本文内容转载自：地球信息科学学报，版权归原作者及刊载媒体所有，所刊载内容仅供交流参考使用，不代表本刊立场。引用格式：诸云强,孙凯,胡修棉,等.大

本文内容转载自：地球信息科学学报，版权归原作者及刊载媒体所有，所刊载内容仅供交流参考使用，不代表本刊立场引用格式：诸云强,孙凯,胡修棉,等.大规模地球科学知识图谱构建与共享应用框架研究与实践[J].地球信息科学学报,2023,25(6):1215-1227.[ Zhu Y Q, Sun K, Hu X M, et al. Research and practice on the framework for the construction, sharing, and application of large-scale geoscience knowledge graphs[J]. Journal of Geo-information Science, 2023,25(6):1215-1227.] 。

DOI:10.12082/dqxxkx.2023.210696

引言地球科学（以下简称地学）是研究地球各圈层形成、演化及其相互作用的复杂巨系统的学科，包含地理学、地貌学、大气科学、海洋科学等众多分支随着全球覆盖、全天候监测、全要素观测的空天地一体化地球观测系统的形成，地学数据呈爆发式增长，地学研究进入大数据时代并逐步向大数据驱动的第四科研范式转变。

大数据背景下的地学科学发现通常涉及多源、多模态数据，但由于缺乏统一的语义基础，多源地学数据呈现显著的异构特征，数据的整合共享、关联集成和挖掘分析难度较大地学知识图谱以有向图（节点-边）的模式对地学知识进行形式化表达和组织，从而将地学知识建构为一种计算机可理解、可计算、可推理的语义网络，可为新范式下的地学研究建立统一的、形式化的、计算机可理解的知识基础。

然而，现有地学知识图谱研究仍停留在理论方法和实验阶段，缺乏对于复杂地学时空特征、关系和规则等的考虑，尚未形成顾及复杂时空特征与关系的大规模地学知识图谱的完整构建与应用框架，无法满足地学研究和应用的需要为此，本文首先研究了大规模地学知识图谱的构建技术，提出一种自顶向下和自底向上结合的构建方法，可实现顾及地学复杂时空特征、关系及规则的大规模地学知识图谱的构建。

在此基础上，提出一种覆盖地学知识图谱构建、共享和应用全生命周期的综合框架该框架包含两大平台四个系统：地学知识图谱构建管理平台：群智协同构建系统和知识自动抽取系统；地学知识图谱共享应用平台：共享服务系统和应用赋能系统。

四大系统分别支撑地学知识图谱的本体层和实例层构建、知识共享和深度应用，既独立运行，又相互协作本研究对于未来大规模地学知识图谱的构建与应用研究具有重要的参考价值诸云强 孙凯作者简介

诸云强 研究员 中国科学院地理科学与资源研究所研究员、博士生导师、所学术委员会委员，中科院现有关键技术人才，国家重点研发计划项目首席。研究方向为地球科学数据共享与知识图谱。

孙凯 博士后 中国科学院地理科学与资源研究所、纽约州立大学布法罗分校博士后，主要研究方向为地理空间人工智能方法与应用。全文请在中国知网或学报官网下载

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