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  • 数字地质,云领未来

    发布时间:2018-11-20 15:02:42    来源:贵州地质工程勘察设计研究院    作者:张琳 罗太近    人气:470次
           当前,大数据正在影响着人类生活,改变着人类认识和研究世界的思维方式。人类生活的信息70-80%都与地理空间信息相关,云计算、物联网、人工智能等技术的兴起,使信息技术渗透方式与处理方法及应用模式发生变革、地质研究中多系统联合与结合成为可能。
           何为大数据?
           现如今,我们接触越来越多的一个词叫“大数据”。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。
           大数据目前没有统一的定义。国际数据中心IDC认为:大数据技术描述了一个技术和体系的新时代,被设计于从大规模多样化的数据中通过高速捕获、发现和分析技术提取数据的价值。
    大数据是大容量、多样性、高速增长、低价值密度,且传统手段已难于管理和有效发挥其价值的、具有社会广泛应用的数据集。
           为什么地质行业也需要大数据?
           地质数据具有多元(源)异构、多模态、高度时空性、大容量高相关、低价值密度、复杂性与不确定性等特点,具有大数据的共有特征,又有其自身特点,对开展大数据相关研究极具代表性。地质大数据就是要用大数据、云计算等理念,重新思考与解决地质问题,对支撑国家经济社会与其他学科发展具有重要作用。不论从大数据概念的实质,还是从大数据概念的演化来看,地质数据都是属于大数据,地质大数据是国家大数据的重要组成部分。
           ◆大数据的核心是向数据要价值
    地质工作采集的各类原始数据,需要通过各类地学分析模型与方法工具的加工和转换,才能形成有价值的地质认识或发现。从地质遥感解译到物化探异常提取等专业分析,从资源潜力评价到资源环境承载力评价等综合分析,地质成果均来自数据的分析利用与成果综合。利用大数据技术对地质数据进行分析,就是让传统的地质数据发挥更深层的价值。
            ◆地质数据均具有重要的分析利用价值
           数据的新鲜度(freshness)是数据的潜在价值体现。地球的演变相对人类历史来说缓慢的,地球演化以万年及数十万年为单位,人们对于地球及表层的勘探记录仅有数百年的历史,历史上的任何一次地质工作形成的成果记录都具有现实性,加之地质工作比较艰难,成本比较高,因此,地质工作特别强调对已有工作成果的综合利用。近百年来,探测和积累的地质数据都有具有重要价值。
           ◆地质数据分析利用就是大数据分析应用过程
           具体的地质工作探测研究的对象是唯一的,采用各种手段对其进行探测,只是利用其物质组成及结构的不同特性从不同角度进行研究认识,其理想的结果应该是高度一致,这也是地质工作强调综合研究的内在原因。地质工作往往需要地质、地球物理、地球化学、遥感地质等多元地质数据的综合分析,且地质问题都是多因素的复杂影响,因此多元数据的综合关联分析在地质数据分析中尤为重要。此外,地震数据、遥感数据等大规模数据分析处理,需要高性能、分布式的计算支撑;各类实时监测数据分析,需要采用流数据分析等手段;数据分析与挖掘等算法在地质统计学与各类地质建模中广泛应用。大数据技术将助力地质数据分析利用,为解决更综合、更复杂的资源环境问题提供新的解决方案。
    地质数据的特点
           ◆多元(源)异构与多模态
           地质工作对象的空间单元是不一样的,地质数据代表的基本空间单元是多种尺度的,现有的地质数据映射多种空间单元。各种手段采集的数据、同一类手段不同方法采集的数据各自采用不同的数据管理方式进行存储管理,形成了多种数据源。多种平台与手段采集形成各类地质数据,如野外填图、分析测试等汇聚GIS结构化数据,遥感获取的栅格影像数据,地质报告的文档数据,地质环境灾害监测获得实时点位数据等。不同工作平台形成不同数据格式,不同数据组织造成不同数据结构,地质本体描述不一致带来严重的语义异构,地质数据采用的不同空间基准、空间时间的不同尺度等,使得形成的地质数据严重异构。同一个地质对象,通过不同的方法或平台,从不同角度与方式描述,形成了多模态的地质数据。
           ◆高度时空性
           地质数据的描述对象是地球,空间属性是其固有属性,且在两个方面充分体现:一方面,地质数据均是描述特定位置对象的属性,如某一位置的岩性、地球化学成分等,脱离了空间位置的地质数据没有意义;另一方面,地质科学研究具有明显的区域性,研究对象往往带有明显的区域特点,如特定区域内的岩石类型、成矿特点等存在明显区域特征。
           地质数据的时间属性也体现在两方面:一是地质数据本身获取的时间属性,任何观测数据都是在某一时间点获取的,具有时间属性;二是地质对象本身的时间属性,地球的演化与地质对象都具有特定的地质年代与时间点,其对于地质研究至关重要,同位素测试地质年龄等是获取对象时间的重要手段。
    地质数据具有高度的时空性,加之定义其空间属性的坐标系、投影参数、探测精度及基本粒度变化多样,时间尺度从分秒跨越至数十万年,更进一步增加了地质数据的复杂度。因此,地质数据的融合分析一定要强调时间基准和空间基准。
           ◆大容量
           地质工作观测对象广阔、手段多样、探测历史悠久,形成了巨量数据。目前全国地质工作年投入1000多亿元,累计投入数万亿元,依托稳定的汇聚体系,积累了巨量数据,现存于各地质单位、地质工作者和各级地质资料馆藏机构。其次,地质数据采集技术与手段的提升,使数据量呈爆发式增长,一景幅宽45km的0.8m分辨率全色影像达到1G,一个测点面积约12km2的高密度三维地震测量获取的原始数据达600G左右。
           ◆高相关、低价值密度
            地质数据描述的对象相对稳定,所有数据均是针对同一客观对象的不同描述,数据间相关性高,且内容多样,不仅包括本身探测的地质数据,也含有测绘地理数据,并依附了社会经济发展相关数据,对多类型数据的综合与关联分析有重要价值。相对于巨量的数据规模,其价值密度偏低,需要科学高效的方法技术来管理与利用。
           地质大数据的作用优势
            传统方式下地质数据的查询、统计、更新等操作不但低效,而且不利于检索、查询、挖掘等应用,数据间关联性不强,数据组织管理能力低。
            地质大数据可以通过把复杂的数据转化为可以交互的图形,帮助用户更好地理解分析数据对象,发现、洞察其内在规律,可以更好的帮助我们探索和理解地质构造,提前预判工作区地质情况。有助于使用者更快更好地从复杂数据中得到新的发现,成为用户了解复杂数据、开展深入分析不可或缺的手段。
    可视化实际上已经极大拉近了地质数据和普通民众的距离,即使对技术不了解的普通民众和非技术专业的常规决策者也能够更好地理解地质数据及其分析的效果和价值。
           地质大数据的开发难点
            地质数据之间关系是复杂的,综合分析的结果具有模糊不确定性,主要体现在三个方面。第一,地球及近表层等数据描述对象的高度复杂与模糊不确定。地球是一个复杂巨系统,各圈层多因素相互影响,地球演化与各类地质现象本身是一个高度复杂过程,地质规律或结论往往存在模糊性。第二,地质数据与数据描述本身的高度复杂性与模糊性。主要由描述对象的复杂与定量化困难,人类各种认识手段对地球及近表层的研究对象来说多为间接的,各种手段探索能力有限,加上数据巨量、异构、高度时空性等特点造成。第三,地质对象与地质数据的复杂决定了地质数据的分析、建模与计算等都存在高度复杂性。加上无法采集地球全样本数据,因此地质数据分析结果大多模糊不确定,对观测对象的认识是一个无穷尽的逼近过程。
    地质大数据的实现思路
            地质行业数十年的地质调查工作,已经形成了庞大的地质数据,目前大多数都沉睡在档案馆中,没有得到很好的开发利用。随着国家地质信息化的推进,开发利用地质大数据,让数据产生更大的价值已势在必行。国家层面,中国地质调查局已经发布了“地质云”2.0版,各省级层面也有所作为,在积极推动地质大数据建设工作。笔者认为,要实现地质大数据,可以参考以下思路进行探索。
           以地理信息技术、云计算技术、大数据技术、互联网技术、数据库技术为支撑,采用新一代基于云环境的T-C-V(Terminal-Cloud-Virtual)软件系统架构,从下到上依次分为三层:虚拟设备层(V层),包括物理设施、虚拟资源,云计算层(C层),包括地质大数据中心和地质云平台,终端应用层(T层),包含基于地质大数据平台的决策支持、基于地质大数据平台的专业研究、基于地质大数据平台的共享服务,横向与国土部门地表“一张图”对接,纵向与中国地质调查局“地质云”对接。基于云计算的三层架构模式分别构建云计算基础设施层(IaaS)、地质大数据中心(DaaS)、地质云服务中心(PaaS)、地质云应用(SaaS)以及用户层,面向政府、专业人员及公众用户提供所需的地质云服务。
            地质大数据的未来展望
            大数据技术的兴起正在对各传统领域进行颠覆,全球范围内,运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。
            新时代,传统地质行业要想实现转型升级,有必要借助于大数据技术,以此突破传统地质行业服务面窄、发展动力不足的瓶颈。地质大数据的集成和广泛应用,将会推动地质科技创新不断取得新的突破。
    未来,矿产资源调查、城市空间规划、防灾减灾、重大基础地质问题研究都会基于地质模型(地质数据的可视化表达)更直观、更便捷的开展工作。数字地质云计算服务将会在服务民生、服务社会中发挥先行性、基础性引领作用。



    地质大数据开发技术架构


    贵州科技园项目


    隧道开挖模拟


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