地学前缘

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1. 面向人类智能与人工智能融合的矿产资源预测新范式

成秋明

地学前缘 2025, 32 (4): 1-19. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.7.20

摘要（1156）

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PDF（pc）（10190KB）（1109）

矿产资源是支撑社会经济发展的关键物质基础,其形成和分布受控于地球深部过程与浅表环境的复杂相互作用。随着全球矿产资源需求持续增长,传统矿产资源预测方法在覆盖区、深部隐伏矿及非传统找矿区域的应用面临巨大挑战。近年来,大数据和人工智能(AI)技术的快速发展为矿产资源研究提供了重要机遇,为矿产资源预测与评价提供了变革性的技术手段。本文系统梳理了矿产资源预测的理论演进历程,深入探讨了大数据与AI赋能的矿产资源预测新范式,包括“矿床”概念的拓展、地球系统-成矿系统-勘查系统-预测评价系统的多系统关联建模、地质调查数据与科研长尾数据的智能集成,以及人类智能(HI)与人工智能(AI)的深度融合。通过作者团队近年来完成的覆盖区矿产综合预测、深部矿产资源定量预测及全球斑岩铜矿知识图谱构建等研究项目的典型案例解剖,展示了非线性理论与AI技术在解决矿产资源预测关键科学问题中的创新应用。在此基础上,文章展望了未来数据驱动与智能协同将彻底改变矿产资源预测范式,显著提升矿产资源预测的精度和效率,推动矿产资源预测从传统经验模式向智能化、定量化方向转变,为新一轮找矿突破战略行动提供重要的理论和技术支撑。

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2. 三维地质智能建模研究进展

叶舒婉, 侯卫生, 杨玠, 汪海城, 白芸, 王永志

地学前缘 2025, 32 (4): 182-198. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.4.72

摘要（1040）

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高精度的三维地质建模是数字孪生技术快速发展的重要基础,为资源预测、工程规划和灾害防治等领域提供了关键支撑。传统三维地质建模方法多依靠人工交互,难以满足复杂地质环境下对精细结构表达和实时更新的需求。为突破这些局限,近年来引入的机器学习与深度学习为地质建模提供了新的智能化解决方案,有效提升了模型的自动化程度和复杂结构的表达能力。本文系统回顾了三维地质建模的发展历程,总结了半智能化、机器学习和深度学习三个发展阶段的技术特征;深入剖析了深度学习与不确定性分析、迁移学习、主成分分析及多点地质统计学等方法的融合方法。同时,针对现有方法在数据稀疏处理、计算复杂性、模型可解释性和实时更新能力方面存在的不足,提出未来的研究趋势与发展方向,包括多模态数据融合、地质知识嵌入、轻量化模型优化、不确定性量化和人工智能大语言模型等。随着智能化建模技术的不断进步,三维地质模型的精度、可靠性和适应性将持续提升,进一步推动地质领域的数字孪生技术应用与工程实践发展。

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3. 硫自养反硝化技术工程应用现状及展望

陈男, 陈方鑫, 彭彤, 李冶平, 孙大鑫, 原源, 刘程田, 梅朵朵, 詹永恒, 汪小童, 冯传平

地学前缘 2026, 33 (1): 163-178. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.10.24

摘要（814）

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微生物反硝化是硝酸盐去除的重要方法。然而,传统的异养反硝化技术依赖外部有机碳源的添加,存在处理成本高、污泥产量大及碳排放强度高等问题。在“双碳”背景之下,寻找经济且环境友好的生物处理技术,成为低碳处理硝酸盐废水的核心问题。硫自养反硝化技术使用还原态硫代替有机碳源作为电子供体驱动生物反硝化过程。与传统异养过程相比,大幅降低碳排放强度和外源碳需求。本文基于硫自养反硝化技术原理与工程应用现状,系统比较了复合型硫基材料和高硫型材料的脱氮性能,讨论了实际应用中硫自养滤料的功能特性。并基于各类反应器在结构配置、物料特性、接触方式、微生物群落富集机制等方面差异,阐释了不同类型反应器在实际应用中的性能特征。在厘清反应体系运行特性的基础上,本文综述了自养反硝化技术在市政、工业、生态等脱氮领域工程规模的应用,探讨了硫自养反硝化技术在市政污水、高盐废水及人工湿地等多场景高效脱氮应用现状,量化了硫自养技术的运行成本及环境效益。最后,展望了未来硫自养反硝化的研究方向,通过材料开发、基因工程靶向调控推动工艺标准化以突破工程化瓶颈,最终构建低碳高效的硫自养脱氮技术体系,以期为硫自养反硝化技术的工程化应用提供重要参考。

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4. 大模型驱动的矿产资源智能预测超级智能体构建方法探索

王永志, 温世博, 李博文, 陈星宇, 董宇浩, 田江涛, 王斌, Muhammed Atif BILAL, 纪政, 孙丰月

地学前缘 2025, 32 (4): 38-45. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.7.1

摘要（701）

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矿产资源预测是数学地球科学领域的一项重要研究内容,需使用多种软件处理跨专业地学数据,面临处理过程复杂、工作量巨大、语义难对齐等诸多问题,给研究人员带来巨大挑战。随着新一代生成式人工智能的大模型、智能体等出现,极大地推动了各行业的变革性发展,亦赋能矿产资源预测向智能预测跨越。本文提出一种大模型驱动的矿产资源智能预测超级智能体方法,以多模态大模型(如DeepSeek、通义千问)为基础底座,依托通用智能体技术创建由管理智能体和智能体群构成的超级智能体。智能体群包括地质智能体群、地球物理智能体群、地球化学智能体群、遥感智能体群等,每个智能体群含有多个单一智能体或小型智能体群,每个智能体访问具体的工具(本地自定义、网络及自动生成)、数据等。智能预测超级智能体自动感知外界发送的预测要求,由管理智能体串行或并行调用多个智能体群、单一智能体(如生成二维图)、工具(如插值)、访问数据等完成矿产资源智能化预测任务。以地球化学图生成为例,深度剖析通过智能体与大模型交互完成任务的内部运行机制,一键式智能生成一种或多种地球化学图,证明智能计算方法的有效性。通过将大模型、智能体与矿产资源预测业务三者深度融合,在输入为文字或语音时即可完成零代码的预测任务,为创建矿产资源智能预测新范式提供有益探索。

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5. 生成式AI技术在地学研究中的应用现状及发展趋势

周圣荃, 李以科, 王永志, 刘海明, 李楠, 柯昌辉, 李瑞萍, 赵永岗, 张丽

地学前缘 2025, 32 (4): 303-316. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.4.68

摘要（625）

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地球复杂巨系统研究的多维度发展持续驱动着地学研究方法的突破创新。生成式AI技术作为新兴研究工具,凭借强大的数据处理与知识推理能力为地学研究提供了新的思路。本文系统梳理生成式AI技术的发展脉络,对比ChatGPT与国产DeepSeek模型的技术路线,展现了生成式AI技术强大的自然语言处理能力和多模态模型构建的优势。本文详细总结了生成式AI技术在地学中的应用,特别是在资源勘查领域的应用现状和发展趋势。生成式AI技术已实现地学领域中多源异构数据的通用性整合,在资源勘查领域深入参与各阶段工作并于数据整合、认知推理、应用服务等层面提供技术支撑,掀起资源勘查领域革新浪潮。目前,生成式AI技术在地学应用领域依然存在数据完备性缺陷、地质复杂系统挑战、地质模型可解释性难题等核心制约。综合分析指出,生成式AI重构“数据感知-知识提炼-决策生成”技术体系,必将加速实现该技术在地球科学各领域的应用突破,为创新勘查技术方法、提高勘查效率、助力新一轮找矿突破战略行动、保障国家能源安全提供重要技术支撑。

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6. 基础模型时代的地球科学:AlphaEarth如何重塑定量地学

成秋明, 杨一琳, 周远志, 张渊智

地学前缘 2025, 32 (5): 1-11. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.9.68

摘要（538）

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进入21世纪以来,随着大数据和人工智能技术的快速发展与深度应用,地球科学正在经历一场深刻的变革,其特征是研究范式由定性描述转向定量分析,由对自然现象的观察转向对内在机理的深入揭示,由局部区域的研究扩展至全球尺度的综合视角,由基于经验的推断发展为依托数据与模型的智能预测。AlphaEarth Foundations(AEF)作为新一代地球空间(Geo)智能平台,通过构建统一的64维共享嵌入空间,首次实现了光学、雷达、激光等12类对地观测数据的标准化表征与无缝融合,其数据同化效率显著提高,解决了长期困扰地球科学研究的“数据孤岛”问题,同时也正促进重塑地球科学研究的范式与方法论体系,特别是在定量地球科学领域实现突破性进展。本文系统论述AEF如何通过其创新的多源数据融合架构、高维特征标注学习和可扩展计算框架,对推动数据驱动的地球科学研究进入智能化、精准化和实时化发挥作用,同时,通过资源环境领域的应用实例表明AEF的潜在应用前景和创新需求。研究表明,AEF不仅显著提升了传统地球科学问题的解决效率,更催生了多个全新的地学研究方向和方法论体系。

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7. 新疆地热资源分布、成因及开发利用方向:第三次新疆综合科学考察地热科考成果综述

孔彦龙, 董远卓, 叶灿滔, 程远志, 乃尉华, 庞忠和, 马伟斌, 张健, 龚宇烈, 李义曼, 姜光政, 王迎春, 古丽波斯坦·吐逊江, 田小明, 李棱雪, 师德扬, 张程凯, 田逸楠, 李斌, 陈锋, 张磊, 王珂, 任亚倩, 张伟尊, 罗冠中, 段佳斌, 陈娅奎, 张小雷, 汪集暘

地学前缘 2026, 33 (1): 283-295. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.10.27

摘要（508）

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基于“冷壳冷幔”的理论认识,新疆一直被认为是地热资源相对贫瘠的地区,其总体勘查和开发利用情况远落后于内地。第三次新疆综合科学考察课题“地热等清洁能源资源综合调查与评价”在收集整理全疆地热已有成果的基础上,重点开展野外补充调查,新发现了地热点位11处,补充确定了地热资源赋存形式2种,估算新疆地热资源量折合超过18亿吨标准煤。调查结果显示,新疆地热资源主要分布于盆间隆起山地,与其主要人口分布保持高度一致,而较少的人口基数决定了新疆人均地热资源量较高,反而说明了其具有较大的开发利用潜力。新疆地热资源表现出“北疆禀赋差,南疆禀赋好”的分布格局:北疆天山、阿勒泰山地区广泛发育以断裂深循环成因的中低温水热型地热资源,而在南疆帕米尔高原,受印度-欧亚板块碰撞的影响,形成了目前新疆唯一发现的高温地热资源。然而,新疆地热资源开发利用整体水平相对较低,开发利用方式单一,以洗浴保健和旅游疗养为主,且主要在经济发展较好、交通较方便的北疆,南疆地热开发利用程度较低。通过本次科学考察摸清了新疆地热资源分布与开发利用现状情况,结合新疆国土空间规划,围绕新疆“双碳”发展战略,课题组提出新疆地热能源资源开发利用路线建议:在南疆塔什库尔干塔吉克自治县等地区推动“地热发电+综合利用”发展,在北疆温泉县等地区大力推进“地热+”综合能源开发,在乌-昌-石城市群全面深化浅层、中深层岩土地热能利用。

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8. 中国大陆地貌特征及其成因探讨

李廷栋, 刘勇, 王淼, 刘彩云

地学前缘 2025, 32 (6): 245-255. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.9.32

摘要（489）

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中国是世界上地势、地貌最复杂又最具特色的国家。山川纵横,湖泊与沼泽、湿地星罗棋布,山水林田湖草沙冰(冰川)一应俱全。地势的阶梯状展布、高大的青藏高原、西北地区的盆岭地貌和广袤的沙漠与戈壁、北方的黄土高原、横断山系的高山峡谷、云桂黔川多彩多姿的岩溶地貌等,都是世界上罕见的地貌景象。本文主要论述了中国地势4个阶梯的展布特点及其与地壳、岩石圈厚度之间的契合,并从地质作用成因与自然地理的耦合上将中国山脉划分为6大山脉群,讨论了中国山脉、河流、湖泊、湿地的类型、分布与特征,探讨了中国大陆及其自然地理格局、地貌景观和生态系统形成的地质背景。

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9. 基于集成学习模型与贝叶斯优化算法的成矿预测

孔春芳, 田倩, 刘健, 蔡国荣, 赵杰, 徐凯

地学前缘 2025, 32 (4): 122-139. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.4.66

摘要（458）

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全球进入隐伏矿体勘查时代,急需新的找矿预测方法。利用集成学习进行的数据驱动的成矿预测模型正在成为深部隐伏矿产勘探的有力工具。然而,基于集成学习的成矿预测模型面临着一些普遍的问题,特别是模型的参数调优。模型的参数调优是一个非常耗时的过程,需要繁琐的计算和足够的专家经验。本文提出了一种基于多源地学知识与贝叶斯优化算法的集成学习模型来解决上述问题。具体来说,首先,基于多源地学知识,构建锰矿成矿预测数据库;其次,基于自适应提升模型(Adaptive Boosting,AdaBoost)和随机森林(Random Forest,RF)模型,建立黔东北锰矿成矿预测模型;然后,采用贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization,BO),通过5倍交叉验证的辅助,寻找BO-AdaBoost和BO-RF模型最合适的超参数组合;最后,利用精度、准确率、召回率、F₁分数、kappa系数、AUC值等参数及已有成果检测模型的性能。实验结果发现,BO-AdaBoost和BO-RF模型的AUC值都得到了显著的提高,表明BO是一个强大的优化工具,优化结果为集成学习模型的超参数设置提供了参考。同时,实验结果也表明:BO-AdaBoost模型(92.8%)比BO-RF模型(89.9%)具有更高的预测精度和地质泛化能力,在成矿预测方面具有巨大潜力。基于BO-AdaBoost模型的预测图为黔东北隐伏锰矿矿床的勘探提供了重要线索,并可以指导未来的矿产勘探与开发。

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10. 大数据智能预测评价

肖克炎, 李程, 唐瑞, 王瑶, 孙莉, 柳炳利, 樊铭静

地学前缘 2025, 32 (4): 20-37. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.4.58

摘要（456）

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随着大数据时代的到来,大数据技术在矿产勘查中的应用已成为未来发展的趋势。本文系统梳理了大数据找矿和综合信息预测理论的发展历程,探讨了大数据在矿产预测中的关键技术,并结合实际案例,得出以下主要结论:首先,大数据找矿能够有效应对数据量和复杂性增加的问题,提供更准确的数据解读和预测支持;其次,大数据找矿作为一种技术手段,必须依赖于坚实的矿产找矿理论,特别是综合信息预测理论,后者不仅为大数据方法提供理论支撑,还能提高矿产资源预测的精度和效率;最后,基于综合信息预测理论,结合卷积神经网络(CNN)模型对内蒙古白音查干东山-毛登地区进行成矿预测,展示了其在矿产资源预测中的应用潜力。研究成果为大数据找矿的应用和理论发展提供了重要的参考和实践经验。

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11. 知识-数据联合驱动的可解释智能矿产预测研究:以四川可尔因矿集区为例

李楠, 尹世滔, 柳炳利, 肖克炎, 王成辉, 代鸿章, 宋相龙

地学前缘 2025, 32 (4): 60-77. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.4.63

摘要（445）

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随着人工智能和大数据技术的迅速发展,基于机器学习的矿产资源智能预测已成为当前研究热点。然而,部分机器学习模型嵌套的复杂非线性网络结构和抽象表达,具有高度不透明的黑盒属性,导致智能预测结果与成矿作用之间缺乏相关解释,降低了预测模型的泛化能力和预测结果的可靠程度。为解决以上问题,本研究提出了知识-数据联合驱动的可解释矿产资源智能预测方法。首先,采用最佳-最差法(BWM)建立了融合先验地质特征权重的集成学习智能预测模型,以强化模型预测效果。之后,使用从全局到局部,从特征到样本的多尺度多维度可解释性方法,解构预测结果,定量评价预测指标重要程度。最后,结合野外验证后的专家指导校正,实现地质找矿知识更新迭代,形成矿床知识嵌入和矿床知识发现完整闭环,进而提升矿产资源智能预测决策过程的透明性和预测结果的可靠性。以四川可尔因矿集区为例进行实验,圈定A类高潜力靶区8处,占总面积的6.58%,其中84%的矿床样本位于高潜力靶区,表明预测方法的稳定性。钠长石频谱、Na₂O+K₂O、环形构造、Li/La和二云母花岗岩依次成为关键预测特征,呈现出明显的有序性,经野外验证,证实其与可尔因伟晶岩型锂矿找矿模型密切相关。

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12. 大陆碰撞成矿作用:新认识与新进展

侯增谦, 杨志明, 张洪瑞, 王瑞, 宋玉财, 刘琰, 郑远川, 许博, 王庆飞, 刘英超

地学前缘 2025, 32 (6): 179-209. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.4.49

摘要（442）

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大陆碰撞成矿理论框架已经初步构建,但在碰撞带岩石圈结构与深部致矿过程、碰撞带热状态与成矿差异控制、关键成矿过程与矿床成因机理等方面仍认识不足。近年来,通过地球物理-地球化学-岩石学-成矿学等多学科交叉研究和实验模拟,大陆碰撞成矿作用研究取得了诸多新认识和新进展。研究表明,碰撞带可以分为冷碰撞和热碰撞两种基本类型。其中,比利牛斯、阿尔卑斯和加里东造山带为冷碰撞演化序列代表,扎格罗斯、喜马拉雅和华力西造山带为热碰撞演化序列代表。冷/热结构受控于碰撞带深部过程和地幔热扰动强度。碰撞前大洋俯冲对上覆岩石圈的改造,导致岩石圈地幔交代富集、新生下地壳形成和古老地壳活化再造,为碰撞期含铜、金、稀土等岩浆系统形成提供了重要物源。碰撞期软流圈上涌交代、改造、吞噬上覆岩石圈,导致强烈的壳幔物质能量交换,为碰撞成矿提供了深部动力机制。碰撞成矿作用主要形成斑岩铜金矿床、MVT铅锌矿床、碳酸岩型稀土矿床、造山型金矿床以及淡色花岗岩有关的稀有金属矿床等。碰撞型大型斑岩铜矿床的形成要求:大陆板片中缓角度俯冲、俯冲板片垂向撕裂、新生下地壳部分熔融和壳内硫化物分解;MVT超大型铅锌矿的形成要求:褶冲系和前陆带环境、压/张构造转换、盆地卤水沿拆离带的迁移汇聚和前锋带的构造圈闭;碳酸岩型稀土矿床的形成要求:富稀土沉积物俯冲循环、碳酸岩化地幔根部分熔融、富REE碳酸岩浆壳内演化、高密度盐熔体与围岩交代反应;造山型金矿床的形成要求:岩石圈立交桥结构与壳/幔解耦变形、富水幔源超钾质岩浆集聚与去气、流体沿超壳断裂迁移与交代;与淡色花岗岩有关的稀有金属矿床的形成要求:活化改造地壳的部分熔融、拆离构造驱动的岩浆分异或者热驱动的岩浆高度分异。基于上述要素,结合典型矿床对比,建立和完善了大陆碰撞带4种典型矿床的成矿模型。

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13. 数据驱动斑岩型矿床时空预测模型

陈国雄, 张越鹏, 罗磊, 夏庆霖, 成秋明

地学前缘 2025, 32 (4): 46-59. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.2.5

摘要（425）

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矿产资源预测与评价一直是大数据和人工智能在地球科学研究中的重要应用领域。自20世纪60年代,人工智能的研究浪潮和技术革命深刻影响和推动着矿产资源预测领域的发展,催生了重大理论突破和方法技术创新,有效支撑了找矿勘查实践。在当前地球系统科学研究的主旋律下,矿产资源定量预测亟需跳出“静态控矿要素空间相关分析”的思维惯性,考虑成矿系统“源-运-储-变-保”深时动态演化历史,向“全要素跨尺度动态综合预测”方向延伸,进而发展时空数据耦合的矿产资源智能预测评价理论和方法。斑岩型矿床作为全球铜、钼、金等矿产的重要来源,记录了板块构造运动驱动的地球层圈相互作用和物质循环的关键信息;无论是斑岩型矿床勘查还是板块构造重建,都积累了大量相关的全球地学时空数据。本文主要介绍了时空耦合的数据驱动斑岩型矿床成矿预测研究思路,包括深时数据集构建、机器学习模型开发及其应用实践案例;提出了融合深时岩浆岩地球化学特征和俯冲板块动力学参数的斑岩型矿床时空预测机器学习模型;通过大数据分析揭示了俯冲碳酸盐岩通量是决定岩浆成矿禀赋的关键动力学参数,为沉积物俯冲在大规模岩浆成矿中的关键作用提供了地球动力学证据;定量评价了安第斯成矿带斑岩矿床时空分布规律及其资源潜力。因此,发展时空耦合的成矿预测理论和方法可为理解深时物质循环和资源效应、揭示矿产资源时空分布规律以及指导矿产勘查提供重要思路和独特视角。

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14. 基于大模型与GraphRAG的胶东金矿智能搜索技术

李博文, 王永志, 丁正江, 王斌, 温世博, 董宇浩, 纪政

地学前缘 2025, 32 (4): 155-164. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.4.77

摘要（397）

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胶东金矿是我国东部重要的金矿资源集中区,其地质信息复杂、知识体系庞大,传统的信息检索方式难以满足矿产勘查中对语义理解与知识推理的高阶需求。为提升地质知识服务效率,本文基于GraphRAG(知识图谱增强型检索生成)技术,构建了面向胶东金矿领域的智能搜索问答系统。研究以知网上胶东金矿相关的论文为语料来源,利用OCR与大语言模型(LLM)技术进行文本解析与语义标准化处理,形成覆盖矿化类型、控矿构造、矿物组合等核心概念的本体知识体系。系统通过提示工程驱动的大模型实现实体与关系自动抽取,构建结构化知识图谱,并集成于图数据库Neo4j中。进一步融合语义嵌入与社区聚类算法,构建知识索引网络,支持自然语言问答、语义扩展与知识溯源等功能。评估结果表明:该系统在回答准确性、上下文精度与知识可解释性等方面优于传统RAG方法及ChatGPT-4o等通用模型,具备更高的专业适应性和推理能力。研究结果可为金矿领域的智能化信息服务提供新型技术路径,也为图谱增强语言模型在地学知识管理中的应用探索提供理论支持。

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15. 机器学习在地下水科学中的前沿进展与挑战

康金正, 莫绍星, 康学远, 党婧萱, 程迟吉太, 徐培杰, 施小清

地学前缘 2026, 33 (1): 483-499. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.10.19

摘要（391）

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地下水是全球淡水资源的重要组成部分,是保障可用水资源安全、生态系统稳定与人类社会可持续发展的关键支撑。作为一个深埋地下、动态变化且高度非均质的自然系统,地下水系统的观测、建模与管理长期面临诸多挑战,例如监测点位分布稀疏和分布不均、物理过程高度非线性等。近年来,随着以机器学习方法为主的人工智能技术在特征提取、高维非线性建模和优化求解等多方面展现出的巨大潜力,推动地下水科学正逐步迈向数据驱动与智能建模相融合的新阶段。本文围绕地下水科学中的三类核心科学问题——要素刻画、过程建模与管理优化,系统性综述了机器学习在地下水研究中的典型应用场景与前沿进展,涵盖含水层结构刻画、水位水量与水质分析、正演预测、反向模拟、机制融合与地下水水资源管理等,并在此基础上归纳了以“科学问题-数据驱动-模型选取-结果分析”为核心的机器学习方法在地下水科学中的研究框架。针对当前研究仍面临的若干关键挑战,如物理约束融合不足、模型泛化能力弱、结果可解释性差等问题,本文进一步探讨了未来的发展方向,包括多源异构数据融合、物理先验嵌入与因果推理方法等。本文旨在为地下水科学中机器学习方法的应用提供研究框架,并为融合机器学习的地下水智能化发展进行展望。

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16. 综合多源数据的蚀变矿物填图及其地质应用:以内蒙古新忽热地区为例

王瑶, 肖克炎, 唐瑞, 李程, 孔韫辉

地学前缘 2025, 32 (4): 213-221. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.4.57

摘要（365）

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部分地形复杂的区域可以利用遥感技术进行矿产资源勘探。高光谱遥感技术具有高光谱分辨率和丰富的空间信息,可以有效地识别这些区域的地质特征和矿化异常信息,并广泛应用于地质填图和找矿。随着中国航天事业高质量发展,GF-5高光谱数据已用于蚀变矿物的精细识别,可结合多源信息评价相关研究区域的找矿潜力。本研究针对内蒙古新忽热地区浩尧尔忽洞金矿周围区域,利用GF-5高光谱数据进行蚀变矿物信息提取与分析,采用两种类间距离方法选择参考端员光谱,通过传统的光谱角匹配(SAM)方法完成蚀变信息填图。综合分析了岩性-构造-蚀变多源地学要素,形成蚀变矿物多源地学信息综合图。本研究成功提取出8种蚀变矿物,分别为高岭石、白云母、蒙脱石、明矾石、赤铁矿、钛铁矿、针铁矿、方解石,并绘制蚀变矿物分布图。将遥感蚀变信息与研究区现有典型矿区进行类比分析,进而验证了遥感蚀变信息在地质找矿上的适用性。综上所述,多源数据在蚀变矿物填图方面更具经济实用性,可为潜在成矿区找矿工作提供指导和参考。

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17. 融合数值模拟和机器学习的民勤盆地地下水潜力评价与主控因素识别

周斐然, 尹子悦, 孙晓敏, 宋健, 杨蕴, 吴剑锋

地学前缘 2026, 33 (1): 511-522. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.10.6

摘要（362）

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绿洲作为干旱区生态安全的核心载体,其稳定性高度依赖地下水资源的可持续性,地下水潜力区的精准识别能为干旱区水资源优化配置提供决策支撑。本研究将民勤盆地作为西北干旱区内陆河流域的典型绿洲系统,提出了一种融合数值模拟和机器学习的干旱区地下水潜力综合评价方法。通过地下水数值模拟获取高精度的地下水埋深空间分布以及渗透系数、给水度两个关键参数,综合考虑气象、水文、土地利用、地形和地质5大类共18个影响因素,分别采用6种机器学习模型,系统评估了地下水潜力空间分布特征。研究结果表明:绿洲区地下水潜力呈现南高北低的空间格局,LightGBM模型(准确率为87.87%,F₁分数为0.716,AUC为0.943)预测地下水潜力表现最优,XGBoost和随机森林次之,支持向量机、K近邻和BP神经网络的预测性能则相对较弱。在此基础上,通过随机森林、XGBoost和LightGBM 3个树模型计算特征重要性,结果显示地下水埋深(权重17.1%~18.5%)是影响民勤绿洲地下水潜力的关键主控因素,其次是潜在蒸散发(12.5%~14.2%)、大气降水(8.6%~12.5%)、NDVI(6.2%~12.8%)及地表高程(6.7%~11.4%)。本文提出的研究方法适用于干旱区的地下水潜力多参数评估体系,为干旱区绿洲地下水资源评价提供了科学依据。

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18. 深部物质探测及其成矿预测:方法、应用与展望

王涛, 侯增谦, 黄河, 杨立强, 郑远川, 孙剑, 鲍学伟, 侯通, 范润龙, 许博, 张建军, 朱小三, 尹继元, 苏玉平

地学前缘 2025, 32 (6): 89-130. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.8.61

摘要（361）

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深部物质探测是地球深部探测的软肋,主要是由于欠缺有效且可靠的技术方法,制约了对地球深部物质组成、演变及其动力学的认识。本文总结了近年在深部物质架构探测的理论与方法体系及其应用方面的进展。该方法体系主要包括:(1)岩浆岩岩石学、矿物学研究,获取深部组成的物质类型等信息;(2)包体(如捕虏体)研究,直接探测深部物质类型;(3)元素地球化学示踪与填图,了解岩浆成因与源区物质成分特征;(4)放射性成因同位素(如Nd、Hf同位素体系)示踪与填图,确定深部物质时间(新、老)属性;(5)稳定同位素(如O、Mg、Ca等)示踪与填图,了解深部物质来源与循环;(6)捕获/继承锆石示踪与填图,获得深部物质时间和物质属性;(7)地球物理探测,获得深部物质地球物理参数并推测深部岩石类型和物质组成;(8)实验模拟,提供多元同位素和元素地球化学联合示踪的依据,为深部物质探测与地球物理探测结果的对标提供理论支撑;(9)多学科数据集成、综合分析方法。这些方法的有机结合,在厘定造山带与克拉通边界、探测典型构造单元三维架构到四维演变、揭示覆盖区及大型盆地的基底属性、阐明深部物质成矿制约等方面取得了新进展。本文还指出了目前在同位素填图与应用方面存在的和值得注意的问题,展望了未来发展方向和前景。

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19. 酸性铀污染地下水原位生物修复技术:进展与挑战

刘亚洁, 李江, 王学刚, 柯平超, 孙占学

地学前缘 2026, 33 (1): 250-268. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.10.36

摘要（360）

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酸性铀污染地下水是全球亟待解决的重大环境问题。原位生物修复因其经济性与可持续性等优势,成为极具潜力的治理策略。本文系统解析酸性铀污染地下水原位生物修复的技术原理、现存问题与发展方向:追溯铀采冶活动引发的酸性污染成因,阐释金属还原微生物作用的代谢特征及原位修复技术发展历程,评述生物还原(核心)、生物矿化(稳定固化)、生物吸附(快速截留)和生物累积(资源化潜力)等多元固铀机制;剖析极端酸性环境(pH<4.0)、竞争性电子受体(硝酸盐等)、寡营养环境、微生物群落动态演替及U(IV)产物稳定性等关键制约因素,提出针对性解决策略;未来应以自主适应微生物群落构建、稳定性强化技术(如晶态U(IV)生成调控)与多机制协同融合(生物-化学耦合、电子供体智能投送等)的创新研究为方向,以提升复杂酸性系统中修复效能与长效性。

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20. 葛洲坝库区裂隙河岸地表水-地下水交互特征

文章, 李一鸣, 郭绪磊, 万坦, 罗清树, 周宏

地学前缘 2026, 33 (1): 1-13. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.10.5

摘要（349）

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地表水-地下水交互是流域水循环与物质迁移的关键过程,其机制取决于河岸带含水层结构与水动力特征的精细刻画。现有研究多聚焦于沉积河岸带,而岩溶裂隙河岸带因介质非均质性与流动路径复杂性,其交互机制仍存在认知空白。本研究以葛洲坝库区南岸典型裂隙河岸带为靶区,通过钻孔监测网络解析地下水对长江水位波动的响应模式,并构建三维基岩裂隙-溶蚀宽大裂隙耦合数值模型,定量刻画双层裂隙含水系统的水量交换过程。主要结论如下:(1)研究区地下水赋存体系为双层裂隙含水层系统复合3条宽大裂隙密集带。地下水动态受长江水位的调控较为明显;(2)深层含水层排泄量大于浅层含水层;(3)宽大裂隙是地下水赋存迁移以及与长江进行水量交换的主要通道,其排泄量比基岩裂隙含水层高3个量级;(4)宽大裂隙是浅、深层裂隙含水层之间水量交换的主要通道。本研究定量刻画了裂隙河岸带双层裂隙-岩溶耦合系统的交互通量与通道效应,为基岩区河岸带水资源精细管理和长江大保护提供了可直接落地的科学依据与技术范式。

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