浙大团队研发Earth Explorer系统,探索深时演化/地学剖面/科研场景,赋能深时地球科学研究

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深时地球科学研究聚焦地球的漫长历史,探寻从数十亿年前到如今的地质演化过程,研究范畴广泛,涵盖了地球内部结构、物质组成、生命演化,以及地球与外部环境的相互作用等关键领域。近年来,地学可视化分析方法对多维时空交互分析的需求日益增加,大数据、人工智能 、高分辨率成像等技术的迅猛发展为实现深时地球数字孪生更是迎来了全新的发展契机。

近日,在中国地理学会地理模型与地理信息分析专业委员会 2025 年学术年会上,来自浙江大学杜震洪教授团队的专职研究员戚劲,在「深时地球群智协同创新平台」专题上介绍了深时可视化分析系统(Earth Explorer),从总体概述、研发进展以及科学应用成效 3 个方面介绍了团队成果。

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戚劲老师演讲现场

HyperAI 超神经在不违原意的前提下,对戚劲老师的深度分享进行了整理汇总,以下为演讲实录。

Earth Explorer:一款在线地学专业可视化分析系统

随着地球科学研究手段和信息化技术日新月异,深时地学研究对可视化分析提出了更高的要求。在深时数字地球国际大科学(DDE)计划里,DDE 大平台以深时地球演化大科学问题为牵引,以大数据、人工智能、数字孪生技术为内核,重点关注如何赋能深时地球科学研究。曾经依靠手绘地图和二维静态分析的可视化方式,如今需要深时尺度的时空动态分析、地上地下一体化的多维科学分析, 例如,如何将数百万年尺度的海量数据进行可视化表达与模拟,是科研人员面临的难题和挑战之一,同时这也是推动技术服务科学的绝佳契机。

在此背景下,Earth Explorer(EE)应运而生。作为服务地球科研工作者的在线地学专业可视化分析系统,EE 利用并深化了 DDE 大平台的 Deep-Engine 等核心技术能力,开发了地学数据的在线多维可视化渲染和时空动态分析能力。 无论是三维地球、时间序列、空间分布,还是深时动态演化、地学剖面图谱分析,它都能轻松驾驭,全方位展示地学数据的时间、空间、深度和时空动态维度变化,是 DDE 大平台展示地学数据的重要窗口。

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深时可视化分析系统 (Earth Explorer)

精研之路:从需求出发的迭代升级

Earth Explorer 诞生于 2021 年 12 月,其 Alpha 版本在 2022 年于法国巴黎面向国际科学家开展了演示与宣传。在一路走来的过程中我们发现,有效的可视化分析系统需要从科学家用户角度出发进行精心调研、设计和运维。

于是,我们团队从收集需求入手,与 1,000 余位科学家进行了深入交流,汇聚其需求和经验。此外,我们还学习互联网产品思维,开展了一系列市场分析和用户需求调研,形成了完善的产品设计文档和开发方案,并且编制了用户手册和演示文档等。

2022—2023 年,在科学家的指导下,Earth Explorer 相继研发出 10 余个版本。 探索了适用于不同业务场景、不同学科习惯、不同技术用途的可视化分析系统。Alpha 版实现了多源异构数据的时空叠加、全局检索与动态分析。时空汇聚版本则根据不同学科,对数据进行治理分类, 方便各学科科学家查找数据并进行交叉分析,为科研带来了新的灵感。此外,团队还搭建了三维地球开发底座, 让不同学科的科学家可以基于该技术底座快速搭建专属可视化系统,降低研发成本,实现数据自主管理、科研场景自主展示。

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EE Alpha 版本

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EE Beta 版本

截至目前的时空汇聚版本,实现了深时演化、地学剖面、科研场景模拟等功能, 辅助科学家在在线地图上开展地学时空分析,服务了古地理、古气候等学科,包括古温度、古降水都叠加在这个地图上进行动态播放,并在欧美(EGU 、 AGU 等)、日韩(IGC 等)、非洲(CAG)等地进行调研、演示,获得了国内外科学家的积极反馈。

EE 系统能够将 DDE 等国际计划中的数据进行高效的可视化,通过动态分析,将科研场景在线展现给海内外科学家们。接下来,我们团队还计划打造出能够将地质模型、地球物理方法上传到 EE 系统的新功能。

强大功能:探索「找数据-看数据-用数据」的业务逻辑

首先是「找数据」的功能,EE 在数据栏中预置了「明星数据」, 如全球 1:500M 地质图、超高分辨率地貌图、深时古气候模拟数据集等。系统可以根据时间、空间还有关键词进行动态检索。对于一些具有在线链接但不公开提供的数据库,EE 也支持添加自定义数据链接,通过数据服务的形式实现数据在线加载。

其次是「看数据」方面,EE 提供矢量数据渲染、栅格数据渲染、空间属性查询、地形可视化、三维可视化、剖面可视化多种功能, 多源异构数据均可以加载到地图上进行访问。对于探索一些特定的领域,例如美国加州的山火,可以通过 EE 的三维可视化直观发现「中间部分显示干燥,而四周的数据湿度较大」,从而直观地发现加州空气湿度低增大了山火风险。

最后是「用数据」的功能。 EE 集成了古纬度计算、地震震源分析等 算法 。 以发现的恐龙化石点为例,利用古纬度计算算法,能确定其在百万年前的位置,为地质研究提供有力支持。此外还提供透明地球挖方、 Tiff 转地形、古气候分析对比、地质制图等功能。

技术攻关:独特需求下凝练出 3 大难点

深时地学研究的基础与成果涵盖了多个时空尺度和学科领域的地球科学数据。这些数据分布于不同的地理位置,对应着不同的地质年代,其存储格式多样,呈现方式也各不相同。在现代时空格局下,若将这些数据简单汇聚并进行可视化处理,往往会因时空表征的不一致性而导致严重的混乱。因此,只有将它们纳入一个统一的时空坐标系中进行整合与展示,才能为进一步开展针对真实深部地球的探究提供灵感与方向。 2024—2025 年,我们团队进一步提升了深时数字地球系统的科学性,开展了关键难点攻关。

  • 难点 1: 地学多维数据的跨时空尺度展示

  • 难点 2: 地学跨学科数据专业分析

  • 难点 3: 地学海量数据高性能加载与渲染

针对第一个问题,我们团队研发了时空联动的深时时间轴等工具,集成了古地理重建模型、时空穿刺检索等算法, 实现了不同地质年代、不同地理分布数据的跨时空清晰展示,且用户所看到的任意数据,都可以在地质时间轴上找到其年代,为开展深时地学研究提供动态信息支撑。

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时空条件与学科目录的复合检索、深时时间轴标识

为实现地学跨学科数据分析,我们团队开发了有效满足通用展示和专业分析的可视化功能, 例如,为固体地球学科研发了多要素剖面图谱绘制能力,用户可以在地球上画任意一条线,系统将提取沿线的地质年代信息、地球重磁力数据、地表的地貌高程等多源地质与地球物理信息。

针对海量深时数据的高性能渲染的挑战, 我们团队持续调研存在性能瓶颈的可视化场景,研发了地质板块重建运算与动态模拟技术。 深时板块旋转是 EE 的标志性的功能,能够把现今的地球海陆分布通过动态旋转的形式,动态重建现在到 5.4 亿年前的古板块演化过程。

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地质板块重建运算与动态模拟技术

除此之外,我们还打造了多种功能,例如百万级粒子系统实时动态模拟、百万量级矢量数据自定义渲染等,为深时数据、地质体数据提供了流畅、高效的可视化模拟效果。

可视化+开发基座支持:2 方面取得显著的应用成效

利用可视化分析启发地学问题,支撑地学研究

在科学家研究青藏高原地表热流时,EE 把莫霍面深度等 10 余个地质、地球物理数据集都加载到了青藏高原区域,通过平面+剖面的形式将青藏高原地表热流分布的潜在影响因素数据进行了可视化分析, 进一步分析其分布规律,启发了研究思路,最终科学家采用空间回归分析开展了青藏高原地表热流分布的研究,成果已发表于 Journal of Geophysical Research-Solid Earth 期刊。

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多源数据的时空对比分析,启发青藏高原地表热流研究思路

打造即插即用开发底座,建设定制化学科工作节点

地貌学工作基于 EE 开发底座实现了学科工作节点的快速搭建,展示了地貌学中 400 多个区域的高精度、高分辨率的数据集,支持在线可视化与下载, 帮助地貌学工作组提升了研究的国际知名度。系统支撑了全球超高分辨率地貌类型图的在线发布后迅速获得 8,000 余次访问,超 1,300 次下载申请。

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EE 服务学科的技术底座

除了地貌学领域,我们也在其它学科领域开展技术底座支撑。 例如矿产资源预测学科工作平台,用户可以加载相关的遥感数据到三维地球上,然后通过遥感和实测定制数据的反演估算结果进行评估,通过 GPU/CPU 的计算能力,实现了数据驱动的成矿概率预测。

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支撑学科案例(古地理、矿产资源、矿物分析等)

在深时板块旋转功能的加持下,EE 可以将现代的地质图分布旋转到 5.4 亿年前,还可以利用公开数据集展现火星、月球的三维地貌,为科学家研究外太空星球提供虚拟环境。 下一步,我们团队计划继续调研国外闭源地质软件,争取打破外国地学技术体系的垄断。

综上所述,浙江大学杜震洪教授团队研发的 Earth Explorer 深时可视化分析系统,作为一款在线地学专业可视化分析系统,EE 实现地学数据在线多维渲染和时空动态分析, 不仅解决了深时地球科学研究中可视化表达与模拟的难题,还为开展地球科学研究带来了新的启发思路和分析方法。未来,随着人工智能、数字孪生技术的不断进步和与科学家的深入合作,EE 有望在地学领域发挥更大的作用。

关于戚劲老师

本次分享的嘉宾戚劲老师来自浙江大学地球科学学院,研究方向为人工智能海洋学、地学大数据分析平台研发。他主持了多项重要科研项目,包括「十四五」国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金项目,曾担任浙江近岸海域生态环境多源信息智能服务平台的技术负责人,获海洋工程科学技术奖一等奖等。

戚劲老师个人主页:
https://person.zju.edu.cn/qijin

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