大数据驱动下的数字古地理重建:现状与展望

• 作者: JAMES G.Ogg 侯明才 刘宇 张蕾 曹海洋 李凤杰 祝圣贤 穆财能 赵应权 钟瀚霆 陈安清 黄可可 黄虎
• 来源期刊: 高校地质学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 古地理重建 大数据 数据库 机器学习
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 深时数字地球专辑:地球科学大数据(Ⅰ)
• 页码范围: 73-85
• 页数: 13页
• 分类号: P531|P628+.4
• 字数: 13498字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16108/j.issn1006-7493.2019091

摘要

古地理学是一门强数据依赖性学科,古地理重建作为古地理学的核心任务之一,着眼于研究地质历史时期地球表面的地理、生物、气候面貌及其演化规律.随着大数据时代的来临,海量古地理数据的不断积累和计算机技术的高速发展使得标准化、智能化的数字古地理重建成为可能.文章通过介绍国内外与古地理相关的代表数据库及团队,总结其优缺点,提出大数据驱动下的数字古地理重建核心思路:(1)建立标准化的古地理学知识体系;(2)建立开放互动、动态更新的古地理数据库,并利用机器阅读技术等拓展数据来源;(3)建立标准化的古地理学数据质量控制体系;(4)利用机器学习技术建立各类型古地理重建模型,深度挖掘数据;(5)以可实时更新的智能数字地图集或多维动画形式输出成果.