【科学出版社|矿床与地质大数据研究前景】( 二 )
大数据理念和分析技术应用将是成矿规律研究的重要内容 。 成矿规律研究将更充分地利用与“矿”有关的各种数据 ， 包括在一定的地质历史时期或构造运动阶段 ， 在一定的地质构造单元及构造部位 ， 与一定的地质成矿作用有关的时间、空间、成因及矿床产状的数据 ， 还包括庞大的矿床成因方面的数据信息（如成矿温度、成矿压力、流体包裹体、同位素、微量元素等矿床地球化学数据） 。
地质调查大数据研究 ， 将针对以往解决的不理想的地质问题入手 ， 充分利用新一代信息技术 ， 更新当前数据处理环境 ， 着重进行地质数据的智能分析与深度挖掘 。 在大数据处理方法上 ， 将建立基于统一基础地理空间的多源数据集成与管理系统 ， 将地质、构造、矿点、地球物理、地球化学、遥感钻孔等各类数据整合到统一的数据库中 ， 利用云计算、大数据等方法 ， 对多源综合数据进行集成、展示、分析和挖掘 ， 由此建立数据驱动的成矿远景图件 。 同时 ， 开展有效的三维模拟（主要是反演） ， 目前已有的三维地质建模软件（如国外的GOCAD、MVS、MicroStation、Surpac ， 国内的QuantyView、GeoView、GeoMo3D、Titan3DM等）将得到进一步的优化和功能拓展 。
矿床与地质大数据研究已有一定的基础 。 例如 ， 加拿大Diagnos公司在过去10年中为不同矿产勘查公司完成了数百个大数据分析、挖掘 ， 进而圈定靶区的项目 。 这些项目位于加拿大魁北克、安大略、新不伦瑞克、纽芬兰 ， 美国内华达州 ， 多米尼加共和国 ， 墨西哥 ， 布基纳法索 ， 以及坦桑尼亚等地 。 2011年 ， Diagnos公司编制了加拿大魁北克西北地区金、铜、银、锌和镍的成矿远景图 ， 覆盖面积33.09万km2 。 2012年便取得了总计5242个矿权（占地2335km2） ， 覆盖了最有远景和未勘查的目标 。深部找矿靶区的预测是未来5～10年矿床学研究的新热点 ， 大数据分析成为不可或缺的技术 。 多元数据的集成 ， 以及不同学科、不同尺度的数据在三维空间的对比分析是其重要途径 。 这方面的研究基础包括澳大利亚以找矿为目的开展的四维地质填图；荷兰建立的全国1000m以浅的3D地层框架模型；加拿大将三维地质填图用于盆地地下水调查；英国建立的全国4个尺度的三维地层框架模型；法国在地质调查等诸多领域开展三维地质建模；德国在北部多个盆地进行跨界三维地质建模；美国针对资源与环境评价开展三维地质框架研究等 。
我国长期地质调查和探测取得的海量地质基础调查数据 ， 将是超级计算机服务的重点对象之一 。 六年蝉联世界第一的“天河二号”超级计算机落户中山大学 ， 并委托中山大学管理 ， 可以成为强大的技术支撑平台 。 “天河二号”系统集高性能计算、大数据分析和云计算于一体 ， 能高效地处理普通云计算不能处理的计算密集型问题 ， 并能满足对复杂大数据开展精准、实时分析的需求 。
本文摘自《中国学科发展战略·大陆成矿学》（国家自然科学基金委员会 ， 中国科学院主编.北京：科学出版社,2020.3） 。
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（本期编辑：王芳）
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