大数据时代背景下“地球化学多元统计分析”课程混合式教学改革与实践

“地球化学多元统计分析”是面向地球化学专业本科四年级开设的专业核心课程。在大数据时代背景下,原有的课程教学模式面临内容相对陈旧、课时严重不足、实践操作教学效果不理想等问题。笔者尝试开展了线上线下混合式课程教学改革并实践,包括更新教学内容体系和教材、整合网上教材和教学资源、扩充相关软件的操作训练、理论授课与实验课交叉进行、课堂授课与课后作业有机融合等,同时融入了教学思政内容,教学效果明显提高。

基于大数据架构的地球物理观测数据管理系统

中国地震地球物理观测网络的核心业务软件“十五”地震前兆数据管理系统已运行十多年,随着观测数据量的增长,数据库的读取和统计查询的性能逐渐降低。此外,管理系统存在SQL注入和跨站脚本攻击等漏洞的安全问题,系统架构难以满足业务发展的需求。中国地震台网中心基于分布式组件的大数据架构,使用消息中间件和时序数据库等技术对管理系统进行重构,将原来存储于Oracle数据库中的地球物理观测数据、基础信息、产品数据等按照各自特点在时序数据库中建表,并将历史数据和增量数据都迁移到新的时序数据库,显著提升了系统读写和统计性能、数据的安全性和可用性(多副本技术)。分布式和容器化等技术的引入,增强了系统的高可用性,并可通过横向扩展进一步增加系统的处理能力。

数据质量特征视角下的地球科学数据重用影响因素研究——三个科学数据平台的比较分析

开放科学时代,科学数据的开放共享成为必然要求,而数据重用是其主要目标。尽管国内外已建设了多种科学数据开放共享平台,但对于这些平台的数据重用效果与数据开放特征之间的关系仍缺乏深入的研究。本文立足地球科学领域,对3个国内外的开放数据平台(国家青藏高原科学数据中心、NCAR研究数据档案和Figshare)进行了定量分析,旨在探讨影响科学数据重用的关键因素。研究发现:数据质量对科学数据的重用有显著影响。据此,本文从数据平台、科研人员、图书馆和期刊出版商4个维度提出了促进科学数据重用的策略建议。

MinerGeochem V1.0:一个全新的矿物地球化学数据信息系统

矿物是人类认识地球及地外天体的一把钥匙。随着现代原位分析技术的快速发展,矿物地球化学数据呈现指数增长,积累了大量数据,但这些数据结构复杂,且无统一的标准和格式,阻碍了矿物大数据的再利用和相关的对比研究。鉴于矿物地球化学数据对解决各类地球科学问题的优势,以及它们复杂的数据结构和体量呈指数增长的趋势,本研究基于计算机信息技术、Web应用、关系数据库、GIS等开发了一个矿物地球化学数据信息系统(MinerGeochem)。该系统由信息硬件基础设施、操作系统/数据库系统、服务组件和应用模块组成。功能模块有用户管理模块、网站内容版块、数据管理版块、记录管理版块、系统配置版块、GIS数据可视化和数据导入导出等模块组成。数据维度有矿床数据、矿物数据、实验数据和文献数据四类数据结构,每类数据包含多个属性,数据通过其属性相关联,实现了任一数据属性的搜索和获取。数据标准化及数据上传采用Excel模版批量处理,简单快捷。MinerGeochem界面简单,使用方便,有望成为地学数据库的重要组成部分,为地学工作者提供数据支持。

中国石油地球物理数据共享与数字化转型设想

地球物理数据是油气田公司的核心数据资产,是可持续挖掘的宝贵数据资源。中国石油天然气集团有限公司在几十年的油气勘探开发过程中,获取了海量地球物理数据。大数据时代数据为王,为了更好地保护地球物理数据资产,挖掘数据潜力,提高数据价值,盘活数据资产,中国石油成立了地球物理数据与软件共享中心,对地球物理数据集中统一实施异地备份和资产化共享管理,为海量数据超级计算奠定基础,促进地球物理数据共享使用,解决协同研究工作中的数据孤岛问题,助推地球物理业务实现数字化转型,更好地支撑服务油田公司上游业务发展。

潍坊中心站地球物理数据跟踪分析实践经验探讨

潍坊地震监测中心站地球物理数据跟踪分析工作始于2014年8月,截至目前已产出千条分析记录。文章梳理总结常见的数据跟踪分析问题,并提出相应的解决措施,为准确做好数据跟踪分析积累经验,为仪器装置改造、环境保护观测和数据异常核实提供参考。

海洋地球物理数据处理现状及展望

本文详细介绍了青岛海洋地质研究所地球物理数据处理技术的发展历程、技术现状和展望。介绍了目前主流的多波束高精度成像及声学信息提取技术、重磁数据处理及解释技术、浅水高分辨率浅地层剖面/单道地震数据处理技术、低信噪比小道距多道地震成像技术、长排列多道地震数据处理技术、水合物三维地震数据处理技术和地球物理反演与目标体识别技术等关键处理技术的现状,并对今后数据处理技术发展方向进行了展望。这些技术已成功运用于多项海洋基础地质调查、海岸带调查、深海地质调查、油气和水合物资源调查项目中,为海洋地质调查和研究提供了良好的支撑。

基于Fortran语言的地球外辐射带电子三维数据同化建模

开发地球电子辐射带的数据同化模型,对于理解辐射带电子的动态演化过程和辐射带空间天气预报具有重要意义.结合范阿伦卫星的辐射带电子观测数据和外辐射带三维扩散模型,采用卡尔曼滤波算法,本文开发了基于Fortran语言的外辐射带电子三维数据同化模型(Three-dimensional Data Assimilative Model of Outer Radiation belt Electrons,简称TDAMORE),实现对L^(*)=3~7、能量范围为0.1~5 MeV、投掷角范围为5°~90°的外辐射带电子时空变化过程的三维重构.通过对2018年8月期间外辐射带电子通量演化过程的重构,证实TDAMORE模型可以较好地重现不同能量和不同投掷角电子通量在磁暴前后的演化特征.通过分析电子通量的观测和同化结果之间的相关系数、平均误差、平均绝对误差和均方误差,发现对于能量低于4 MeV的电子,观测与同化结果之间的相关系数基本大于0.8且误差相对较低.而对于更高能量的电子,观测与同化结果之间的误差相对较高,这可能是同化模型忽略了电磁离子回旋波对电子的散射损失导致的.

地球化学数据库管理平台的建设与思考

为更好地发挥地球化学数据及方法在异常分析及震情跟踪研判中的作用,提高地球化学数据获取的便利性及数据存储的可靠性,规范异常核实及流动观测等地球化学样品的采集及检测流程,实现地球化学数据的自动分析及相关图件的自动绘制,中国地震台网中心建立了基于Linux系统的地球化学数据库管理平台,该平台应用数据库、地理信息系统(GIS)、WebGIS等技术,集成了样品送检、实验室检测、报告产出、数据存储筛选下载分析、图件绘制等功能,利用Piper图、Na-K-Mg三角图、同位素分析等方法,分析不同样品的地球化学特征,并给出相关图件。平台自推广以来,收集了大量的地球化学数据,提升了数据的可利用性,降低了地球化学数据分析的技术门槛,在异常性质分析及震情跟踪研判中发挥了作用。

基于集合平滑数据同化与直接采样法融合水文地球物理数据刻画裂隙网络分布

刻画裂隙含水层在地下水污染、地热、油气资源开采等研究中起关键作用。由于裂隙介质的强非均质性,其渗透率场一般呈现出显著的非高斯特性,该特性给水文地质参数的推估带来了极大的困难与挑战。为解决裂隙介质参数推估难的问题,本研究利用集合平滑数据同化与直接采样法融合水文地球物理数据推估裂隙介质参数场,设计多个数值算例,探究该数据同化框架刻画裂隙介质参数场的有效性,分析同化3种不同类型的观测数据对参数推估结果的影响,并探讨裂隙密度以及观测井的数量对参数推估效果的影响。研究结果表明:(1)基于集合平滑数据同化与直接采样法融合水文地球物理数据的方法,可有效地推估裂隙介质水文地质参数空间分布;(2)对比3种类型的观测数据推估结果,可知同时融合水头和自然电位观测数据(水文地球物理数据)的参数推估效果最佳;(3)研究区的裂隙密度以及观测井的数量同样对数据同化结果产生影响,因此建议在实际应用中应选择合理的观测井数量从而获得最优的参数推估方案。该研究可为裂隙介质参数场的刻画提供一种有效的方法,进一步为裂隙水资源的开发和管理提供可靠的理论依据。

海洋数据可视化软件ODV和JOA及其在海洋地球化学研究中的新应用

气候和生物地球化学循环作为海洋科学研究的重要领域,充分利用和深入挖掘海洋地球化学数据的需求日益增长。由于对海洋大规模直接观测难度较高,且海洋内部结构复杂、相互作用过程多样,通过研究数据解译海洋地球化学过程机制和海洋在生物地球化学循环中的作用往往需要对多种海洋物理和化学参数进行协同分析。海洋数据可视化软件作为高质量呈现数据视图的媒介,具备分析、处理、可视化数据的强大功能,可作为直观研究海洋学数据的有力工具。目前,国内关于海洋数据可视化软件的介绍多侧重原理,缺乏关于具体操作方面的指导。本文详细介绍了Ocean Data View(ODV)和Java OceanAtlas(JOA)的基本操作及数据可视化流程,对断面图、平面图、瀑布图等多类图式的绘制和数据分析方法进行说明,并对比这两种软件的差别;通过实例介绍ODV的开发功能在处理和可视化数据方面的优势及其在海洋地球化学等研究领域的具体应用,以期为海洋地球化学领域的科研人员提供参考和帮助。

基于岩石样本数据的地球内部物质化学成分统计分析及其对地球构造的影响

地球的内部结构与化学组成对于理解其构造、演化及地质活动非常关键。为深入探讨地球内部物质的化学成分及其与地球构造的关系,从多个地质钻探点收集了大量的岩石样本并进行详细的化学分析,使用统计图表对数据进行可视化。结果显示,地壳主要由硅酸盐矿物组成,富含硅和氧,地幔和核则含有较多的铁、镁及其他重元素,化学成分与地质活动,如地震和火山喷发之间存在密切关系。数据分析显示,地震活动的频率与地区的硅含量之间存在正相关性,这对理解地球内部物质的化学成分及其构造与地质活动至关重要。未来,需要在更深的地方进行钻探研究,结合多学科知识更全面地探索地球内部。

地球科学大数据与人工智能融入“普通地质学”课程的探索

“普通地质学”课程是地球科学类专业学生最重要的基础课程之一。其作为先导性基础课存在着课程知识内容广、知识点散且深度不足等特点,导致了学生知识掌握困难、缺少实践、学习积极性不高等问题。近年来,大数据与人工智能技术在地球科学领域内飞速发展。笔者尝试从教师和学生两个角度出发,结合知识图谱以及问答式人工智能等新兴技术并配合翻转课堂、课后线上教学等方式,合理整合知识结构并让学生实践,调动学生积极性,从而提高教学效果。

多源异构数据融合的水利数字地球研究

为实现不同部门、来源和类型数据的有效融合,提升水利信息多维度感知分析能力,基于Cesium数字地球引擎、采用B/S模式四层系统架构、结合多源异构数据融合方法,实现水利专题信息的三维模拟仿真。结果表明,多源异构数据融合的水利数字地球平台可统一管理各类数据服务,集成影像、地形、矢量、图表、模型等要素进行一张图三维可视化表达,实现对水利信息的多层次、多视角管理,为跨行业数据融合及水利信息化建设提供一定参考。

数据同化方法在固体地球物理学中的应用研究进展

数据同化将观测数据与模型融合,可提高模型参数的真实性或模型输出状态的可靠性,为尽可能实现物理和数学模型对固体地球实体的精确映射提供了一种有效的解决方法。本文梳理多种数据同化方法在多个固体地球物理学分支中的应用和研究现状,并初步探讨数据同化方法在固体地球物理学中亟须解决的问题。

GF-5光学遥感数据与地球化学数据融合研究

地球化学数据作为一种重要的基础数据,广泛应用于矿产勘查、环境评价、资源潜力分析等领域。遥感数据可以反映地表物质的电磁波特性,这一物理化学关系使遥感—地球化学数据融合成为可能。现有的遥感—地球化学数据融合方法存在融合精度不高,可选择的融合方法较少,不适应于实际生产应用等问题。为解决上述问题,提高地球化学数据的精度,通过光学遥感影像与地球化学数据的融合研究,实现了遥感—地球化学数据融合。

第二届“高等学校地球科学虚拟仿真、人工智能和大数据与拔尖人才培养研讨会”在北京召开

为扎实推进教育数字化战略行动,推动地球科学高等教育和拔尖人才培养,由虚拟仿真实验教学创新联盟地质学类、地质类、地理科学类、地球物理类、大气科学类、海洋科学类专业工作委员会等7家机构联合举办,中国地质大学(北京)地球科学与资源学院、北京大学地球与空间科学学院、吉林大学地球探测科学与技术学院等单位联合承办的“高等学校地球科学虚拟仿真、人工智能和大数据与拔火人才培养研讨会”2024年6月21日-24日在中国地质大学(北京)召开。

地球科学的大数据、数字孪生与水文学

地球科学是研究地球物理、化学和生物系统及其相互作用的庞大而复杂的领域。随着基于地球和卫星的传感器数量和分辨率的提高,地球科学数据的体量呈爆炸式增长,这些数据有助于我们探索地球的复杂现象和变化过程,并推动数据分析、可视化等技术的发展。将地球科学中的大数据定义为对地球系统开展多种观测和模拟而得到的大量、多样且不断积累的复杂数据,这些数据的分析与应用不仅需要大量可用的计算资源,还需要先进的技术和工具。随着大数据和人工智能的应用与发展,用于发现、分析和可视化大数据的技术和工具不断涌现,如Google Earth Engine,Apache Science Data Analytic Platform,The Pangeo Project等,这些平台具有广泛的地理空间数据和计算能力,显著提升了对地球系统的认知水平。

大数据时代的矿山地质地球物理勘探技术探究

在社会经济发展中,科学技术在进步,促使信息技术也在更新换代,逐步产生大数据、物联网、云计算等技术,对各个行业带来深远影响。而矿山地质勘探工作中,也需要使用到大数据技术,将其与地球物理勘探技术融合,能够产生很强的作用,进一步提升勘探工作效率和质量。而且,在传统矿山地质地球物理勘探技术使用中,往往并不重视大数据技术的应用,但是勘探人员对数据资料整理、分析、处理等过程,会受到诸多因素的影响,容易降低勘探结果质量,影响到矿山开发利用。基于此,在矿山地质勘探工作中,应当认识到大数据技术的优势,结合地球物理勘探技术的使用过程,制定与大数据技术融合的方案,有利于提升矿山地质勘探工作水平。本文通过在矿山地质勘探工作中,正确认识大数据技术的优势,结合地球物理勘探技术的使用过程,制定与大数据技术融合的方案,希望能有效提升矿山地质勘探工作水平。

Google地球和ArcMap数据互转

文章介绍了Google地球和ArcMap数据互转方法,并分别以Google地球中获取的点、线、面数据和ArcMap中的图层数据为例进行了互转。