许义江，李成龙，谈昊林，盛雪芬

表生地球化学教育部重点实验室，南京大学 地球科学与工程学院，南京210023

1 前言

随着科学技术的发展，科研数据量飞速增长，传统的计算分析手段和依赖经验的研究范式已经越来越显示出其局限性。大数据可以全方位地、动态地呈现事物的发展过程，探明各种因素间的相关关系，从碎片化的海量数据中恢复事物的全貌，这将促成并推动科学家思维方式从逻辑思维向由数据驱动的关联思维转变（Lynch, 2008; 周永章等，2016; 翟明国等，2018）。大数据正在掀起一场科研革命。

地学大数据是一种时空信息大数据。时空信息是地学数据的一个基本属性，广泛产生于地球物理、地球化学、遥感传感以及原始数据的解析、模拟等地学相关的研究活动中。世界各国的地质调查数据库和专题性的地学数据库以及相应科研工作均提供了海量数据，并且这一数据量仍在与日俱增，但其共享性整体上相对较为薄弱（张颖慧等，2020; 李秋立等，2020; 齐浩等，2020），该现状为开展相应的大数据研究提供了机遇与挑战。

大数据分析技术及其观念在地球科学领域的深入应用越来越得到重视，地学研究与大数据技术的结合已取得了重要的成果。例如Slessarev等（2016）对60291份土壤pH数据进行随机抽样，证实土壤pH存在从酸性向碱性突变的阈值，且该阈值与年降水量和年潜在蒸发量的差值有关，降水和蒸发通过影响成岩矿物（以碳酸钙和三水铝石为主）的溶解、搬运过程进而影响土壤pH; McKenzie等（2016）以碎屑锆石作为岛弧火山活动的指标，发现百万年时间尺度上岛弧火山作用活跃性与冰室—温室气候变化有直接相关性，揭示了地球内部作用与气候的关联性。……