大数据时代需重视数字地质研究

    在信息技术高度发达的今天，地质工作的现代化、地质科技的创新都离不开信息化。中国科学院院士赵鹏大表示，大数据时代数字地质推动地质找矿新发展，要重视数字地质与矿产资源评价研究。

　　赵鹏大介绍，数字地质是数学地质发展的新阶段，是数学地质的延伸与拓展。“目前，国际数学地质协会和地质信息学科组织已合为一体，我国数学地质专业委员会已改名为数学地质与地学信息专业委员会，也反映了数字地质是数学地质发展的新趋势和新阶段。”赵鹏大说。

　　赵鹏大介绍，找矿的基本问题是“找什么”、“哪里找”和“怎么找”，随着这“三要素”的发展和变化，找矿理念也随之而变。目前，常用的定量矿产资源评价包括“预测普查组合”、“三部式”矿产资源评价、“三联式”数字找矿、“非线性”理论找矿及其他定量预测和找矿方法等。数字地质以信息技术应用为基础，以地质学中的数学应用和数学模型研究为主要内容，旨在发现和提取有效信息，以揭示和解释地质变异，查明和预测规律性,主要应用于地质体数学特征研究、成因分析、评价地质体及预测地质体等。

　　随着“三联式”成矿预测研究的不断深入，找矿信息由少到多，找矿范围由大到小，靶区级别由低到高，找矿成功概率逐步增大，勘探风险逐步降低。“从不同的尺度水平进行考察，地质异常可分为全球性地质异常、区域性地质异常、局部性地质异常和显微地质异常。”赵鹏大说。

　　地质数据有多种形式。针对不同类型的数据，应该有不同的处理方法。在进行数据综合分析时，需要将不同类型的数据进行标准化、归一化，统一地质变量的量纲和数据尺度，有时通过变换使地质变量呈正态分布；有时使两变量间的非线性关系转化为线性关系；同时应尽量减少变量数，有时可进行降维处理，如用一组新的、为数较少的相互独立变量代替具有相关联系的原始地质变量。

　　赵鹏大介绍，目前，人类已进入“大数据”时代，数字地球已经发展到第二代“智慧地球”阶段，而计算技术则有云计算、物联网等更强大和先进的网络体系。地球科学是数据密集型科学，工作方法包括三个层面：一是数据的获取和保存；二是数据挖掘和数据分析，包括建模、可视化、管理和服务；三是知识层面，深化对地球系统的认识和理解。目前，地球科学的分析和可视化方法已经远远落后于创造数据的能力，而这正是数字地质的任务。

　　赵鹏大认为，在大数据时代，数据的产生、应用和转化已经形成一个完整的“数据链”。数字化、定量化及行为化产生数据，数据的解析化、集成化、综合化产生信息，信息的模型化、智能化和专业化产生知识和产品，知识和产品的实用化、网络化和可视化产生财富和效益，并服务于公众和社会，在服务社会和公众过程中，又产生大量新的数据，这样，数据——信息——知识——财富——服务——再数据，如此形成完整数据链。

　　在“智慧地球”的新阶段，地质找矿应该从数字找矿发展为“智慧找矿”，这与早些年开展的人工智能、专家系统找矿有所区别。这是在数据水平、信息技术和计算技术发展到一个新阶段后的新要求，借助云计算技术将找矿依托的四大系统——地球动力学系统、成矿系统、勘查系统和人工智能专家系统加以连接，达到自动提取、分析、综合和评价四个系统与找矿有关联的数据、信息和知识，最后达到确认、圈定、评价成矿远景区、矿床乃至矿体的目标。

　　同时，赵鹏大表示，“数字是把双刃剑，精确的数字是财富，虚假的数字是灾难。在实现全面数字找矿过程中，应加强数字地质研究，提高地质数据的科学性和可靠性，采用合适的数字地质技术进行数据处理，使地质数据的信息化程度达到一个新水平。而着力培养既懂地质，又熟悉数学和信息技术的交叉复合型人才更是一项在大数据时代的紧迫任务。”