遥感、测绘等地理信息技术在地球科学研究中的应用与发展趋势

最近，深时数字地球 (DDE) 计划在其网站上创建了一份地球科学领域近十年来（2014-2023年）最新研究进展的趋势主题清单（网址：trends.ddeworld.org），该清单包含30个趋势主题，并正在邀请世界各地的地球科学研究人员投票选出最重要的10个趋势主题。在这30个地球科学最新研究进展的介绍中，可以看出遥感、测绘等地理信息技术在地球科学研究的多个领域中有所应用。

在30个主题清单中，除“遥感”单独作为一个主题专门介绍外，遥感、测绘技术在多个领域中的应用及发展趋势都有所有阐述。30个主题清单如下：（1）三维地球结构探索，（2）碳捕获与封存，（3）气候与构造，（4）比较行星学，（5）大陆生长与超大陆循环，（6）关键矿产，（7）地壳物质循环，（8）深海沉积，（9）地球早期分异，（10）早期板块构造，（11）地球冰川史，（12）能源资源，（13）地球历史上的游离氧气，（14）地质年代测定，（15）核废料地质处置，（16）全球海洋碳循环，（17）人为诱导地震，（18）水文地质学与地球水资源，（19）地质科学中的机器学习和大数据分析，（20）岩浆系统，（21）边缘海，（22）地球历史上的生物大灭绝，（23）矿产资源，（24）自然地质灾害与极端地震，（25）生命起源，（26）地球历史中的造山过程，（27）过去、现在和未来的气候变化，（28）板块构造与地幔动力学，（29）遥感，（30）地形变化与地球动力学。这30个主题反映了地球科学研究的最新趋势和进展，有可能解决与社会、科学和技术密切相关的现实世界问题，对于从事地球科学研究的科技人员具有较高的参考价值和指导意义，尤其对于年轻的地球科学研究人员在未来研究方向的确定方面具有很高的参考价值。同时，它也对地理信息从业人员了解地理信息技术在地球科学领域的应用及前景也有所启发。深时数字地球 (DDE) 是由国际地球科学联合会组织开展的一项大科学计划。DDE大科学计划于2018年启动，该计划由国际地球科学联合会发起并与世界各地的专业协会、学术机构和科学家合作，旨在协调“深时”数字地球科学数据应用，促进数据驱动的地球科学发现，以了解地球的历史演化与未来发展趋势。本文摘选了以下明确说明应用了地理信息技术的几个主题，以飨读者。

遥感

遥感是理解和管理地球表面和大气层的重要工具，近年来取得了重大进展。

一个关键应用是监测城市热岛效应，土地利用变化、城市化和植被减少对局部气候的影响。空气质量评估，特别是关于PM2.5浓度的评估，是遥感做出重大贡献的另一个关键领域。利用先进的机器学习技术，研究人员现在可以更准确地预测PM2.5水平，有助于减轻与空气污染相关的健康风险。此外，遥感在环境变化的时空分析中发挥着关键作用，例如监测土壤水分和蒸散量的进步为农业生产力、水资源管理和气候变化影响提供了宝贵的见解。多传感器数据的融合增强了更全面地描述复杂环境现象的能力。此外，像Google Earth Engine这样的平台使人们能够便捷地获得地理空间分析能力，使更广泛的用户能够参与环境监测和管理。

遥感技术的发展得益于人工智能和机器学习的融合，正在彻底改变我们研究和理解各种环境和城市挑战的方法。遥感技术的未来在于扩展这些能力，特别是在城市研究和空气质量监测方面，以及开发更全面、更易于使用的分析平台。遥感技术的不断发展有望增强我们有效观察、理解和应对全球环境变化的能力。

地形变化与地球动力学

地形变化与地球动力学探索地球表面的演化及其与地质过程的相互作用。该领域对于理解气候相互作用、环境动力学和地质灾害至关重要。主要挑战包括准确的地形测绘和对动态地球过程的理解，如格陵兰地形测绘和全球水深测绘。

关键的科学问题集中在大陆构造的动力学和地形变化机制，如印度-欧亚碰撞带的地壳变形和青藏高原隆升的时间和机制。研究表明，LiDAR、无人机等技术的突破极大地促进了地形分析，使人们能够对各种环境中的地貌过程进行详细研究。近年来的主要进展体现在遥感数据、计算工具和综合地质模型的整合上，有助于理解地形、地质过程和地震活动之间的关系。

地形变化与地球动力学未来的研究方向包括提高地形模型的精度，进一步发展遥感技术，加深对地表地形对地质过程影响的理解。强调多学科研究，该领域正在朝着更全面的地球动态系统模型发展，这对于预测环境变化、管理资源和减轻地质灾害至关重要。

水文地质学与地球水资源

水文地质学与地球水资源在确保地球水资源的可持续性方面发挥着至关重要的作用，水资源是所有生命形式和生态系统稳定的必不可少要素。该领域面临着一系列的挑战：来自各种污染物（例如氟化物、硝酸盐、重金属和铀）的污染对不同地理区域构成重大健康风险，人口稠密和农业地区的地下水过度开采加剧了对水资源可用性和质量的影响，通过水源传播的包虫病等疾病给该领域增添了另一层复杂性。

主要科学问题围绕着理解人为活动与自然水文地质过程之间的复杂相互作用。近年来技术和方法的突破，包括多元统计方法、先进的健康风险评估和水文地球化学模型的应用，使我们对这些复杂性有了更深入的了解。土壤和水评估工具 (SWAT) 和遥感技术等工具为评估水资源和监测地下水变化提供了创新方法，进一步推动了水文地质学研究。

未来应重点发展可持续的管理实践，考虑人类活动和气候变化对地下水资源的累积影响；优先实施先进的监测系统和预测模型以指导有效的水资源管理策略；解决污染源，优化地下水开采及促进农业高效用水，确保地下水资源的长期保存和质量。

地质科学中的机器学习和大数据分析

地质科学中的机器学习和大数据分析通过利用先进的算法和庞大的数据集来解决复杂的地质科学挑战，正在彻底改变我们对地球复杂系统的理解和管理。这种整合在改进预测和更深入地了解地球过程方面发挥着至关重要的作用，这对有效管理资源、保护环境和减轻灾害至关重要。

该领域在预测建模方面取得了显著进步，特别是在矿产勘探和地下水测绘方面。在地震学和水文学等学科中，机器学习技术的采用，包括 LSTM 网络等尖端模型，彻底改变了地震检测、地震层析成像和河流流量预测。将数据驱动分析与传统物理模型相结合的混合模型越来越被认为是进行全面预测的必要手段。气候和天气预测方面在改进极端温度预测的偏差校正方法方面取得了进展，并实施了生成对抗网络等创新方法用于随机参数化。该领域面临着与数据整合和复杂模型的可解释性相关的挑战，这些挑战对于充分利用机器学习在地质科学中的潜力至关重要。

展望未来，地质科学中的机器学习和大数据分析的发展轨迹将涉及在各个领域与物理建模更深入的整合。克服与数据异构性相关的挑战并增强模型的可解释性是关键目标。机器学习和大数据分析的持续发展具有巨大的潜力，可以改变我们解决地质科学中多方面挑战的能力。

边缘海

边缘海，例如地中海、红海和南海，是海洋和陆地生态系统之间的关键界面，在调节区域气候、支持海洋生物多样性以及支撑当地经济方面发挥着至关重要的作用。这些位于大陆边缘的半封闭海域为研究全球环境变化在区域尺度的复杂相互作用提供了独特的机会。研究这些海域的主要挑战之一是破译其错综复杂的地球物理结构，例如红海以其深层岩石圈构造为特征，而南海则呈现出构造的复杂性，了解这些特征对于揭示这些海域的演化和当前动力学特征至关重要。气候变化构成了另一个重大挑战，表现为极端天气事件、海洋生物多样性的变化以及海平面的波动。这些海域在更广泛的气候现象中也发挥着至关重要的作用，例如季风系统与区域降雨模式之间的相互作用，以及厄尔尼诺-南方涛动 (ENSO) 等大尺度气候振荡对海洋热浪和生态动力学的影响。

近年来的技术进步，特别是在地球物理和遥感技术方面，为我们提供了前所未有的对边缘海结构和气候动力学的洞察。气候模型和多尺度干旱指数增强了我们对极端天气模式和海洋生态响应的理解。此外，专注于南海天然气水合物和冷泉的研究揭示了潜在的能源资源和海底地质过程。

展望未来，迫切需要集中研究，以了解和减轻这些海域海洋热浪增多带来的生态和社会经济影响。未来对边缘海的研究将继续整合多学科方法，利用技术和建模的进步，加深我们对地质、海洋学和气候系统之间相互联系的理解。这种整合方法对于制定有效策略，以适应和减轻这些重要地区全球环境变化的影响至关重要。

（本文内容主要选自“地学新视野”公众号，地球科学领域近十年来（2014-2023年）最新研究进展的30个趋势主题清单见《地球科学研究的发展趋势》）

作者：马立风（地信界）

来源：地信界