在数据驱动的背景下，我们已经进入了数字经济时代。据统计，2016年中国数字经济总量已占全国GDP总量的30.6%，数据之于本世纪就像石油之于20世纪，它是发展和改变的动力。如果将数据比作土壤，再加上标准管理、元数据管理、主数据管理等各种营养成分，可以培养滋润出丰富多彩的上层数据应用。地质大数据作为国家空间基础信息重要的部分，为满足不断扩展的应用需求，将数据资源管理模式提升为数据资产管理模式势在必行。

一、大数据与数据资产管理 

数据资产管理（DAM）是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理是需要充分融合业务、技术和管理，确保数据资产的增值。

2013年，英国商务、创新和技能部发布《英国数据能力发展战略规划》，旨在使英国成为大数据分析的世界领跑者，并使公民和消费者、企业界和学术界、公共部门和私营部门均从中获益。该规划中数据能力主要包含三方面：人力资本、基础设施和数据资产。其中，数据资产主要体现在数据本身的丰富性、可用性和开放性等方面。同《美国大数据白皮书》一样，《英国数据能力发展战略规划》中也使用了data assets一词。

2014年，美国发布了《大数据：抓住机遇，保存价值》，即《美国大数据白皮书》。白皮书指出：“政府机构根据开放程度已将数据资产划分为三个种类：开放性、半开放性、非开放性，并且只能出版发行开放性密级的信息。”

 

美国联邦地理数据委员会（FGDC）地理空间数据生命周期管理架构

2015年7月，国务院出台了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，鼓励企业利用电子商务平台的大数据资源，提升企业精准营销能力，激发市场消费需求。9月，国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》指出，在全球信息化快速发展的大背景下，大数据已成为国家重要的基础性战略资源，正引领新一轮科技创新。数据资源一词出现在纲要正文中。

党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的重要地位，掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权的前提和保障。

数据资产管理是一种新型的数据管理理念，其改变了“数据只是企业经营活动的副产品”的旧有观念，将数据作为“一种同货币或黄金一样的新型经济资产类别”来进行管理。

数据资产管理的核心是数据资产化，即将数据作为与实物资产、知识资产、人才资产一样的能为企业不断创造价值的核心资产，构建完善、统一的管控架构对其进行 管理，更好的应对大数据发展对企业运营带来的挑战。

大数据背景下，数据资产管理呈现出五大新特征：数据对象转为多源数据，形成了“数据湖”的概念；数据处理的底层架构快速向分布式系统迁移；组织过程扩展为业务部门为主角，IT部门执行，并衍生出兼具业务与技术能力的首席数据官即CDO岗位；管理手段趋于自动化和智能化；数据使用群体扩大，不仅包括企业决策人员、运维用户、业务管理人员、数据分析人员等内部用户，还包括数据科学家、数据应用专业企业等外部用户。

国外的组织和机构在数据管理方面有着丰富的经验。在地学领域，美国2014年发布了国家空间数据基础设施战略计划（2014-2016年）。

二、国内外数据资产管理与实践现状

国外的组织和机构在数据管理方面有着丰富的经验，形成了以国际数据管理协会（DAMA）、能力成熟度模型集成（CMMI）为首的几大流派；提出了数据资产管理的理论方法、技术思路以及相关软件系统，在金融、电信、商业领域较早开始数据资产管理的实践应用。在地学领域，美国2014年发布了国家空间数据基础设施战略计划（2014-2016年），截至目前通过4年实施，取得了显著成效。

我国的金融和电信等行业，较早开展了信息化和大数据工作，积累了一定的数据管理、治理乃至资产运营的经验，对促进国内数据资产管理的发展有着重要意义。中国信息通信研究院2017年、2018年分别发布了《数据资产管理实践白皮书》1.0和2.0，为中国地质调查局开展地质大数据资产管理工作提供基础参考框架与思路。

截至目前，中国电信、中国移动、建设银行、中国电网企业、中石化等行业大型企业开展了不同程度的大数据资产管理实践，形成了数据资产目录，搭建能力平台，研发数据资产管理工具及系列产品体系。中国建设银行于2013年全面启动数据资产管理，将原有的120多个系统，以及九大业务领域1700多个标准中的14000多张数据表、20多万数据字段，对照模型进行了梳理和规范，建成数据资产的统一管理和权威发布平台，目前已形成了包含4000多个实体、2万个属性的数据体系，基本上覆盖了各种基准数据，在全行系统内建立了统一的数据管控流程，实现了数据单点采集、多方共享，明确了数据不同节点的责任方，用元数据贯穿整个数据周期进行管理，同时也加强了数据安全和隐私的管理等。

三、美国地理空间数据资产管理方案

1. 目标

2010年美国管理和预算办公室（OMB）发布了OMB通告A的A-16号文补充指南。A-16号文（地学信息与相关空间活动的协调）是联邦政府促进地理空间数据协调使用、共享、传播和国家空间数据基础设施（NSDI）建设的基本政策文件。A-16号文明确了美国联邦地理数据委员会（FGDC）在实施地学信息与相关空间活动协调的角色和责任，A-16号文补充指南首次提出联邦政府在国家空间数据基础设施战略计划（NSDI）框架下，为协调联邦地理空间数据资产和投资更有效地支持国家优先事务和政府任务，启动组合管理，纳入国家空间数据资产组合管理体系进行跟踪、维护、扩展和调整数据资产和资源，在国家层面，通过统一的政策与标准、组织体系、管理体和公众参与等措施，消除数据鸿沟。

为完成A-16号文规定的任务，FGDC于2014年发布了国家空间数据基础设施战略计划（2014-2016）。该战略计划以全美国家级地学数据共享的角度，提出了三大战略目标，具体分解为9项任务、29个项目活动。三大战略目标分别为提升国家地学数据共享服务能力、确保联邦地理空间信息资源的责任明确和有效开发与管理、实现对全美地理空间信息界的领导。编制与实施国家地理空间数据资产管理计划任务，纳入确保联邦地理空间信息资源的责任明确和有效开发与管理的第二战略目标中，对地理空间投资的有效管理可以使得联邦机构及其合作伙伴控制成本、优化服务、减少重复投资、节省纳税人的钱，并推动联邦政府提高效率。OMB的A-16通告补充条款提出了对联邦地理空间投资和对国家地理空间数据资产（NGDA）管理实施组合管理的指导方针。组合管理方法将允许对数据专题和数据集的识别，满足政府和利益相关者的需求。FGDC也将提出政府开放数据政策的框架来将整个生命周期的信息作为资产来管理，以促进数据的互联互通与开放，保证系统和信息的安全。这一战略目标描述了联邦地理空间信息界将采取的用以落实组合管理的措施，以便更有效地规划地理空间数据收集工作，评估数据资产的状态，并尽量减少重复投资。推进国家地理空间数据资产NGDA的组合管理带来的好处如下：

——使得使用高级、可信和标准的国家地理空间数据集和服务更加方便，以及联邦行动和提供管理、访问地理空间资源更加透明；

——基础数据资产、高级的数据主题和数据集应该被列入NSDI组合管理；

——明确联邦在国家数据管理方面的角色和责任，包括数据与元数据的发布、研究OMB A-16通告补充条款中的组合管理、开放数据政策、地理空间平台、Data.gov和其他相关要求；

——落实和实施A-16通告中的组合实施计划，包括申报投资和确定投资要求；

——制定对A-16通告中数据主题和地理空间信息平台管理过程的监测和报告制度，包括对内容和技术标准的使用与扩散的推广和报告。

2. 联邦地理空间数据组合资产数据体系

FGDC提出了联邦地理空间组合资源（Federal Geospatial Portfolio）和联邦地理空间数据组合资产（Federal portfolio of geospatial assets）两个全新的概念。

联邦地理空间组合资源包括许多类别的多种资产，包括：非A-16号文规定的空间数据组合资产、基础设施、硬件、软件、人员、应用、服务和产品。联邦地理空间数据组合资产是登记在册的、可靠的、可访问的国家级数据集的体系。联邦地理空间数据组合资产包括不同层级的数据体系：

（1）国家地理空间数据资产组合（NGDA Portfolio）

国家地理空间数据资产组合是由多个国家级地理空间数据专题数据库（集）构成，每个专题数据库（集）由相关的国家地理空间数据集组成，能够入选国家级地理空间数据集多是数据量大且持续更新的国家级数据库。不是所有的数据集均可作为国家级地理空间数据资产进行管理，对于符合作为数据资产管理的数据集，须由国家级地学空间数据专题组提出建议，由FGDC协调小组同意并由FGDC指导委员会指定方可纳入。

（2）国家地理空间专题

一个NGDA专题（与“A-16主题”同义）是一个组织结构，在这个组织结构下多个相关的NGDA数据集在逻辑上作为一个单元进行分组和管理。国家地理空间数据专题确定的原则如下：

——原则1，专题是相关国家地理空间数据资产按应用专题的逻辑分组，用于满足普通公众的，容易被发现并且任何人都可以访问；

——原则2，专题的数据覆盖范围原则上需覆盖全国，数据的生产与管理能满足跨联邦机构或组织的应用需求；

——原则3，专题确立需有明确的立法授权、规定的法令或是核心空间参考数据集；

——原则4，专题的确立可促进多个相关数据集在联邦、州、市和地方政府、私营或非营利部门机构之间的凝聚力和协作开发、维护和深化；

——原则5，专题应侧重于选取对国家很重要的自然和人造数据资产数据集，例如境界线等。

（3）国家地理空间数据集

空间数据集将进行定期清点，如果符合要求则纳入并建议纳入国家地理空间数据资产组合管理（NGDA Portfolio）。NGDA专题领导和专题委员会负责空间数据集的清点。要获得FGDC指导委员会批准作为NGDA空间数据集，必须至少符合以下标准之一：

——数据集被多个机构或与州、市和地方政府等机构合作伙伴使用；

——应用于实现OMB所规定的总统优先事项；

——需要满足多个联邦机构的共享目标；

——法定授权明确要求；

为了确保NGDA数据集的质量和能被机构组织广泛应用的可用性，数据一定是：

——可发现，已发布和可获取；

——可靠性，由公认的国家管理机构维护；

——一致性，统一的代码、标准和相关定义，确保其完整性（包括符合适用的FGDC标准）；

——现势性和适用性，定期维护并满足当前需求；

——资源化，作为企业资产。

3. 联邦地理空间数据组合资产管理方案

NGDA管理计划支持建立A-16 NGDA组合资源管理流程（MP）的两个主要阶段——

（1）准备管理和报告框架

建立数据资产管理委员会、专题领导协调组、数据集管理团队；明确数据组合资产管理的目标任务，优选核心国家级地理空间数据集目录清单并在GeoPlatform共享平台发布元数据；建立在线的工作协调平台、数据集成熟度评估模板、年度专题报告模板、数据服务应用投资报告模板、组合资产管理报告模板等及相关软件工具；建立对地理空间投资定义与预算报告的代码。预计全面实施A-16 NGDA数据资产组合管理流程可能需要3到5个预算周期。

（2）执行数据资产组合管理

共分为评估、规划、报告和预算设置4个阶段实施：

评估包括对国家地理空间数据集的成熟度评估和国家地理空间专题的成熟度评估；

规划阶段包括创建国家地理空间战略专题规划、执行和维护数据集管理方、专题委员会等多方协调机制、管理与维护GeoPlatform共享平台中专题内容等；

报告阶段，分阶段分别提交国家地理空间数据集、主题和组合资产的年度进展与评估报告；

预算设置阶段，建立地理空间数据资产组合管理的预算安排流程。

（3）按NGDA数据集生命周期成熟度评估

FGDC制定了5个成熟度指标评估地理空间数据生命周期中的7个阶段。

根据用户需求将数据的生命周期划分为定义、清理与评估、获取、访问、维护、使用与评估、归档7个阶段。

每个阶段使用6个等级来评价，分别是：

0级：没有任何措施

数据集未开发或不能满足主要用户的项目或业务需求。没有考虑次要用户、其他的或合作伙伴（利益相关者）的应用需求。数据集目前不是权威数据，或者是权威数据集的一部分。没有采用数据生命周期管理的任何一个阶段进行管理。

1级：计划或建设初期

数据集在初始计划中且可部分满足主要用户的项目或业务需求。初步采用数据生命周期对数据进行管理。准备考虑次要用户、其他的或合作伙伴（利益相关者）的应用需求。数据集的开发建设还处于初期阶段。采用生命周期部分或有限阶段进行管理。

2级：过渡或转型阶段

数据集满足主要用户的业务需求，并可被次要用户适度使用。至少采用3个阶段的数据生命周期管理。可获得阶段性的资金、合作伙伴以及数据获取等相关的支持。采用生命周期有限的阶段进行管理实践。

3级：管理或可预测的阶段

数据集满足主要用户的大量业务需求，并被次要用户广泛使用。至少采用4个阶段的数据生命周期管理。采用恰当且一致性的数据生命周期进行管理实践。数据集在生命周期的不同阶段与业务需求变化紧密结合，整体成熟度随之变化。

4级：成熟或一致性阶段

数据集满足主要用户和大多数次要用户的所有业务需求。该数据集是主要用户和次要用户的权威数据资源。对未来的数据应用需求有着明确的规划和实施方案。数据集在生命周期所有阶段进行循环的支撑和审查。数据集完全按照生命周期全过程进行管理。

5级：优化或公认阶段

数据集几乎满足所有用户的所有业务需求。该数据集是主要用户和次要用户的权威数据资源。数据集完全按照生命周期全过程进行管理。主要用户和次要用户对数据资料未来的应用需求有着明确的规划和实施方案。

地质大数据资产管理实施策略

考虑到不断变化的业务需求，数据集生命周期成熟度评估是反复进行的过程，定期重新评估可反应出数据集成熟度的变化趋势。成熟度水平不会固定在一个等级水平，而是一个持续的变化过程，同时也表征了NGDA数据集如何满足不断变化的业务需求。

从2015年底完成的177个数据集的初始成熟度评估结果来看，大多数NGDAs已经取得了很高的成熟度，并且满足了为数据集建设时设定的业务需求。此外，大部分NGDA数据集正在积极更新和维护，并且正在进行定期补充、审核和更新。

数据集的成熟度评估提供了从数据生产到即时在线服务全流程数据内容的透明度和健康状况，并且通过评估可以明确需要生产哪些新的数据或者对哪些现有数据进行维护更新，从而进行有效的投资。

（4）目前的阶段性成果

截至目前，FGDC完成联邦地理空间数据组合资产管理计划（2014-2016）的任务，共确定了17个专题类别和176个NGDA数据集构成了国家地理空间数据资产组合（2017年度有1个被删除）；FGDC NGDA数据集网页提供完整列表（www.

fgdc.gov /ngda-reports/NGDA_Datasets.html），这些数据也共享在了GeoPlatform上。

2017年成立了一个跨机构团队，重新对2015年177个纳入NGDAs数据集成熟度评估结果进行分析。在GeoPlatform.gov共享平台上，提供了NGDA400余个正在进行数据集成熟度评估可视化展示列表与相关统计结果。无论是数据管理方、数据审核方还是用户，可以及时的掌握国家级地理空间数据集的相关进展。

四、地质大数据资产管理方案建议

1. 需求与目的

通过多年的数字化及数据库建设，自然资源部中国地质调查局积累了海量的多门类地学数据，包括水、土地、矿产、能源、森林、湿地、草地、海洋等资源，以及环境与基础地质等十余类专题数据库（数据集）。2017～2018年实施的地质云建设工程，将全局29个直属单位的200余个地质数据库（数据集）在地质云进行互联互通与共享服务。2016～2018年十大工程300多个项目又积累了海量的调查数据，数据涉及的专业多、类型复杂，除了支持地质调查业务流程运转之外，越来越多地应用于提升管理决策效率、实现价值挖掘和科研技术创新。如果不能构建形成核心数据库体系，对核心地质数据库进行有效梳理及精细化管理，建立动态更新及实时共享机制，其价值就得不到很好体现，严重影响数据价值发挥和高效服务。

大数据综合应用对数据管理和应用提出了更高要求：

一是需要创建地质大数据核心数据库体系。明确国家级地质大数据核心数据库的内容、更新维护责任、周期、技术流程，建立更新维护机制，保障数据更新维护工作的持续性、有效性、完整性和权威性。

二是需要创建统一的数据按生命周期进行管理的标准。数据采集、传输、存储、应用、共享、维护更新与归档统一标准，将有效避免数据混乱冲突、一数多源、多样多类等问题。统一标准是解决数据的关联能力，保障信息交互、数据流通、系统访问功能顺畅的必要前提。

三是明确数据更新周期。明确不同级别数据库中数据的采集、传输、存储、应用、共享、维护更新与归档等全生命周期及流程。

四是建立统筹数据管理。建立分布式数据中心数据管理协调机制和统一的数据管理渠道，将分散在不同单位、不同业务部门的数据需求、数据质量、数据应用等问题的统筹管理和解决，支撑数据服务对科研与管理动态需求的即时响应。

五是建立规范的数据治理流程和数据质量监控与评估措施，解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值、数据冲突等数据质量问题。

六是建立有效的数据安全管理机制，对内部数据、敏感信息、隐私信息、保密信息的访问建立有效控制，使其脱敏脱密合规。

七是建立数据价值或成熟度评估体系。评估数据生产、传输、管理维护、更新等投入的成本，与数据应用产生的社会效益与经济效益，及时剔除冗余数据，支撑相关数据库建设、管理与应用系统研发以及共享应用的相关投资决策。

2.地质大数据资产管理的定位与内容

（1）定位与实施策略

数据资产管理在大数据技术体系中，位于应用和底层平台中间。数据资产管理包括两个重要方面，一是数据资产管理的核心业务职能，二是确保这些业务职能落地实施的保障措施，包括组织架构、制度体系。数据资产管理在大数据应用体系中，处于承上启下的重要地位。对上支持以价值挖掘为导向的数据应用开发，对下依托大数据平台实现数据全生命周期的管理。

实施地质大数据资产管理，主要包括4个阶段：一是建立地质大数据资产管理的框架。二是开展数据审计，对数据资产进行识别和分级，形成地质大数据资产目录，并对现有的数据管理与共享应用现状进行评估，形成改进报告与投资建议；三是数据资产管理方案的实施，梳理优选形成国家级地质大数据核心数据资产目录，通过标准管理、元数据管理、数据质量管理等措施对数据进行治理，提升数据综合管理的整理能力。四是数据资产运营。数据资产管理是这四个阶段不断优化的循环过程。

（2）建立地质大数据资产管理的框架

开展数据资产管理的顶层框架设计，明确数据资产管理的总体目标、业务框架、数据标准和数据视图、数据清洗管理规范、绩效评价体系、整体推进规划以及相关的组织、人才保障机制等。

（3）数据审计

梳理不同单位创建和现在拥有的数据，建立数据资产目录；

梳理目前数据存储、分享、管理和共享应用的方式和途径；

评估当前数据管理政策以及数据生产、数据管理、共享应用中存在的不足，发现错误的数据使用、数据丢失情况和不可恢复的数据；

定性/定量明确主要用户及其他用户对数据的需求，包括数据过去对用户需求满意程度的分析；

提出改进数据管理、共享应用的方法和维护管理的预算投资。

（4）数据资产管理实施

参考国内外相关数据资产管理的相关成果，提出地质大数据资产管理实施主要包含7项管理内容和2个保障措施。7项管理内容指的是国家级地质大数据核心数据库体系、数据标准管理（数据模型管理）、元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据治理与数据价值评估；2个保障措施包括组织架构和制度体系。

——国家级地质大数据核心数据库体系

在全局地质大数据资产目录的基础上，建立地质大数据库的评价指标和标准，按重要程度、价值高低进行分级处理，优选形成国家级地质大数据核心数据库体系，并将国家级核心数据库纳入数据资产进行管理。

国家级核心数据库是地质调查、国土空间规划、地质环境评价、矿产能源资源保障等领域需求的基础数据，能够被重复、共享应用于广泛的科研工作、跨越各个单位与部门，并能够在各个系统之间共享、高价值的基础数据，覆盖范围广、数据信息全面、数据质量高、是专题领域的权威数据等特点。为满足多级用户变化的需求，国家级核心数据库需要持续稳定地更新，用以支撑相关的科学研究与政府决策。

——数据标准管理

梳理并管理现有不同专题数据的建库标准（技术要求），包括数据的定义、数据模型、数据格式、比例尺、参考及引用的标准及公共代码等。基于数据模型与当前的系统应用模型，建立全局地质数据通用的数据模型库，将数据的生产与应用模型纳入到统一的语义框架下，即明确数据的首要的创建点，且单点创建多方共享，就是避免原来同一个数据多方采集，多头管理等导致的不一致的问题；同时也保证现有与未来应用系统模型的一致性与可维护性。

通过数据模型管理可以清楚地表达不同单位、不同专题各种应用之间的数据相关性，使不同部门的业务人员、应用开发人员和系统管理人员获得关于地质大数据核心数据的统一完整视图。

——元数据管理

元数据是描述数据的数据。元数据按用途不同分为核心数据库元数据、业务元数据。

核心数据库元数据：描述核心数据库采集、空间参考、格式、内容、管理与维护责任单位信息等，也包括数据生产、数据转换的描述与质量信息等内容。

业务元数据：描述数据不同应用系统中业务领域相关概念、关系和规则的数据；包括业务术语、信息分类、指标、统计口径等。

元数据管理的主要内容包括：建立地质大数据资产管理维护元数据标准；建设元数据管理工具；创建、采集、整合元数据；管理元数据存储库；分发和使用元数据。

——数据质量管理

数据质量管理是指运用相关技术来衡量、提高和确保数据质量的规划、实施与控制等一系列活动。内容主要包括：开发和提升数据质量意识；建立数据质量监控方案及技术要求；清洗和纠正数据质量缺陷；设计并研发数据质量管理工具；监控数据质量管理操作程序和绩效；确定与评估数据质量水平等。

——数据安全管理

数据安全管理是指对数据设定安全等级，保证其被适当地使用。通过数据安全管理，规划、开发和执行安全政策与措施，提供适当的身份以确认、授权、访问与审计等功能。数据安全管理主要内容包括：明确数据安全需求及监管要求；对涉密及业务敏感数据分级分类，定义数据安全强度，划分信息等级；定义数据安全策略；定义数据安全标准，定义数据安全控制及措施；管理数据访问视图与权限；监控用户身份认证和访问行为；部署数据安全防控系统或工具；审计数据安全等。

——数据治理

根据上述5个步骤提出的要求与规则，对现有的国家级地质大数据核心数据库进行清理与整合，建立地质大数据资源池，实现各个关联系统与数据资源池的数据同步，使得不同部门可以跨系统地使用来自权威数据源的一致、高质量的核心专业数据，降低成本和复杂度，从而支撑跨部门、跨系统数据融合应用。

——数据价值评估

数据价值管理是对数据内在价值的度量，可以从数据成本和数据应用价值两方面来开展。数据成本一般包括采集获取和存储的费用（人工费用、IT设备等直接费用和间接费用等）和运维费用（业务操作费、技术操作费等）。数据应用价值主要考虑数据资产的分类、使用频次、使用对象、使用效果和共享流通等因素。根据不同单位不同数据库的集成度水平与应用场景，计算或估算数据在不同应用场景下的收益及单位数据资产的总体价值。

（5）保障措施

数据资产管理是体系化非常强的工作，需要充分考虑企业内部IT系统、数据资源以及业务应用的开展现状，同时也要考虑围绕业务开展所设立的人员和组织机构的情况，在此基础上设计一套有针对性的数据资产管理组织架构、管理流程、管理机制和考核评估办法，通过管理的手段明确“责权利”以保障数据资产管理工作有序开展。保障措施包括组织架构和制度体系。

典型的组织架构主要由数据资产管理委员会、数据资产管理中心和各业务部门构成，还需要明确组织架构中不同角色相应的职责，让工作职责融入到日常的数据资产管理和使用工作中。

为保障活动实施和组织架构正常运转，需要建立一套覆盖数据引入、使用、开放等整个生产运营过程的数据管理规范，从制度上保障数据资产管理工作有据、可行、可控。

五、结论与建议

地质大数据资产是利用数据助力自然资源部中国地质调查局为国家生态文明建设服务的有效利器。地质大数据资产管理的水平某种程度上决定着自然资源的开发利用保护、资产估价和空间规划的发展进程与水平。因此，建议以目前中国地质调查局正在开展的地质云建设为契机，提高数据资产的意识，开展数据资产管理的顶层框架设计，尽快编制并实施地质大数据的资产管理方案，构建国家级地质大数据核心数据库体系，建立全局地质数据通用的数据模型库，创建统一的数据按生命周期进行管理的标准，对现有的国家级地质大数据核心数据库进行治理，建立统一数据模型的地质大数据资源池，使得不同部门可以跨系统地使用来自权威数据源的一致、高质量的地质大数据核心专业数据，从而支撑跨专业、跨部门、跨系统数据分析挖掘与融合应用，才能更好地为资源管理与环境评价提供坚实的数据支撑和服务。

近日，国土资源部地质信息技术重点实验室（地调局发展研究中心）、江苏省有色金属华东地质勘查局在南京联合举办了智慧探矿技术研讨会。发展研究中心总工、重点实验室主任谭永杰，华东有色局副局长宇文扬，国土资源部信息办副主任李晓波，中国地质调查局总工程师室处长涂骏，实验室学术委员会李裕伟研究员、北京大学邬伦教授、清华大学党安荣教授等参加了会议。研讨会期间，实验室与华东有色局签署了共建国土资源部地质信息技术重点实验室智慧探矿研究中心合作协议，并举办了授牌仪式。

实验室主任谭永杰介绍了设立智慧探矿研究中心、召开智慧探矿技术研讨会的背景和主要考虑。国务院2015年发布的大数据行动纲要提出要大力培育数据探矿新业态，国土资源部2016年发布的国土资源大数据发展实施意见、国土资源“十三五”科技创新规划和信息化规划均提出培育智慧探矿新业态。近年来，地质信息技术重点实验室瞄准地质大数据技术发展方向，在数字地质调查技术、地质数据集成技术、地质数据挖掘技术与地质信息服务平台技术等地质调查信息化方面开展了大量研究，取得一系列创新成果；华东有色局依托一线生产实践，研发了智慧勘探系统，在地质勘查信息化领域取得了显著进展。此次合作共建“智慧探矿”研究中心，举办智慧探矿技术探讨，将进一步推进地质信息技术重点实验室建设，加快地质大数据工程的实施，落实国家、部、局的有关规划部署。

与会专家学者表示，与基层一线单位强化合作共建、共同探索“智慧探矿”新业态，是部重点实验室建设上的机制创新。今后，双方应在云计算、大数据时代智慧探矿的概念、内涵、技术组成、主要研究方向及工作机制等方面，开展进一步探索实践，加强国内外研究现状的系统梳理、人工智能方法的应用研究、核心关键技术的凝练和聚焦等，早日建成国内领先、国际一流地质信息技术实验室。

该研究中心的成立，智慧探矿技术研讨会的召开，标志着国土资源行业内上下联动、部委机构与一线地勘单位合作推进地质信息化开发、打造“智慧探矿”新业态全新机制的启动。

 

核心提示

水，万物之本源，其进与退牵动着整个自然生态系统。位于西北内陆干旱区的石羊河流域，是我国内陆生态环境问题最严重的流域之一，长期以来受人类开发利用活动影响，水循环平衡遭到破坏，地下水生态危机凸显，干旱区绿洲饱受威胁。地质科研人员通过长期调查研究，破解了天然绿洲退化防控关键，有力支撑了当地生态系统保护与地下水位精准调控。

2020年3月4日，青土湖畔野鸭成群，碧波荡漾。姜爱平 摄

科研人员在测定包气带饱和渗透系数。王哲 摄

科研人员在读取气象数据。刘鹏飞 摄

一场小雪过后，站在甘肃省民勤县的青土湖畔，湖面波光粼粼，成片金黄的芦苇迎风飘荡，不远处沙丘起伏，一幅“大漠边塞，长河落日”的壮美景象映入眼帘。

当你了解青土湖的前世今生，便会觉得眼前这一汪湖水弥足珍贵。

青土湖所在的石羊河位于河西走廊东端，是我国西北地区重要的内陆河。流域总面积4.16万平方公里，涉及以武威市为主的8个县区。石羊河形成的绿洲是防止北部巴丹吉林和腾格里两大沙漠汇合、拱卫河西走廊的生态屏障。

“有水一片绿，无水一片沙”，数百年来，石羊河经历了从水流泱泱到风沙茫茫、再到蒹葭苍苍的沧桑巨变。近年来，尽管绿色在这片土地上不断延展，但石羊河仍是全国内陆河流域中生态环境问题最严重的流域之一。如何彻底摆脱成为沙漠的危机，是不得不面对的严峻课题。

长期以来，自然资源部中国地质调查局水文地质环境地质研究所的科研工作者在石羊河流域开展了大量水资源与生态环境关系研究和观测。调查研究发现，灌溉农田规模过大是天然绿洲生态退变的主因。对于一个年均降水量不到200毫米、蒸发量高达2600多毫米的干旱地区来说，地下水占总供水量的八成，而灌溉农业用水量占当地总用水量的86.57%，90%以上的天然绿洲生态退化与水土资源开发利用不合理有关。

采补失衡，地下水生态危机凸显

从武威市向北60公里，就到了亚洲最大的沙漠水库红崖山水库。它见证了石羊河流域人民与干旱抗争的曲折历程。

距今七八千年前，祁连山的冰川融水，从石羊河奔涌而下，滋养着古凉州地区，其冲积形成的肥沃绿洲农田，成为河西走廊的精华地带。直至明朝洪武年间，流域下游还是一片上耕下渔、湿地遍布的景象。随着气候干旱、冰川退缩以及人类活动的加剧，石羊河下游渐渐消失在沙漠中。

20世纪50年代以来，随着人口的不断增加，石羊河流域大面积垦荒种粮，灌溉农田面积不断扩增。这被认为是流域自然生态退化的主要动因。

根据遥感监测，与1970年相比，2017年石羊河流域耕地面积增加了1200平方千米，天然绿洲面积则减少了1850平方千米。也就是说，每增加1亩耕地导致1.5亩～2.0亩天然绿洲消失。

究其原因，还是干旱气候下水资源天然性匮乏和灌溉农田规模过大，加之上游山区长期大规模拦蓄出山地表径流。

当石羊河的流水引入农田仍不能满足灌溉需求时，人们首先想到的是修建水库。于是，石羊河上游的8条支流上建起了7座水库，红崖山水库即是其中之一。据统计，石羊河2000年流入下游民勤盆地的径流量是1957年的1/5。面对地表来水的减少，中下游地区就把解决水资源短缺的出路寄托于开采地下水，由此造成采补严重失衡，区域地下水位普遍下降10米～20米，局部地区达40米。

“气候干旱、地下水与地表水频繁转化是西北内陆河流域水循环的突出特点，造就了西北内陆河流域的生态格局，石羊河流域也不例外。”水文地质环境地质研究所研究员聂振龙告诉记者，“上世纪80年代以来,人类活动对流域地下水位下降的影响占比超过90%，气候变化的影响不足10%。”

聂振龙团队将地调局部署的地质调查项目与国家重点研发计划项目课题相结合，组织地调局相关直属单位和中国地质大学（武汉）、中国地质大学（北京）、河海大学、甘肃省地质矿产勘查开发局水文地质工程地质勘察院、核工业航测遥感中心等多家单位，联合开展石羊河流域地下水合理开发利用及生态功能保护研究与示范工作。

根据项目组的研究，流域水循环平衡过程决定了地表生态的区位特征和地下水生态功能特征。人类水土资源开发利用活动极大地改变了民勤盆地水循环平衡格局：在上游，由于修建了大量水库，90%以上的出山河水被水库截留；在中游，渠系代替了天然河道，渗漏补给地下水的量显著减少，再加上地下水的大量开采，泉水溢出量减少，地下水位持续下降，地下水生态功能基本丧失。尤其是地下水位下降波及下游盆地绿洲—荒漠过渡带，导致这一带天然生态退化严重，地下水生态功能危机凸显，出现“沙进人退”的生态灾难。

遥感监测显示，巴丹吉林沙漠以1米/年～3米/年的速度向东南扩张，不断吞噬民勤绿洲，与腾格里沙漠呈现合围趋势，民勤地区成为了我国四大沙尘暴发源地之一。“每天被子和枕头上全是厚厚的沙尘，吃饭的碗底也有一层沙。”回忆起以前的日子，武威市凉州区长城镇治沙模范王银吉感慨不已。

关井压田，生态退化得到有效遏制

地下水在西北干旱区自然生态系统中发挥着不可替代的作用，水位是地下水与地表生态关系中最重要的指标。地下水位大幅下降是湿地和绿洲退化的直接原因。国内外专家研究还发现，仅靠灌溉不能改善沙漠地区植被的水需求状况。相反，维持合适的和稳定的地下水位对干旱地区植被存活非常关键。

聂振龙告诉记者，根据大量历史数据、野外调查和原位观测的结果，维持研究区生态稳定的适宜地下水埋深为2米～5米，引起自然生态系统退变和灾变的地下水埋深分别为5米和10米。

他解释，当地下水埋深大于5米后，自然生态系统开始退化，出现自然湿地萎缩、天然植被覆盖率下降或长势变弱；当地下水埋深大于10米后，自然生态系统发生灾变，出现自然湿地干涸和土地荒漠化加剧。

以石羊河流域民勤盆地为例，对比历史资料与最新地下水测量结果，1960年代地下水埋深普遍小于5米，2019年地下水埋深普遍增大到10米～30米，局部地区达到40米，处于生态灾变水位以下，这是出现生态问题的关键所在。

决不能让民勤成为第二个罗布泊！2007年，国务院批复正式启动石羊河流域重点治理，通过关井压田、节水改造、水资源配置保障、生态建设、水源涵养，生态环境有所好转。

据统计，十年间，石羊河流域关闭农业灌溉机井3318眼、压减农田灌溉配水面积66.3万亩；安装地下水智能化计量设施1.64万套；在流域南部祁连山水源涵养区、北部湖区实施易地搬迁2.4万人，流域生态恶化趋势得到遏制。

2010年以来，红崖山水库不断向青土湖下泄生态用水，使得干涸半个世纪之久的青土湖“复活”了，形成了26.7平方公里的水面及106平方公里的旱区湿地。

与此同时，民勤盆地大部分区域地下水位出现缓慢上升，2010年～2019年地下水位上升0.7米～1.0米,生态退化情势得到有效遏制。

然而，地下水生态功能仍未得到根本恢复，严重恶化区面积仍有1397.9平方公里。特别是盆地西部边缘一带，面积近500平方公里位于巴丹吉林沙漠的下风口，是民勤绿洲保护的关键区带，目前地下水埋深仍为10米～15米，自然生态系统极不稳定。

“十多年的流域综合治理效果表明，这些地带地下水生态功能具有一定的可恢复性，只是恢复过程相对缓慢。”聂振龙表示。根据测算，按目前地下水位的回升速率，恢复至自然生态的适宜水位需要50年以上。

分区分级，实施地下水预警与管控

这是一场攻坚战，也是一场持久战。重点治理工程踩下了石羊河流域无序开采地下水的急刹车，而守护荒漠绿洲、巩固提升来之不易的治理成果，更考验人们的智慧。

要想尽快恢复地下水生态功能，一味限采显然不现实，还需要科学的评估和相应的技术方案。

青土湖往东行不远，就是腾格里沙漠。汽车在荒漠与沙丘间的公路上迂回行驶，窗外不时看到一片片白花花的盐碱地，其间稀疏地生长着几片草。

为了给地下水调控提供坚实的理论基础和技术支撑，项目组在腾格里沙漠腹地的邓马营湖附近建设了一个野外试验场。试验场地处天然荒漠植被区和农田交汇处，浅层地下水含水层岩性较细，水位埋深较浅，在强烈蒸发作用下，浅层水质咸化、土壤盐化严重。

实验场占地近30亩，分为水位调控淡水灌区、水位调控混灌区、天然植被水位调控区、水量水质调控区四个主功能区。由一眼抽水井联通四眼辐射井持续抽水对地下水位进行面状调控，通过一系列设计，可以在人工调控和灌溉作用下对水和盐在大气—地表—包气带—地下水循环中的运移状况进行实时自动监测记录，并且能根据监测数据灵活调整生态水位调控方案。

经过一年多的实验，项目组研发了“农田盐渍化管控与湿地保护水位—水量智能双控”关键技术，在确保自然生态系统稳定和农田产量不减的前提下，提高地下水资源利用效率14.3%。

此外，项目组针对西北内陆干旱区自然湿地、天然绿洲对地下水位强烈依赖的特点，创建了适宜我国西北干旱区的地下水功能评价与区划方法，构建了干旱区自然湿地、天然绿洲、农田安全及城市生态安全保障的分区分级预警与管控指标体系。

他们将石羊河流域划分了四个一级功能区: 一是自然湿地保护区，位于民勤盆地北部的青土湖湿地；二是天然绿洲保护区，位于民勤盆地农田与荒漠过渡带；三是农田安全保障区，位于武威盆地和民勤盆地人工绿洲分布区；四是城市生态安全保障区，位于武威城区和民勤县城区。

项目组提出，在自然湿地保护区，以维持现状湿地面积为最低目标，确定地下水最低水位控制指标，严禁地下水开采。

在农田—荒漠过渡带为天然绿洲保护区，以土壤盐碱化临界埋深和地下水生态功能质变临界值作为水位约束指标，并由此确定水位约束下的开采量控制指标。近期以恢复地下水生态功能为主要目标，禁止开采地下水。远期要注意将地下水位控制在土壤盐碱化临界深度以下，避免盐漠化。

农田安全保障区为地下水控制利用区，需综合考虑各区地下水补给资源量、土壤盐碱化临界水位及地下水开采对周边地区天然生态的影响等因素，确定最高水位和最低水位控制指标，并由此确定水位约束下的开采量控制指标。近期以粮食安全保障为目标，合理确定农田规模，适当压减地下水开采量，通过地表水—地下水联合调度实现粮食安全保障。远期要注意将地下水位控制在土壤盐碱化临界深度以下，避免引起土壤次生盐碱化，影响农田质量和产量。

而在城市生态安全保障区，主要考虑地下建筑物的安全保障，合理确定地下水最高水位约束指标，统筹区域水位变化情况，适当开采地下水。

“‘病来如山倒，病去如抽丝’，再建水生态平衡，恢复地下水生态功能需要一个较长的过程。当然，在西北干旱区，社会经济发展必然会挤占生态用水，一味强调生态恢复到历史最好水平也不现实，关键是找到人与自然和谐的适度平衡点。”聂振龙表示。

因此，项目组建议，需要深刻反思西北干旱地区发展过程中水资源利用的教训，高度重视西北内陆干旱区天然绿洲退化防控的关键是有效管控灌溉农田规模过大，有序重建流域水生态平衡，开展水、土、生态与人类活动相适应的国土空间规划编制和精准管控，基于自然水资源承载能力，规划农用耕地开发利用规模和自然生态修复保护规模，探讨水资源和生态维持双重约束下适宜的产业结构布局，优先保护生态，适度推进城镇化，约束农业生产规模。

 

北京时间12月6日5时42分，嫦娥五号上升器成功与轨道器和返回器组合体交会对接，并于6时12分将样品容器安全转移至返回器中。这是嫦娥五号首次月球“挖土”并“打包”带回地球，它的一系列操作中也有行星地质学家的智慧与汗水——

嫦娥五号探测器实施动力下降并成功着陆，将在预选区域开展月面采样工作 图片来源：国家航天局

肖龙（右）在北京航天飞行控制中心工作现场

此次嫦娥五号迈出中国探月工程“绕、落、回”的关键一步，实现月面自动采样并成功返回，是我国探月工程最复杂、难度最大的任务之一。而早在10年前，中国地质大学（武汉）肖龙教授团队、段隆臣教授团队和李大佛教授团队就接受任务，为嫦娥系列任务研制模拟月壤、绘制采样点地质地貌地图，研究采用何种型号钻头、使用何种钻探方法取样……

研制模拟月壤，助力月面钻探取样

月面采样能否成功的关键因素之一，是要了解月壤的性质，并研制出与实际月壤性质较为相似的模拟月壤，用于采样工程技术验证。从2011年开始，中国地质大学（武汉）行星科学研究所肖龙教授和他的团队就开始着手为嫦娥系列任务研制可供实验的月球土壤样本。在肖龙的实验室兼办公室，桌面上摆放最多的就是各种类型的模拟月壤，这也记录了他们团队10年的奋斗历程。

由于缺乏真实样本数据，他们只能用有限的陨石和遥感数据反复进行分析，用不同的材料进行配比尝试。为保障模拟月壤的高仿逼真，肖龙带领团队调研了“阿波罗载人登月计划”采集的月壤样品性质，获得了实际月壤的相关参数，以及随深度变化的月壤剖面结构。团队根据实际月壤的可能状态和月面低重力的工作环境，选取了不同类型的玄武岩、火山灰、斜长岩、钛粉等数十种与月壤性质较为相似的地球岩石和矿物，选择特定的工艺，对岩石进行破碎加工，制造出颗粒形态和成分等都与实际月壤相似的原料，进而将不同粒度的原料进行配比。

经过大量试验和迭代，团队成员研制了不同密度、不同级配、不同成分等10多个系列的模拟月壤，被工程单位用作地面钻探试验，确定各项钻探参数，再根据这些参数设定月面钻探取样的工作模式。

肖龙介绍，为嫦娥系列任务研制模拟月壤的10年来，其团队总共为工程单位提供了近100吨模拟月壤；共研发出60多个种类的模拟月壤，经过反复筛选，其中10多种被最终确认为试验用月球土壤。近几年，他们还研制了用于材料加工（如3D打印）的模拟月壤，以及模拟火星土壤等，为月球基地建设、火星探测、地外资源利用等提供支撑。

绘制大比例尺月球地质图，为“嫦娥”指路

如同打仗需要战场地形图一样，嫦娥五号降落月表同样需要一份详细适用的地图。只有廓清落点的地质地貌，才能确保嫦娥落月的安全。因为涉及月面取土作业，这份地图还必须涵盖落点附近的地质构造，以满足嫦娥五号的工作需求。

据了解，嫦娥五号预选着陆区东西长约450公里、南北宽约120公里，总面积约5.5万平方千米。这么大面积的月海地形地貌图如何绘制？作为采样点选址的一项关键工作，肖龙教授带领团队在结合以往国内外月球地质填图资料和填图规范的基础上，建立了利用多源遥感数据开展月球地质填图的方法和流程，包括落月点地形地貌、石块分布、月壤厚度以及撞击坑统计定年；并采用高程数据计算预选着陆区山体阴影、坡度，月海的地形特征和玄武岩厚度；采用多光谱数据反演铁钛含量、计算光学成熟度、合成假彩色影像和月壤粒度。

经过10年努力，肖龙教授带领团队顺利完成并提交了《嫦娥五号预选着陆区1∶25万地质图》，基本查明了嫦娥五号预选着陆区的地质框架和地质事件序列，为嫦娥五号着陆提供了大比例尺月球地质图。该地质填图成果为探月工程提供了基础地质支撑，通过对月海玄武岩物质成分、玄武岩喷发历史和撞击坑等着陆区域专题研究，确定了地层切割关系、成分和矿物组成，厘清了该区域的地质演化历史。

“《嫦娥五号预选着陆区1∶25万地质图》完全覆盖嫦娥五号预选着陆区，弥补了预选着陆区没有大比例尺月球地质图的空白，是我国嫦娥五号任务重要的参考资料。该地质图表现了预选着陆区范围内各种地形、地貌、地质信息，以及主要地质单元的分布、年龄、岩性、化学成分、矿物组成等特征。丰富翔实的地质图面内容可以为嫦娥五号任务选择一个样品价值最为丰富、实施难度适中的着陆点提供依据。同时，也为返回样品的研究提供了不可或缺的地质背景信息。”肖龙介绍说。

作为嫦娥五号钻取子系统飞控专家组成员，肖龙还参与了嫦娥五号科学目标的论证和采样点的选址工作。

北京时间12月1日23时11分，嫦娥五号在月球正面西经51.8度、北纬43.1度附近成功着陆。着陆点位于月球正面风暴洋的吕姆克山脉以北地区，这是中国探测器第三次在月球实现软着陆，也是人类探测器首次踏足这一领域。为什么选择在此处采样？

肖龙表示，着陆点的选址最主要考虑两点，一是工程的安全性，二是要有重要的科学价值。工程方面，主要考虑地形、地貌、坡度、光照和通信条件等因素；科学方面，重点考虑在月球科学中的价值，能否为回答月球科学问题提供关键样本。着陆点要远离以往着陆采样区，还要有与以往不一样的样品，能够回答以往没有解决的科学问题。吕姆克山区域有月球上最年轻的火山岩，样品的研究意义很大。

设计螺旋钻进方案，破解钻头散热难题

钻取月壤的钻头要钻进月表2米深，而月球上没有空气和水，那么，高速旋转下的钻头该如何散热？中国地质大学（武汉）段隆臣教授团队和李大佛教授团队参加了部分钻探方案设计和钻探模拟试验等工作。

段隆臣介绍，月球钻探与地球钻探的最大不同是环境不一样。有利的是，月球引力只有地球引力的1/6，机械设备消耗的功率较小；不利的是，月球上是真空环境，重力环境也发生改变。此外，在地球环境下，钻头钻进往往会使用冷却液，给钻头降温才能继续工作，而月球上没有空气和水，钻头在高速运转中产生的高温无法散热，必然影响钻头工作。

段隆臣带领团队经过理论计算，确定了在月球上钻探2米需要的动力储备，并通过低密度的月壤模拟低重力效果，经过反复尝试，最终选定螺旋钻进方案。在钻头的选取上，李大佛教授团队也进行了很多有益尝试。

“钻头钻进后，月壤的一部分会由钻头的螺旋叶片带出，另一部分月壤通过空芯钻杆带回地球。”段隆臣团队成员高辉介绍了钻取月壤钻头的工作原理：螺旋叶片带出月表的月壤可以有效降低钻头的温度，不需要再进行冷却也能确保钻头正常工作。

高辉介绍，嫦娥五号的取土作业采用机械臂表取和钻具钻取两种方式进行，其中表取1.5千克、钻取0.5千克。表取由机械臂采用挖、夹、铲等动作完成，表取的机械臂相当于机械手，非常灵活，配合计算机视觉系统，可以实现自由抓取。

月球样品成功返回后，中国地质大学（武汉）将积极申请样品，开展相关研究工作。“月壤样品宝贵，成分非常复杂，需要系统开展研究，包括月壤颗粒粒度、岩石矿物组成、年代学、元素和同位素组成等。通过系统的研究，可以获得有关对月球火山活动历史、月幔物质组成、月球热历史等方面的新认识。这些工作将由多个单位共同完成。”肖龙说。