地质科学
     首页 | 过刊浏览 |  本刊介绍 |  编委会 |  投稿指南 |  期刊征订 |  留言板 |  批评建议 |  联系我们 |  English
地质科学  2017, Vol. 52 Issue (3): 637-648    DOI: 10.12017/dzkx.2017.041
论文 最新目录 | 下期目录 | 过刊浏览 | 高级检索  |   
大数据正在引发地球科学领域一场深刻的革命——《地质科学》2017年大数据专题代序
张    旗1,2    周永章3,4
  1.  中国科学院地质与地球物理研究所 北京 100029;
  2.  中国科学院地质与地球物理研究所岩石圈演化国家重点实验室 北京 100029;
  3.  中山大学地球环境与地球资源研究中心 广州 510275;
  4.  广东省地质过程与矿产资源探查重点实验室 广州 510275
Big data will lead to a profound revolution in the field of geological science
Zhang Qi1, 2    Zhou Yongzhang3, 4
  1. Institute of Geology and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing  100029;
  2. State Key Laboratory of Lithospheric Evolution, Institute of Geology and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing  100029;
  3. Center for Earth Environment & Resources, Sun Yat-sen University, Guangzhou  510275;
  4. Guangdong Provinical Key Laboratory of Mineral Resources and Geological Processes, Guangzhou  510275
 全文: PDF (1902 KB)   HTML( )   输出: BibTeX | EndNote (RIS)      背景资料
摘要 

本文针对目前国内大数据研究的现状,着重分析了在地球科学领域大数据研究落后的原因,指出大数据正在引发地球科学领域一场深刻的革命,大数据的关键不在于数据的大,而且在于思维的新;从数据出发,让数据说话,依靠人工智能方法,让机器学习、深度学习、可视分析等大数据技术逐步成为必需。利用大数据方法研究玄武岩构造环境判别图以及中新世岩浆事件的意义所取得的成果即是极佳的研究范例。文中指出,面向未来,大数据对于地球科学界来说,决不是可有可无的,它将创造奇迹。大数据作为第四科学范式的研究领域十分宽广,它将改变地球科学家的思维方式,从逻辑思维方式转变为由数据驱动的关联思维方式,文中呼吁科学界对大数据给予更多的关注和支持。

服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
张 旗 周永章
关键词数据   第四科学范式   玄武岩判别图   小数据   问题   前景   实例     
Abstract

In view of the present research situation of domestic big data, this paper points out that science big data has been far behind the network big data and business big data. This paper emphatically analyzes the reason for the big data research falling behind in the earth science field, and introduces initial results in some areas. This paper points out that big data will lead to a profound revolution to science, which is mainly manifested on the changes in the scientific method and scientific ideas, and will cause the change of scientific theory and innovation. It will change the present situation of the scientific research greatly in a short time, enhance the level of scientific development, and change people's perception of the world. It will change the way scientists thinking, shift logical thinking from scientists to relevant ways of thinking from the scientific fact itself provides, and explore the mysteries of science itself and laws from the fact correlation. This paper points out that big data is no mystery, the key to the big data is not in a big data, but in the new thinking. Using new thinking to process the data, is big data method. Domestic recent research on basalt discrimination diagram results using the method of big data is an excellent research paradigm. This paper points out that the study of big data field is very wide, the prospect of big data research is nearly limitless. This paper calls for the academia to give more attention and input to the big data.

Key wordsBig data   The fourth science paradigm   Basalt discrimination diagram   Small data   Question   Prospect   Case   
收稿日期: 2017-03-02;
基金资助:

国家自然科学基金重大研究计划项目(编号:91014001)和中国科学院地质与地球物理研究所岩石圈演化国家
重点实验室项目(编号:81300001)资助。

作者简介: 张 旗,男,1937年9月生,研究员,岩石学和地球化学专业。E-mail:zq1937@126.com
引用本文:   
张 旗 周永章 . 2017, 大数据正在引发地球科学领域一场深刻的革命——《地质科学》2017年大数据专题代序. 地质科学, 52(3): 637-648.
Zhang Qi Zhou Yongzhang. Big data will lead to a profound revolution in the field of geological science[J]. Chinese Journal of Geology, 2017, 52(3): 637-648.
 
没有本文参考文献
[1] 金维浚 马珊珊 张丽莉 颜丹平 何登发. 基于地震数据构造曲率属性预测裂缝[J]. 地质科学, 2019, 54(2): 345-355.
[2] 罗建民 张 旗. 大数据开创地学研究新途径:全数据挖掘提高研究精度——《地质科学》2018“纪念孙枢先生地质大数据专题”代序[J]. 地质科学, 2018, 53(4): 1207-1214.
[3] 葛 粲 顾海欧 汪方跃 李修钰 周宇章 袁 峰. 基于数据密度确定分布区域的方法:以TAS图解分析为例[J]. 地质科学, 2018, 53(4): 1240-1253.
[4] 张昌振 张 旗 金维浚 刘学龙 刘欣雨. 太古宙TTG 能否与埃达克岩对比?——全球数据给出的结果[J]. 地质科学, 2018, 53(4): 1254-1266.
[5] 罗 应 袁方林 金维浚 刘学龙 张昌振 刘欣雨 张 旗 余海军. 全球苦橄岩与太古宙科马提岩对比:全数据模式的启示[J]. 地质科学, 2018, 53(4): 1267-1284.
[6] 张明明 沈 乐 廖宝胜 李晓晖 袁 峰 周宇章. 基于空间数据挖掘的三维成矿预测定量指标体系建立方法研究——以宁芜盆地钟姑矿田为例[J]. 地质科学, 2018, 53(4): 1300-1313.
[7] 李志辉 赵 萍 李晓晖 袁 峰 周宇章. 基于CART算法的三维成矿预测研究——以安徽白象山矿区为例[J]. 地质科学, 2018, 53(4): 1314-1326.
[8] 贾 蔡 袁 峰 李晓晖 胡训宇 廖宝胜 孙维安 . 基于多源数据约束的成矿动力学模拟——以宁芜盆地钟姑矿田典型矿床为例[J]. 地质科学, 2018, 53(4): 1327-1346.
[9] 季 斌 周涛发 张达玉 李晓晖 袁 峰. 大数据环境下内蒙古浩布高地区铅锌多金属矿智能矿产预测研究[J]. 地质科学, 2018, 53(4): 1347-1360.
[10] 赵 萍 李志辉 肖 瑶 袁 峰 李晓晖. 基于高分二号卫星数据的煤矿区地质灾害信息提取研究[J]. 地质科学, 2018, 53(4): 1361-1374.
[11] 林 逸 张长厚. 基于断层滑动数据古应力反演的影响因素及其误差分析[J]. 地质科学, 2018, 53(4): 1488-1498.
[12] 杨富成 张旗 李文昌 刘学龙 陈万峰 余海军 王帅帅 彦廷龙 罗云. 全球洋岛和洋底高原海山中的中酸性岩——数据挖掘及其意义[J]. 地质科学, 2017, 52(4): 1369-1387.
[13] 袁方林 杨婧 张旗 刘欣雨 张成立. 后弧(rear arc)岩浆作用的特征及其意义[J]. 地质科学, 2017, 52(4): 1388-1410.
[14] 刘欣雨 张 旗 张成立 . 全球新生代安山岩构造环境有关问题探讨[J]. 地质科学, 2017, 52(3): 649-667.
[15] 李玉琼 张 旗 王金荣 刘欣雨 陈万峰 . 全球大陆弧玄武岩(CAB)的特征——与岛弧玄武岩(IAB)和弧后玄武岩(BAB)的对比[J]. 地质科学, 2017, 52(3): 693-713.
 
版权所有 © 2009-2017 《地质科学》编辑部
地址:北京9825信箱  邮政编码:100029
电话:010-82998109  010-82998115
京ICP备05029136号-10