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人类已进入大数据和人工智能时代,其成果已惠及千家万户。然而,大数据和人工智能技术在科学研究领域的应用却相形见绌,还未真正得到重视。大数据和人工智能是一种方法,一种思路,它不同于传统的科学研究方法和思路。在科学研究中,什么是大数据研究呢?符合大数据3个技术取向的是大数据研究,采用全数据模式的是大数据研究,从数据出发的是大数据研究。文中介绍了我们利用全球数据库数据厘定的玄武岩、安山岩、大陆边缘弧玄武岩(CAB)构造环境判别图,其中安山岩判别图填补了学术界的空白。玄武岩(MORB、OIB、IAB)判别图也不同于学术界早先熟知的判别图,是根据元素之间的相关关系厘定的。文中还讨论了大数据研究带来的一些可能很有意义的科学问题。如:1.在判别图研究中发现了许多效果较好的图解,主要依赖的是主元素、过渡元素和金属元素之间的关系,上述关系有什么意义,为什么会起到判别的作用?2.数据挖掘发现,全球大洋中脊中酸性岩极度匮乏,是否说明上地幔严重缺水?3.研究发现,中新世是全球岩浆活动最发育的时期,这一时期全球还出现了许多重大地质事件,二者之间是否存在关联?4.中新世全球埃达克岩最发育,按照埃达克岩的出露,发现从青藏高原到喀尔巴阡可能存在一个巨型的欧亚高原;5.根据对新生代苦橄岩全球时空分布研究,提出了一个如何认识全球热点问题等。文中还提出了下一步研究的建议并强调指出,科学已经进入大数据和人工智能时代,在大数据和人工智能时代,科学划分的标准发生了变化:凡是能够用数据化表述的学科才称之为科学,而不能用数据化表述的学科就不是科学,看来,能否被数据化是科学与非科学的分水岭。在大数据和人工智能时代,地质学和矿床学遭遇了空前的危机。按照我们的预测,在可以预见的未来,地球物理学将远超地质学,空间科学将异军突起,而在地质学领域内地球化学一花独放的局面还将维系很长一段时间。文中最后还探讨了今后找矿靠什么的问题,认为物化探和钻探测试技术的进步非常重要,同时,发展人工智能技术也已迫在眉睫。 相似文献
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本文结合对雨量数据的分析, 总结了泥石流自动实时监测预警中的一些关键技术, 并提出一种基于降雨过程的泥石流实时监测预警的解决方案。在泥石流的监测预警工作中, 目前多采用雨强与累计雨量作为主要参数, 如何正确识别一场降雨过程, 对于提高监测预警的精度具有重要的意义。结合监测数据特征, 本文采用詹钱登对降雨过程的划分标准, 基于数据库技术实现对降雨过程的自动识别, 为后续预警参数的获取提供支撑。由于受雨量计工作模式的影响, 其原始数据的时间间隔是随机的, 不能直接用于预警模型的计算, 因此对雨量监测数据进行等时间间隔的处理。在预警流程方面, 如何实现预警过程无人工干预的完全自动、实时与稳定运行, 一直是预警工作中的难点, 本研究中引入“系统服务”这一技术, 将整套预警系统作为系统级别的后台服务运行于服务器上, 能够保证整个预警过程稳定地运行, 真正意义上实现了泥石流监测预警过程的自动化与实时化。本文研究成果应用于走马岭沟泥石流监测预警中, 成功对2013年7月8日的泥石流事件进行预警。 相似文献
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泛北极地区位于北半球高纬度地区,主要属于低温限制型生态系统,因而泛北极地区植被对全球变暖敏感。要明确泛北极地区陆地生态系统对全球变暖响应过程和机理,就需要高精度的植被类型分类数据作为基础资料。但是,目前泛北极地区植被数据的结果还不完善。为更好地认识泛北极地区植被类型分类的现状、发展历史和未来研究方向,本文综述了泛北极地区植被类型制图的数据来源、植被类型划分方法和植被类型制图研究方法。总体而言,泛北极地区的植被调查从20世纪20年代就陆续开展,目前部分区域尺度上的地表覆盖类型的结果,但具体的植被类型制图工作还存在一系列难题。主要原因包括植被野外调查实测数据较少和分布不均、植被类型分类标准不一、苔原植被群落的异质性大、制图技术和分类算法优化困难等。因此,在下一步泛北极植被类型制图工作中,需要制定标准化分类策略,规范数据获取及数据库的整理工作,并发展新的制图方法,从而促进植被类型制图研究工作。 相似文献
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