第1章绪论
1.1地质大数据特点及来源
地质大数据是服务国家能源资源安全、重大基础设施建设与国民经济可持续发展的重要战略性数据资源。地质大数据与新一代信息技术的融合发展为地质科学带来新的机遇与挑战。一方面，地质数据类型更加丰富、数据观测尺度更加精细、数据时效性更好，为全息数字地球基准构建、地球系统知识挖掘、地球系统模拟预测等提供了新的可能。另一方面，地质大数据多源异构、多维、多尺度、模糊性、时空不均匀性和过程的非线性等特征给地质大数据的存储管理、知识挖掘和应用服务等均提出了难题（翟明国等，2018），不同领域的地质数据特点差异大，缺乏多维时空统一的数据模型，严重限制了地质时空大数据知识挖掘和应用服务水平。因此，现有的地质信息化技术对数据融合、高效计算、知识提取、动态模拟等处理分析能力有待提升。
在过去的十年中，我国致力于提升地质科学数据服务信息化水平，建立有效的数据汇聚共享和服务机制。按照地球系统科学理论，依托大数据、云计算等前沿信息化技术，整合多圈层、多专业、多要素的地球科学数据（涵盖基础地质、矿产地质、水文地质、环境地质、灾害地质、地球物理、地球化学等多个门类），搭建了国家地质大数据共享服务平台“地质云3.0”，建成了地质科学“一张图”大数据体系（表1-1）。当前，“地质云”平台实现了43家单位节点全覆盖，并拓展接入省级、行业、高校节点，集成整合11.9万个地质信息产品，接入440余万件存量地质资料服务，初步解决了地质调查成果共享利用周期长、效率低、共享难的问题，实现了地质信息服务从线下服务向线上服务、基础服务向专题服务等模式的转变，有效推动了地质数据信息高效便捷服务。可以看到，地质信息化建设已经取得显著成效，初步形成了完备的地质信息化基础设施和信息资源“汇聚-应用-回馈”的云生态（谭永杰等，2023）。然而，目前地质信息化工作重点主要聚焦在地质数据资源整合与共享服务，而分布式环境下多维、多尺度、大规模地质数据的高效存储、检索、可视化、分析能力亟待提升，且已成为限制地质时空大数据知识挖掘和领域应用的瓶颈之一。
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