DDE-巖漿巖數據庫初步構建與應用*

王濤 童英 丁毅 郭磊 黃河1, 范潤龍 王朝陽 張穎慧 曹光躍 張建軍

21世紀是大數據的時代(Lynch, 2008),大數據引發的第二次科學革命改變了傳統的科學研究范式,“數據+模型”驅動下的科學研究新范式與知識發現正逐漸成為當今科學領域新的發展趨勢(Ahmed, 2017;翟明國等,2018;Wangetal., 2021)。同時,地球科學也在經歷向地球系統科學轉變的重大轉型,需要不同學科以數據為紐帶的深入融合。在此背景下,中國科學家率先提出“深時數字地球”(Deep-time Digital Earth,簡稱DDE) 國際大科學計劃,并由十幾個國際組織與機構共同發起和參與,經國際地球科學聯合會(IUGS)執委會投票通過,正式成為IUGS第一項認可的國際大科學計劃,并已于2019年2月在北京正式啟動。DDE將聚焦于地球過去數十億年的深時演化歷史,通過整合百年人類工業革命所積累的海量地學數據,在大數據驅動下重建地球生命、地理、物質和氣候的演化,識別全球礦產資源與能源的宏觀分布規律,更有效地防止和控制可能突發的災害對人類所造成的損害。這一計劃將面向全球數百萬研究人員和科技專業用戶,為其提供一個跨越學科領域和國界的虛擬科研環境,使其能夠存儲、共享和復用科研數據(Wangetal., 2021)。

地球科學基礎學科數據庫的建設是該大科學計劃的核心內容和重要支柱。巖石(巖漿巖)是研究地球物質,特別是深部物質的基礎學科。巖漿巖來源于地球深部,提供了深部物質與動力學信息,承擔著深時數字“深部”地球研究的重任(Deep-time Digital Deep Earth, DDDE)。DDE-巖石(巖漿巖)工作組,即DDE-OnePetrology是首批啟動(2019年)的6個DDE學科工作組之一,負責構建巖漿巖數據庫,并探索構建科學研究平臺和服務應用體系,搭建全球巖石學與其他學科專家合作交流的平臺,開展相關科學研究,推動地球科學(巖漿巖)在大數據時代的創新發展,探索古板塊格局重建、大陸聚散過程,地殼生長、地球深部物質組成與演化等重大地球科學問題。目前初步構建了數據庫結構框架,入庫了一批數據并公開上線,嘗試開展應用研究。

本文將以巖漿巖知識體系為基礎,以數據(數)+編圖(圖)+研究(文)三位一體的建庫思路,簡要介紹數據庫的基本結構、功能及初步應用情況,展望未來的應用前景。該研究工作在推動數據驅動的巖漿巖研究方面將起到促進作用。期待更多地質學科工作者關注、參與、使用該數據庫,并提出修改完善建議。

1 國內外有關數據庫概況

隨著地質學科特別是測試技術的不斷發展,巖石(巖漿巖)測試數據(相關的巖石學、地球化學、年代學、同位素等數據等)呈爆發式增長。國內外多個國家機構都高度重視這些基礎數據,各自建立了國家級或全球規模的數據庫,包括一些專業的巖石數據庫(張穎慧等,2020)。例如,美國的EarthChem數據庫(巖石學、地球化學、年代學),其先后納入了PetDB、NAVDAT等專業巖石數據庫;德國Mainz大學的Max Planck化學研究所建立的GEOROC巖石地球化學數據庫;加拿大自然資源部建立的GeoGratis數據庫(地質圖、巖石地球化學、年代學、文章);英國地質調查局建立的OpenGeoscience數據庫(地質圖、地球物理、礦產、古生物、巖石薄片照片等);澳大利亞建立的Earth BYTE數據庫(年代學、地球化學、古地磁、同位素、礦產等)。部分科學家也建立了一些地區性的數據庫,并取得了很好的研究成果(Chapman and Kapp, 2017;Vlasceanuetal., 2021)。國內中國科學院、中國地質科學院等研究機構和學者也建立(過)一些巖漿巖相關的數據庫,但目前除不斷更新和完善的地質生物多樣性數據庫(GBDB)之外,其他一些學科的數據庫都已基本停止更新和運行。

目前,國際上與巖石學、地球化學有關的、運行最好的是EarthChem和GEOROC數據庫,下面對其進行簡單介紹。

1.1 EarthChem數據庫

EarthChem(Geochemical Databases for the Earth,www.earthchem.org)數據庫是目前最常用和最活躍的巖漿巖數據庫和數據檢索源。其成立最初是通過建立統一的網絡平臺將PetDB、GEOROC和NAVDAT三個主要的數據庫連接起來。2005年,EarthChem數據庫開始建立自己的數據管理系統,將部分其他數據庫的數據統一存放于自己的數據庫中;同時,開始研究數據的可視化及數據分析工具。目前,EarthChem數據庫的主要功能包括:數據查詢、下載、位置Google Earth導出、在線地圖顯示,并可對查詢結果提供在線的TAS圖解和Harker圖解可視化分析工具。

EarthChem數據庫運行一套數據系統,幫助地球科學家訪問、共享和使用地球化學、巖石學和地質年代學數據,建立了固體地球的地球化學數據綜合管理和信息系統,加強不同數據庫間的協作,共享數據管理經驗和管理工具(Walkeretal., 2005)。EarthChem數據庫系統可確保提供開放和持久的數據,并為數據挖掘和數據分析提供高級功能,從而服務于不同的科學研究,產生了很好的效果,很多高質量文章都引用了該數據庫的數據。

1.2 GEOROC數據庫

GEOROC(Geochemistry of Rocks of the Oceans and Continents)數據庫是大陸和海洋巖石地球化學數據庫,由德國Max Planck化學研究所的B?rbel Sarbas博士研究小組負責建設和維護。GEOROC包括板內洋島火山巖以及匯聚板塊邊緣和大火成巖省的火山巖數據, 2023年6月1日更新后數據庫共包括樣品 640100件,文獻 21370 篇,分析數據2402280條,單個的數據值35116090個。GEOROC可支持按作者文獻、地質環境、地理坐標(經緯度)、化學元素(包括主量、微量、稀土元素和放射性同位素)含量、巖石類型等多種查詢方式。GEOROC的特色服務在于預先按各種不同專題對數據進行了整編,形成csv文件,可供直接下載,方便使用。目前,GEOROC已經鏈接到EarthChem數據庫中。

1.3 其他數據庫

除上述2個數據庫之外,國內外還有一些其他有關的數據庫。例如,美國地質調查局(USGS)數據庫中含有巖漿巖地球化學數據庫(包括National Geochemical Database: Rock),其目前共有414304條樣品記錄,其中巖漿巖地球化學數據約占1/2。中國在二十世紀八、九十年代就開始了巖漿巖數據庫建設(尚如相等,1989;徐偉昌等,1991;陸松年等,1997;尚如相,1999),也出現過研究機構和學者建立的一些巖漿巖數據庫(王曉蕊,2008;張聰等,2012;錢莉莉等,2015),例如,中國地質科學院初步構建了中國及全球火成巖數據庫和中國同位素地質年代基礎數據、中國地質調查局“地質云”上的相關數據庫和中國科學院數據云上的一些巖漿巖地球化學和年代學數據集(包括中國科學院廣州地球化學研究所、青藏高原研究所等)等。但這些數據庫較分散,且為靜態的數據集,缺乏系統的集成、持續的更新維護和交互接口,難以保證提供穩定的在線服務。有關數據庫的詳細情況見張穎慧等(2020)。近年來,中國科學院也開始設立了公益學術平臺。該平臺首期集成了中國科學院的科技成果資源、科技出版資源和學術交流資源,目前通過平臺可檢索的科技文獻資料約1.7億篇。

從國內外巖石地球化學相關數據庫的現狀來看,目前還存在一些主要問題:(1)多個數據庫已不再更新,或近期少有更新,幾乎為停止狀態;(2)專業性不強,系統性不夠,不少同位素數據僅僅是原始數據的匯總,信息不全,沒有依據有關信息給出真正實用的參數;(3)共享和開放不夠;(4)缺少數據互聯、整合的平臺(多用戶協同的數字化科研平臺);(5)缺乏研究平臺,特別是缺少數據庫+數字編圖+綜合研究一體化的科研平臺,難以開展數據挖掘和深入集成分析。

因此,在“深時數字地球”國際大科學計劃的推動下,建立開放、共享、統一的巖漿巖數據庫及研究平臺,整合各學科基礎數據開展全球協作,運用大數據分析和人工智能解決關鍵科學問題,極為必要。

2 DDE-巖漿巖數據庫數據來源、類型

目前,DDE-巖漿巖數據庫初步構建了數據庫框架,入庫了一批數據。

2.1 數據來源

構建數據庫首先需要數據,高質量的數據是構建數據庫的基石。DDE-巖漿巖數據庫,數據主要來源有4種:(1)公開發表的文獻;(2)本項目組研究團隊獲得的測試數據;(3)實驗室測試共享數據;(4)一些國際組織(如大洋鉆探計劃)提供的數據和已有數據庫的數據,特別是“長尾”數據。此外,還設置有志愿者貢獻數據平臺,貢獻者可以提供數據。

2.1.1 文獻數據

公開發表的文獻數據是目前DDE-巖漿巖數據庫的主要數據來源,其數據質量有保證,便于核查。數據獲取方式主要是人工與AI相結合。首先,利用所在單位購買的出版商數據庫及DDE平臺上的Deep Scholar收集巖漿巖文獻及其相關信息。然后,采用Deep Shovel和自主開發的Pdf表格數據提取軟件,從文獻表格和文字中獲取數據,并應用DDE信息化團隊和本團隊開發的軟件工具,進行數據及表格融合處理。借用信息化技術,搜集、整理、補全、校對和入庫有關數據。

本數據庫關鍵的數據都提供相應的經緯度,但大量的年代學、地球化學數據并沒有經緯度信息,需要到文章中去查找,或者從圖件中讀取。目前采用的是項目組開發的地質圖經緯度自動讀取軟件,且已經集成到Knowledgefusion中,正在進行標注,通過機器學習后可以自動獲取經緯度。后期將利用DDE平臺地理信息相互校正,也期望原始文獻作者能提供精確的信息。

未來,對一些非結構化數據,將采用Human-AI Collaboration 框架,并實現在線支持?；凇叭嗽诨芈贰彼枷?利用已有文獻和上海交通大學建立的文獻庫,采用自然語言處理(NLP)與計算機視覺技術,依據知識體系和知識圖譜,自動識別、抽提多模態地球科學文檔中與巖漿知識節點相關的圖片、表格和描述文字,并對提取后信息結構化數據進行補齊。

2.1.2 團隊實測數據

巖漿巖數據庫項目組參與團隊包括國內有關高校和研究機構的眾多專家和研究團隊。該團隊長期從事巖漿巖方面的研究,有長期的積累和持續不斷的新研究,產出了很多新的數據,除部分已發表數據外,存量數據及時入庫,成為主要的新數據來源。此外,還有一些國外合作團隊,他們的新數據也會及時入庫。

2.1.3 實驗室測試數據

在送樣人員自愿的前提下,實驗室測試數據將動態自動入庫,實現了將實驗室產生的測試數據和樣品背景信息快速、準確地更新到特定數據庫的功能,從源頭保證了實驗測試數據的完整性和權威性,避免了后續研究人員耗費大量時間精力搜集數據的工作;同時也提高了實驗測試數據的利用率,加快了巖漿巖數據庫的更新工作。

2.1.4 有關零散數據(庫)

經過調研,發現網絡上存在很多散落在各個領域和角落的數據。一類數據是存儲于一些數據庫中,而這些數據庫已經長期未更新,也鮮為人知和使用;另一類是一些個人網站上儲存的數據,這些數據長期被人忽視,未能發揮作用,成為“長尾”數據。

本數據庫借用DDE Geoscience DataExpo,開展全球數據巡航,明確了一些長尾數據。這些數據經過整理入庫,并注明了數據來源,以便更多人引用與標注。

此外,大洋鉆探國際組織向DDE提供了IODP的原始文本等資料。本次花費大量人力,閱讀報告等文獻和鉆探測試數據材料,摘錄出巖漿巖方面的數據,并通過重新標定位置,給每個航次和鉆孔賦予了經緯度信息。目前,從這些材料中,補充完善了航次、鉆探中的1000條數據。

2.1.5 志愿者貢獻數據

本數據庫設置有志愿者貢獻數據的途徑。有2種途徑貢獻數據:一是,志愿者在設置的數據“收發室”,錄入數據。數據管理人員進行核驗后,合格數據錄入相應的數據庫。數據庫收發室將自動標注數據來源和貢獻者信息,記錄貢獻的數據量,并給予積分,數據庫將給予不同類型的獎勵(包括物質獎勵);二是,使用者將自己的數據,入庫到研究平臺,形成個性化專題庫;同時調用數據庫有關數據,在平臺上分析處理。其結果包括從數據庫調用的數據都可以申請下載;同時,在使用者授權公開、共享這些數據時,數據將進入總庫,以此實現數據庫數據量滾雪球式的增長。用戶越多,數據越多。

2.2 數據類型與數據量

目前,初步構建的DDE-巖漿巖數據庫數據類型主要包括:(1)巖漿巖巖石(樣品)基本屬性,包括類型、產狀、構造、空間信息(經緯度、地理位置)、地質背景等;(2)測試數據,例如鋯石U-Pb年代學、元素地球化學、全巖Rb-Sr-Sm-Nd-Pb-Hf-Li同位素、非傳統同位素、礦物Hf-O-U-Th-He、低溫熱年代學等。數據量約30萬多條,涉及全球重要造山帶、克拉通以及部分海洋(大洋鉆探樣品巖漿巖數據)等。今后,還將不斷補充完善數據類型和數據量。

此外,為了發揮各地區、各領域專家的作用和優勢,依據已有的工作基礎,已設立了22個專題數據庫。包括兩大類:一類是地域性的,如阿巴拉契亞、阿拉伯地盾、中亞(北疆)、特提斯(青藏高原)、華北克拉通、華南等;另一類是學科領域性,如非傳統同位素、火山巖(中國)、蛇綠巖、堿性巖、巖漿巖鋯石微量、巖漿捕獲鋯石、實驗模擬、巖漿巖低溫熱年代學、大洋(鉆探)巖漿巖、實驗測試、鋯石微量元素、同位素、巖漿有關關鍵金屬礦產。

3 數據庫設計思路、結構與功能

3.1 “數-圖-文”三位一體的設計思路

本數據庫建設基于巖漿巖知識體系,以樣品為核心,應用“數-圖-文”三位一體的科研理念,采用“云+端”的模式進行構建。

(1)建立巖漿巖知識體系。知識體系可以理解為有上下邏輯(歸屬)關系的巖漿巖地質科學大詞典。建立的巖漿巖知識體系由2600多個節點(巖漿巖詞匯)構成,涵蓋了絕大多數巖漿巖術語,特別是巖石類型的術語。巖石類型的分類采用了國際地球科學聯合會推薦的分類系統,并參考了最新的教科書,補充了新的術語。

(2)基于知識體系及其巖石分類,以樣品為核心,設計數據庫結構。巖漿巖大量的數據基本都是巖石學(樣品)描述和樣品的測試數據。因此,數據庫建設以樣品為核心,便于以此為依據查詢數據,應用數據。

(3)構建數字化編圖平臺和科學研究平臺。DDE-巖漿巖數據庫的建設目標,除為使用者提供數據服務外,最重要的目的是進行科學研究。因此,本數據庫構建了研究平臺,并突出巖漿巖時空演化的研究特點,構建了數字化編圖平臺,形成“數-圖-文”三位一體的數據庫與研究平臺,即增加基于數據的數字化編圖和數據分析研究的平臺。這是本數據庫的特點,也是有別于目前的GEOROC、EarthChem等數據庫之處。

圖1 巖漿巖數據庫主頁頁面(https://petrology.deep-time.org/)Fig.1 Web of the DDE-OnePetrology database(https://petrology.deep-time.org/)

數據庫網站(https://petrology.deep-time.org/)也充分體現了“數-圖-文”三位一體的特色和設計思路(圖1)。除數據庫一般的基本要素外(如介紹、數據、圖件和出版物等欄目),在主頁左側欄,展示主要數據類型,包括主庫及22個專題數據庫。在右側欄,提供各類巖漿巖圖件,包括數字化的亞洲巖漿巖圖、全球巖漿巖圖等一系列圖件。在下方,提供各類軟件,包括桌面研究平臺系統。中間展示的是數據點及基于時代的巖漿巖分布圖。此外,還提供二次開發接口,面向國內外涉及巖漿巖的數據庫,實現和各類已有數據庫的相互調用,進行跨庫檢索和數據共享,實現巖漿巖數據的增長、融合與應用。

3.2 數據庫結構與系統

數據庫利用“云+端”的混合云模式搭建,充分利用“開源軟件+自研”構建了具有自主知識產權的巖漿巖數據庫系統(DDE-OnePetrology)。以樣品為核心,設置了172多個字段,給出其關聯屬性(圖2)。本數據庫結構構建創新之處是,采用“Arangodb+PostGIS+DSpace”技術構建,科研人員可依據需求,自行設計數據結構,即增加欄目,不影響已有結構與數據,從而降低學科專家建庫的門檻。利用桌面端軟件,學科專家可以通過自主編輯知識樹來自行建庫,并自動具備以知識樹為核心的數據與知識一體化管理、模板生成、入庫查重、投圖與編圖研究等功能,而不用自己編制代碼,可以極大地提高學科專家建庫的效率,只需要關注本學科研究即可。

本數據庫構建采用“Arangodb+PostGIS+DSpace”技術,存儲全部過程中的結構化和非結構化數據;采用FastAPI開發服務端API,通過Nginx搭建服務集群提供云端訪問服務;通過JS、PyQT等技術構建Web端和桌面端科研工作平臺。其中,利用DSpace技術構建的機構知識庫子系統用來存儲和管理科技文獻和科研成果;Arangodb用來存儲非結構化數據,通過知識樹編輯提供一站式建庫功能,實現知識與數據的一體化存儲與訪問;PostGIS用來存儲提取的空間數據。三者有機結合,實現每一條數據的可查詢、可追溯和可視化功能。此外,發揮云平臺高可擴展性、高可用性和資源分發等特點,消除人員、硬件、軟件的重復配置,增加傳統數據庫的存儲能力,借鑒實時GIS時空數據模型,實現對巖漿巖時空大數據模型的動態管理。

數據庫技術架構主要包括四部分(1云+3端):(1)后臺服務(云端):知識體系、數據與知識一體化管理、WebGIS服務等。通過微服務實現服務聚合與管理,為巖漿巖數據庫提供圖件發布、數據查詢、專業投圖等功能的后臺服務。(2)網站(Web端):對外宣傳展示門戶網站,網址為https://petrology.deep-time.org. 用來提供數據訪問和科研工具軟件(數據投圖、分析等)Web訪問入口。(3)科研工作平臺(桌面端):C/S端桌面程序,可用于數據處理、高性能計算和科學研究。首次操作,可通過主頁進行下載,后續可在程序內自動更新?；诒镜氐奶攸c,其內容比Web端功能更加豐富。(4)移動端App(移動端):基于位置服務的“庫-圖-文”三位一體化推送,便于野外開展研究。目前正在DDE統一規劃下建設中。

3.3 編圖平臺

在巖漿巖數據庫的基礎上,利用大數據技術,依據研究目的,提取關鍵屬性;依據相關制(編)圖規范,編制基于屬性驅動的數字化圖件,開展屬性分類的數字化編圖與綜合研究。該平臺目前有2個功能。

圖2 DDE巖漿巖數據庫總體架構Fig.2 Structure of the DDE-OnePetrology database

3.3.1 服務功能

提供了不同比例尺造山帶、全球及地區的系列巖漿巖圖(圖1)。這些圖件包括全球巖漿巖圖、亞洲巖漿巖圖、中國侵入巖圖、亞洲中生代巖漿巖圖、中亞造山帶巖漿巖圖、青藏高原巖漿巖圖等重要造山帶的巖漿巖圖(見數據庫網站)。與深部物質探測及動力學研究相結合,還初步提供了重要造山帶Nd、Hf等多元同位素圖,可揭示深部物質和地殼生長。與大陸聚合研究結合還編制提供了深時巖漿巖圖,即恢復到古構造、古地理的巖漿巖圖,如三疊紀、侏羅紀、白堊紀亞洲深時巖漿巖圖3個案例。

特別是提供了數字化的亞洲巖漿巖圖,方便使用者選取工作區后,自動獲取該區域的數字化巖漿巖圖,并以此為基礎,根據自己的研究進行二次編輯修改。同時,本數據庫將提供與該區圖件相對應的已有數據資源,使用者可以依據數據編制新的巖漿巖圖,并對數據進行分析。鼓勵使用者將自己的數據和數據庫提供的數據,統一放在平臺上進行分析、作圖等研究,并將自己的數據有償提供或貢獻給數據庫。數據庫將給予一定的獎勵。

3.3.2 編圖功能

該功能是以本庫數據為基礎的巖漿巖成圖分析技術,將實現智能化(半自動化-自動化)編圖,即以巖漿巖數據、板塊數據和巖漿巖演化和巖漿巖知識為基礎,充分利用高精度年代學數據,采用巖漿巖數據綜合處理和制圖表達專業模型為基礎的編圖、分析技術,通過數據、知識模型和推理分析,將實現樣品采樣點年齡數據、巖漿巖巖體(圖元)數據的自動化、智能化編譯、處理、分析、表達和編圖應用。

圖3 中亞和阿巴拉契亞兩大增生造山帶巖漿巖地球化學特征對比數據來源見DDE-巖漿巖數據庫;(a、b)分別為中亞造山帶、阿巴拉契亞造山帶巖漿巖TAS圖解;(c、d)分別為中亞造山帶、阿巴拉契亞造山帶A/NK-A/CNK圖Fig.3 Comparison of geochemistry of magmatic rocks from the Central Asia and Appalachian orogenic beltsThe data from the databases in the DDE-OnePetrology; (a, b) TAS diagrams of magmatic rocks in the Central Asian and the Appalachian orogenic belts, respectively; (c, d) A/NK vs. A/CNK diagrams of magmatic rocks in the Central Asian and the Appalachian orogenic belts, respectively

具體已經或將實現以下功能:(1)特定區域的編圖功能,使用者確定區域,平臺自動給出該地區的數字化巖漿巖圖(包括圖例、比例尺等基本要素)和相應的所有關聯數據信息(如年代學、地球化學、同位素地球化學等)。使用者可以再編輯,形成自己的基礎性研究圖件;(2)巖漿巖圖件的自動更新功能,依據一定范圍的新數據,自動-半自動更新巖漿巖圖,如依據年齡更新巖漿巖的時代(圖元顏色依據更新的時代自動更替),據自動生成顏色、花紋等圖示,以及圖名、圖例、比例尺等基本元素;(3)編制深時巖漿巖圖,給出一定的區域和巖漿巖圖,依據提供的大陸拼合模式,回溯到原始時代,繪制出深時巖漿巖圖;(4)巖漿巖圖的智能融合,對不同來源、不同比例尺的多類巖漿巖圖經智能化分析、拼接、合并、綜合后,形成成新的巖漿巖圖件;(5)巖漿巖專題圖的全息表達,基于巖漿巖空間數據庫等,自動地按照巖漿巖的多個屬性或組合進行全維度的信息表達,用顏色、花紋、明暗、結構等表達各類屬性等圖面信息,如巖漿巖(體)為顏色單元的Nd同位素圖。

3.4 科研平臺

研究平臺初步集成了GeoPyTool(Yuetal.,2019)的部分投圖功能等,且正在進一步集成和開發新的投圖功能,可作為專業研究人員進行大數據綜合分析可視化圖解的有效工具。對于數據統計分析平臺,可以依據需求,從數據庫提取數據或參數,直接分析成圖,給出不同參數之間的關系(圖3)。

使用者從數據庫選取區域或數據類型后,點擊各種類型的巖漿巖數據分析圖解,如巖石分類圖、SiO2-K2O圖、TAS圖解、Pearce圖解、年齡-同位素參數(如Nd、tDM等)等,即可得到有關圖解;也可以依據研究目的,檢索出相關數據,選擇相應的參數并成圖。優點是,可以對巨量數據快速給出各類參數及其相互關系圖,對在海量數據中尋找可能的數據及其參數的相關性具有極高的工作效率和準確性,為開展大數據研究,尋找可能存在的科學現象和規律提供了技術支撐。而且,大量數據可以分組(如按年齡分組、或按地區)投點成圖,尋找可能存在的時空演化規律。另外,對于數據空間分布等值線及分布密度分析與作圖,可以選定一個空間范圍,給出數據和參數,如Nd同位素的模式年齡(tDM),也可以給出其等值線圖。

如圖3所示,筆者分析對比了中亞和阿巴拉契亞造山帶。這兩個造山帶通常作為古生代典型的增生造山帶的代表。但是,這兩大增生造山帶有什么異同?特別是在增生造山最終的結果即物質組成及其架構方面是否相同或相似?這是人們關注的問題。顯然,這些重大問題的回答,需要統攬、觀察這兩個整個造山帶,需要大量的數據。

圖4 中亞和阿巴拉契亞兩大增生造山帶Nd同位素特征對比(數據來源見DDE-巖漿巖數據庫)Fig.4 Comparison of Nd isotope geochemistry of magmatic rocks from the Central Asia and the Appalachian orogenic belts(The data from the databases in the DDE-OnePetrology)

圖5 阿巴拉契亞造山帶志留紀-泥盆紀主造山階段巖漿巖地球化學“順時針”演變軌跡揭示同俯沖增生到后增生的構造環境演變Fig.5 The “clockwise” geochemical evolution trajectory of the magmatic rocks in the main Silurian-Devonian orogeny of in the Appalachian orogen, revealing the tectonic environment evolution from syn-subduction accretion to post-accretion

筆者初步應用該數據庫數據初步分析對比了中亞增生造山帶、阿巴拉契亞造山帶巖漿巖年齡、地球化學和同位素特征,從數千個數據分析可以看出,中亞造山帶巖漿巖類型多樣,準鋁質和過鋁質各占1/2;阿巴拉契亞造山帶巖漿巖主體為花崗閃長巖、二長花崗巖和堿長花崗巖,多數為過鋁質。在同位素組成方面,兩大造山帶差異更明顯(圖4):中亞造山帶具有高的εNd(t)值和年輕的二階段模式年齡(tDM2),具有顯著的年輕地殼組成特點;而阿巴拉契亞造山帶相對具有較低的εNd(t)值和較老的模式年齡(tDM2)。這很好地說明盡管這兩大造山帶都作為典型的增生造山帶,但是,中亞造山帶具更多有年輕地殼,顯示了更強的增生造山特點,是最典型的增生造山,可以作為增生造山帶的端元;而阿巴拉契亞造山帶更多顯示有古老陸塊特點,顯示了眾多古老微陸塊的拼貼作用,可以作為一般的增生造山帶。本文通過同位素填圖,定量確定了年輕地殼比例,給出了定量確定和劃分造山帶類型的指標和圖件,還提出了從物質角度定量刻畫和分類造山帶,即物質造山帶概念(Wangetal., 2023c,詳見下文)。

另外,該數據庫還有分組投圖分析功能。例如,針對阿巴拉契亞志留紀-泥盆紀主造山階段的巖漿巖,將地球化學數據按年齡分三個圖,分析顯示,在Peace圖解上顯示了“順時針”演變的趨勢(圖5)。這種統計出來的巖漿成分的演變可以揭示構造環境及其演變(王濤等,2017),即揭示了從同造山(俯沖增生)到后增生碰撞的構造環境。

圖6 紐芬蘭島阿巴拉契亞造山帶阿克利巨型花崗巖基地球化學填圖及剖面(底圖據王朝陽等,2022)Fig.6 Chemical mapping and section of the Akeley granitic plutons of the Newfoundland Appalachian orogenic belt (after Wang et al., 2022)

重要的是,本數據庫初步具有數據的空間分析功能,即用數據繪制某些元素或參數的等值線圖如地球化學元素填圖。例如,阿巴拉契亞阿克利巨型花崗巖基的SiO2、K/Rb、F、Rb/Sr地球化學填圖(王朝陽等,2022),顯示巖基從東、西緣向礦化發生的南緣演化程度越來越高。LILE (Rb)、REE (Y)、HFSEs (Nb、Th、U)和揮發性元素顯示了自北向南的演化趨勢,例如Rb/Sr比值越大(>20),顯示W-Sn-Mo成礦越好(圖6)。這些為揭示成礦規律,開展成礦預測提供了依據。同理,該方法用于區域同位素填圖,可以和上述研究實例一樣,揭示區域深部物質組織架構及其時空演變。

4 應用案例

應用巖漿巖數據庫及其大量數據分析,已經在揭示超大陸聚散、循環和動力學機制(Evansetal., 2016;Condieetal., 2017;Lietal., 2019;Huangetal., 2022)、板塊俯沖樣式轉變(Liuetal., 2019))、地殼生長(Meert, 2005; Dhuimeetal., 2018; Wangetal., 2023b, c)、巖漿巖的分布、命名分類和大地構造環境識別(周永章等,2018;張旗等,2019)等方面取得了重要進展和成果(詳見張穎慧等,2020)。

本文依據數據庫和數字化編圖,采用“庫-圖-文”三位一體的研究范式,通過巖漿巖時空演化和物源分析,在揭示陸塊聚合、大地構造體制時空范圍、地殼生長、深部物質架構及造山帶物質類型等方面也初步取得了一些研究進展。

4.1 構建亞洲花崗巖時空演化格架

現有板塊理論很好地解釋了具有規則邊界的大洋閉合、2個不同板塊的碰撞。但是,同一個板塊下的不規則的大洋如何關閉?現代大洋中很多山彎構造的命運如何?這些問題還未得到很好的解釋。我們利用新獲得的和收集的2660個巖漿巖鋯石U-Pb年齡,通過數字化編圖(圖7),在中亞造山系東部鑒別出“緊閉褶皺”的多條巖漿巖帶,并發現它們向縫合帶方向變年輕,很好地揭示了蒙古-鄂霍茨克洋從早期后撤式俯沖,到晚期剪刀狀閉合,并最終形成蒙古-鄂霍茨克山彎構造的整個過程。據此,提出了該大洋閉合的機制和模型,即西伯利亞克拉通旋轉和大洋后撤俯沖聯合作用,大洋北側安第斯型大陸邊緣向南后撤旋轉,南側東西方向的洋內弧向北后撤旋轉(Wangetal., 2022b)。Cawood(2022)對此評價到:“其大數據分析在破解造山帶和地球發育歷史方面越來越顯示出重要性”,“這項研究為未來的研究開辟了新的道路”。

圖7 中亞造山系花崗巖等巖漿巖鋯石年齡分布(據Wang et al., 2022b)插圖中的紅色、綠色點均為鋯石年齡點Fig.7 Distribution of zircon ages of the magmatic rocks (granitoids) of the Central Asian orogenic system (after Wang et al., 2022b)All red and green plots are zircon ages insert map

在上述基礎上,筆者編制了基于ArcGIS的屬性驅動數字化亞洲巖漿巖圖,揭示了亞洲重要造山帶巖漿時空演化規律,根據巖漿帶的時空遷移,系統厘定了古老大洋的閉合和陸塊拼合過程,以及多種構造體系的時空分布范圍和疊合過程,提出了亞洲大陸5個階段的聚合過程(Wangetal., 2023a)。此外,還揭示亞洲大陸的聚集和/或生長是主要通過2種基本方式,一是增生造山,二是碰撞造山。前者以中亞造山系為代表,以含年輕物源花崗巖類為特征,發育山彎構造;后者以中央造山系和青藏高原為代表,以再造物源過鋁質花崗巖為特征。前者的年輕地殼生長在亞洲大陸的聚集過程中發揮了重要作用。

4.2 同位素數據填圖研究,證實顯生宙巨量陸殼生長,揭示深部物質架構及其成礦制約

大陸地殼生長是地球科學最重要的科學問題之一。國際主流觀點認為,陸殼主要形成于前寒武紀。顯生宙是否有巨量陸殼生長一直存有疑問。依據全巖Nd同位素和鋯石Hf同位素數據庫的建立,本文第一作者在中亞造山帶開展了全造山帶尺度的Nd+Hf同位素聯合示蹤填圖研究(Wangetal., 2009, 2023b),圈定新生地殼空間范圍,確定中亞為全球最大的、最年輕的顯生宙陸殼省,年輕地殼約占50%以上,量化地殼生長量,首創定量估算地殼生長量方法,確證中亞存在地殼巨量生長,澄清了中亞造山帶是否存在巨量地殼生長的質疑(Kr?neretal., 2014, 2017)。通過全球8個典型造山帶的同位素填圖的佐證(詳見下文),科學地證明了顯生宙板塊體制下仍可以發生并保存巨量陸殼生長。

圖8 中亞造山系巖漿巖Nd+Hf聯合同位素填圖揭示中亞造山系深部物質組成三維架構及四維演變(據Wang et al., 2023b)Fig.8 Nd+Hf isotope joint mapping of magmatic rocks of the Central Asian Orogenic Belt reveal the three-dimensional lithospheric architecture and its four-dimensional evolution (after Wang et al., 2023b)

這種大陸的新生地殼的形成與保存,顯示了典型增生造山帶的組成特點。我們還進一步通過長英質巖石同位素示蹤填圖確定下地殼的物質分布架構,依據基性巖的同位素示蹤填圖確定了上地幔的物質架構,進而刻畫了巖石圈三維物質架構(3D),并分時間切片,確定同造山期的物質架構與后造山的物質架構,從而進一步厘定了巖石圈物質架構的演變(4D;圖8)。在此基礎上,本文第一作者依據大量礦產數據的分析,確定了每個同位素省(地殼省)的各類礦產的分布數量的密度,定量確定了各類礦產在不同的地殼類型分布的特征和量,并提出受控于年輕地殼、再造地殼和混合過渡地殼3種深部物質制約的成礦類型(圖9;Wangetal., 2023b)。

此外,地球深部物質探測一直是深部探測的軟肋,主要是缺乏有效的技術方法。筆者等應用巖石“探針”和同位素示蹤填圖,研究深部物質架構(侯增謙和王濤,2018;王濤和侯增謙,2018;王濤等,2022;Wangetal., 2023b)。即依據大量數據如同位素示蹤數據,采用“巖石探針+同位素填圖”為關鍵核心的技術,可以示蹤巖石圈深部物質架構,即不同屬性物質的時空分布。這為深部物質探測提供了新思路和方法,成為深部物質探測發展新方向。

4.3 全球造山帶同位素數據對比研究,量化地殼生長與造山帶關系,提出造山帶物質分類

造山帶是認識地球形成演化的關鍵,是地殼生長的重要場所。長期以來,對造山帶主要從結構構造和幾何學、運動學等角度進行分類研究(如增生、碰撞端元類型),但常有爭議。在上述同位素填圖基礎上,我們從造山帶“物質演化”的角度,開展全球造山帶對比研究(如IGCP662等項目),從地殼生長量刻畫造山帶物質演變的新視角,通過全球8個造山帶同位素填圖與研究(圖10、圖11),獲得以下認識:(1)提出“物質造山帶”新概念,發現不同造山帶具有不同的新生物質占比(從>70%到<10%),創新性地提出了造山帶物質分類:年輕地殼比例>30%的造山帶對應增生造山帶,<30%的對應碰撞造山帶,進而定量刻畫了造山帶從增生到碰撞物質演化。(2)依據地殼生長量變化,追索不同類型造山帶在威爾遜旋回中的演化軌跡。該研究開辟了從深部物質角度研究造山帶新途徑,特別是建立了刻畫造山帶物質演化的定量化指標,推動了造山帶研究向定量化發展,為開展地殼深部物質探測提供了新思路和研究實例(Wangetal., 2023c)。

圖9 中亞造山系巖漿巖Nd+Hf聯合同位素填圖揭示深部物質組織架構及其成礦制約(據Wang et al., 2023b)Fig.9 Nd+Hf isotope joint mapping of magmatic rocks of the Central Asian Orogenic Belt reveal the lithospheric architecture and its controls on mineralization(after Wang et al., 2023b)

圖10 全球典型的8個造山帶的Nd同位素數據(εNd(t))等值線圖顯示其空間變化、同位素省及年輕地殼的分布范圍與面積(據Wang et al., 2023c)(a)阿爾泰構造拼合體(中亞造山帶);(b)北美科迪勒拉;(c)紐芬蘭-阿巴拉契亞;(d)拉克蘭;(e)特提斯西藏;(f)加里東;(g)海西;(h)秦嶺-大別. 數字地形圖來自https://services.arcgisonline.comFig.10 εNd(t) contour maps of the typical eight orogens in the world, showing spatial variations of εNd(t) values, distribution of Nd isotopic provinces and the distribution and areas of juvenile crustal domains (after Wang et al., 2023c)(a) Central Asian Orogenic Belt; (b) North American Cordillera; (c) Newfoundland Appalachians; (d) Lachlan; (e) Tethyan Tibet; (f) Caledonides; (g) Variscides; (h) Qinling-Dabie orogens. The digit topographic map comes from https://services.arcgisonline.com

圖11 造山帶物質組成架構定量分類及其特征圖紅色符號是依據通過大量Nd同位素數據的填圖(定量確定的新生地殼量和比例)確定的全球8個典型造山帶; 扇區代表了從高度原始(100%新生或年輕地殼)到高度演化的連續過渡(新生地殼～0%)成分; 對數坐標的同心圓表示造山帶的年齡范圍即造山帶的形成時間Fig.11 Classification and characteristics of orogens in terms of their compositional architecture (areal percent of juvenile compositions) and ages of orogensThe red symbols show the eight typical orogenic belts of the world identified by mapping (quantitatively determined amount and proportion of new crust) of a large number of Nd isotope data. Sectors represent a continuous transition from highly primitive (juvenile crust 100%) to highly evolved (juvenile crust ～0%) compositions. Concentric semi-circles with logarithmic coordinates denote the age range of the orogens

5 展望與愿景

綜上所述,與目前國際最好的、應用最廣的數據庫如GEOROC、EarthChem數據庫相比,本數據庫具有以下優勢:(1)設計理念突出了“數-圖-文”三位一體,并以巖漿巖知識體系為基礎,既有一般的數據庫服務功能,還擁有編圖和研究平臺,更有利于開展數據驅動的科學研究,更好地體現了DDE“共享全球地學知識,創新地學研究范式”的目標和愿景;(2)組織了建庫、編圖和研究一體化團隊,開展了22個專題數據建設,使更多的一線專家參與數據庫建設,數據類型更加多樣化和專業化,彌補了現有數據庫的不足;在某些地域和領域(如中亞、非傳統同位素等)形成優勢,更好地突顯了專業研究的數據庫特點;(3)核心數據如同位素數據更加齊全、專業和可用,即對數據都盡可能補充了年齡、經緯度等時空信息(開發了相應的技術軟件和方法,從圖上獲取、補充經緯度數據),特別是給出了計算參數(如εNd(t)值、tDM2等),使用者可以直接在數據庫中分析成圖(而EarthChem等數據庫中的50%以上的Nd同位素沒有這些參數和年齡,難以直接使用),從而更有利于開展巖漿巖及其揭示的地球深部物質的時空演化;(4)創建了學科專家可以依據新的發展和需求及時調整數據庫結構的技術與功能,不必從頭再來,而且,科研人員可以自行設計完善,無需編碼;(5)有強大的DDE平臺支持支撐,包括數據獲取技術等支撐及多種學科一體化的融合發展,構成了DDE的“超級航空母艦”,可與國際已有數據庫互聯互通,形成聯盟,并有望發展為以DDE為核心的數據聯盟。

因此,雖然目前巖漿巖數據庫的構建僅是初步的,數據量與國際最好的數據庫還有差距。但是,由于具有上述優勢,本數據庫將有望建成國內外最新、最強、最全的巖漿巖數據庫,并打造國際化、有特色的、高水平的巖漿巖研究平臺,吸引國際更多同行借助平臺開展科學研究,共享全球巖漿巖演化數據,推動巖漿巖等地球科學研究變革。為此,下一步將加強以下方面的工作。

(1)實現數據爆發式、持續增長。需要及時入庫最新出版的國內外已發表的數據;同時,突出專題數據庫建設,特別是一些備受關注的重要造山帶、重大巖漿巖省等地域性專題數據庫和學科性的專題數據庫,如傳統同位素、非傳統同位素、巖漿礦物數據庫等。增加、完善數據的使用功能,吸引更多團隊和科學家使用和貢獻數據。另外,很多地質調查報告擁有眾多新的測試數據。本數據庫將努力挖掘這些長期被遺忘的“長尾數據”,使得本數據庫在數據覆蓋范圍和領域方面具有優勢。

(2)進一步研發智能編圖系統,開展多屬性系列數據編圖,特別是編制深時巖漿巖圖。首次編著以新的數據庫為基礎的數字化全球巖漿巖圖,進一步完善數字化亞洲巖漿巖圖,編制不同比例尺配套的系列洲際到區域的巖漿巖圖,為使用者提供更多的圖件服務,為科學研究提供基礎圖件。

(3)加強數據庫平臺建設。在DDE支撐下,開發有關軟件技術,實現從野外研究、樣品采集、數字化編圖、成果推送到數據分析成圖、科學推理分析一體化的科研活動都能在平臺上實現,打造國際一流的巖漿巖研究平臺。在此基礎上,加強與其他已有數據庫的交流和學習,完善數據標準和接口;力爭2～3年內,與GEOROC、EarthChem等數據庫實現互聯互通,構建巖漿巖數據庫聯盟。

(4)在“庫-圖-文”三位一體方面產出高水平研究成果。包括應用大數據、智能化編圖等技術,進一步揭示全球巖漿巖時空演化規律,揭示中國巖漿成礦時空演化規律及其成礦制約,探索提出新的地殼生長模式,構建完善地球深部物質探測技術方法體系,開展地球深部物質組成架構與演變的研究,為探索研究深時數字地球做出貢獻。

此外,本數據庫特別是研究平臺將及時應用機器學習、人工智能等最新發展的技術接入本數據庫的數字化編圖平臺和科學研究平臺,特別是DDE推出和發布的GeoGPT的接入。

6 小結

以巖漿巖知識體系為基礎,初步構建了巖漿巖數據庫。其結構包括:(1)后臺服務(云端);(2)網站(Web端);(3)科研工作平臺(桌面端);(4)移動端(App)。數據來源包括:公開發表的文獻、研究團隊測試數據、實驗室測試數據、有關數據庫的互聯互通及志愿者貢獻數據。

數據類型主要包括巖漿巖樣品的基本屬性(空間信息、構造信息、數據來源信息等)、年代學、地球化學、全巖Rb-Sr-Sm-Nd-Pb-Hf-Li同位素,礦物Hf-O-U-Th-He等同位素數據。數據量約40萬多條,涉及全球重要造山帶、克拉通及部分海洋數據等。此外,為了發揮各地區、各領域專家的作用和優勢,依據已有的工作基礎,設立了22個專題數據庫。包括兩大類:一類是地域性的,如阿巴拉契亞、阿拉伯地盾、中亞(北疆)、特提斯(青藏高原)、華北克拉通、華南等;另一類是學科領域性,如非傳統同位素、鋯石微量、實驗模擬等。此外,還包括實驗室測試數據專題數據庫。

與國際最常用的有關數據庫相比,本數據庫具有下優勢:(1)“數-圖-文”三位一體的設計思路,擁有編圖和研究平臺,更有利于支撐科學研究,計劃實現絕大多數巖漿巖研究工作均可在本平臺上完成;(2)組織構建了22個專題數據建設,更多一線專家參與建設,突出了某些地域(如中亞等)和領域(如非傳統同位素等)的專業優勢;(3)數據都盡可能挖掘、補充了年代學、經緯度等時空信息,更有利于開展巖漿巖時空變化特征及其深時數字深部地球的時空演化研究;(4)創建了學術專家可以依據新的發展和需求及時調整數據庫結構的技術與功能;(5)有強大的DDE平臺支持,為與國際有關數據庫互聯互通提供了有利條件。

依據有關(年代學、同位素等)核心數據,在探索復雜大陸拼合過程、地殼生長、地球深部物質組成架構與演化等重大地球科學問題方面取得研究進展。

致謝本項工作得到DDE及有關負責人王成善、侯增謙、成秋明、沈樹忠、周成虎、翟明國、陳駿、楊樹鋒、李獻華院士的大力支持和幫助。感謝王新兵、閭海榮等DDE信息化團隊在數據抓取、整理方面的幫助。感謝兩位審稿人提出的修改建議。