地中具有环状分布的月岭,外侧具有近环状分布的深大断裂,自前酒海纪至酒海纪,具备上述特征的质量瘤盆地占总撞击盆地的比例突然有一个很大的提升,且静海地区西部具有该构造分布特征。推测该特征与撞击、月海沉降等有关,且在酒海纪与雨海纪期间月球有较多的月海玄武岩分布,由此判断静海西部存在质量瘤,发生过撞击与月海沉降。     

大数据量机载LiDAR点云的快速区域分割处理

针对大数据量机载LiDAR点云数据整体处理时效率低下、分块处理时容易破坏地物空间结构特征的问题,提出了一种顾及点云覆盖区域地形地貌特征的快速区域分割方法。首先构建离散点云的虚拟格网,利用格网邻域内的高程突变实现区域边界上的各类障碍物自动检测;其次为提高分割处理效率,在点云覆盖区域矩形初始分割的基础上,利用流水模型及坐标轴向的方向约束对矩形分割边界线进行自动更新;最终实现了大数据量点云的快速区域分割处理。实验证明,该算法能够合理避开各类典型地形及地物障碍,实现区域分割边界线的自动化生成,算法的适应性与处理效率较高,能够较好地应用于大数据量点云数据的快速处理与应用。     

融合线上线下轨迹的景观热度评价

人们在线上网络空间和线下现实空间活动时, 会产生大量线上线下的痕迹(轨迹), 这种轨迹作为一种讯息会影响其他人的活动。现有研究大多单一地采用问卷调查、网络数据、GPS轨迹等方法, 忽略了移动互联时代线上线下空间活动的关联性以及历史活动足迹对日后活动的影响。基于对搜索量、签到和照片等网络大数据与线下GPS轨迹大数据的融合, 对人们线上线下活动进行时空行为模式分析, 建立基于信息素和回归分析的计算模型, 实现了对景观休憩空间的吸引力评价。以采样接近5 a的181个用户轨迹数据及相应时间段的网络大数据, 对北京28个景观进行实验, 并与单一线上或线下数据的研究方法进行比较, 结果表明所提方法不仅综合体现了景观热度, 且能够对未来的潜在游憩价值进行估计。     

基于指标体系的中国水环境评价研究

从水压力、水管理、水污染、灾害风险及社会经济效应5个要素出发,构建水环境综合评价体系,并用均值法求得水环境综合评价指数,对我国31个省(市、自治区)的水环境状况进行评价。以人口数量为权重将分省(市、自治区)要素指标转化为流域尺度,对我国十大流域片进行水环境评价及5个单要素分析,指出地域间水环境差异及水环境问题。     

倾斜摄影在大比例尺地籍测量中的应用研究

针对倾斜摄影应用在大比例尺地形图、地籍测量中存在的粗差多、误差分布不均匀等问题,本文以生成高精度的二维矢量作为切入点,对倾斜摄影的相关原理深入研究,并以此作为理论基础设计不同的像控布设方案,在测区范围内进行一系列的实验,对空三加密、矢量测图精度及误差进行对比分析,探索研究出满足大比例尺测图精度要求的技术路线。     

藏南泽当地区大反向逆冲断层变形研究——以磁组构与EBSD组构分析为例

仁布-泽当逆冲断层是喜马拉雅大反向逆冲断层（GCT）在藏南地区的重要延伸部分,也是喜马拉雅造山带北部边界新生代最为活动的构造单元之一。新生代以来特提斯喜马拉雅的构造变形组构特征的研究对于深入理解碰撞造山带演化与高原隆升具有重要构造意义。本文综合GCT泽当-琼结段断层的宏观与微观变形特征,对断裂带石英脉、围岩中石英和云母矿物的电子背散射（EBSD）组构及断层两侧岩石磁组构（AMS）特征进行对比分析。结果表明对AMS主要贡献来自顺磁性云母、绿泥石等,磁化率各向异性椭球体以压扁状为主,磁面理与构造面理（劈理、断层面）基本重合,显示较强的构造变形磁组构特征;磁线理优选方向近南北向,且与观测北向逆冲断层方向一致,揭示剪切作用在变形过程中的持续作用。研究发现泽当地区GCT附近石英微观结构从围岩至断层区,石英至少呈现3种不同类型的微观变形机制：围岩区溶解蠕变、断裂带石英以膨凸重结晶和亚颗粒旋转重结晶作用为主。断裂带石英的c轴EBSD组构指示变形为低温（300~400℃）环境,其中黑云母的结晶学优选（CPO）与磁组构主轴优选方向存在高度的一致性,进一步证实了顺磁性矿物黑云母对AMS的主要贡献。综合研究表明泽当地区GCT的韧性变形是断层处在中上地壳韧性带的活动阶段变形的结果,也代表了特提斯喜马拉雅在碰撞、高原隆升期的变形主要特征。