文章摘要
雷传扬,王静,谢海洋,王波,范敏.地质大数据建库存量资料收集与整理方法研究[J].国土资源科技管理,2020,37(4):77-89
地质大数据建库存量资料收集与整理方法研究
Research on the Method of the Collection and Sorting out the Stocking Data of the Construction of Geological Big Database
  
DOI:
中文关键词: 存量资料  资料整理  地质大数据  建库  成都市
英文关键词: stocking data  data sorting  geological big database  database construction  Chengdu City
基金项目:
作者单位
雷传扬 四川省地质调查院 稀有稀土战略资源评价与利用四川省重点实验室四川成都610081四川省地矿局四〇五地质队四川都江堰611830 
王静 四川省地质调查院 稀有稀土战略资源评价与利用四川省重点实验室四川成都610081 
谢海洋 四川省地矿局一〇九地质队四川成都610100 
王波 四川省地质调查院 稀有稀土战略资源评价与利用四川省重点实验室四川成都610081 
范敏 四川省地质调查院 稀有稀土战略资源评价与利用四川省重点实验室四川成都610081 
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中文摘要:
      为进一步发挥地质大数据在国民经济、社会发展和城市建设中的基础支撑作用,提高地质工作的社会效益,实现地质大数据的精准服务和社会共享,加快地质大数据库建设步伐。以成都市地质大数据建库工作中存量地质资料的收集和整理为研究对象,简述了成都市存量地质资料的现状和特点,分析了成都市地质大数据建库对资料格式的要求,以真实性,准确性,完整性,统一性和简明性为原则将不同时期、不同介质、不同格式分散存储的存量地质资料进行了有效收集和标准化整理。总结了一套存量地质资料整理的有效方法,提高了存量地质资料整理的效率和质量,为成都市地质大数据建库工作的顺利推进提供了保障,也为成都市地质大数据社会化服务与共享奠定了庞大的数据基础。
英文摘要:
      In order to further play the fundamental role of geological big data in national economy,social development and urban construction,improve the social benefits of geological work,realize targeted service and social sharing of geological big data,and accelerate the construction of geological big database,this paper,taking the collection and sorting out of geological data in Chengdu geological database construction as the research object,briefly describes the actuality and characteristic of the stock of geological data of Chengdu,analyzes the data format requirements of Chengdu geological database construction,and effectively collects and standardizing the geological data stored in different periods,media and formats based on the principles of authenticity,accuracy,integrity,unity and conciseness.This paper summarizes a set of effective methods for collecting geological data,improves the efficiency and quality of collating geological data,thus providing a guarantee for the smooth progress of building geological database in Chengdu and laying a huge data foundation for the social service and sharing of geological big data in Chengdu.
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