面向智慧城市的地质大数据应用模式研究

文诗宝 许国 卢鹏 黄梅婷 冯健 赵勇

收稿日期：2023-06-26；修回日期：2023-11-24

基金项目：南宁市科学研究与技术开发计划项目（ZC20211003）、南宁市创新创业领军人才“邕江计划”资助项目（2020016）、南宁市优秀青年科技创新创业人才培育项目（RC20220201）联合资助

第一作者简介：文诗宝（1995- ），女，硕士，工程师，主要从事地质大数据研究工作。E-mail：643585407@qq.com

通信作者简介：许国（1973- ），男，硕士，正高级工程师，主要从事岩土工程工作。E-mail：516046247@qq.com

引用格式：文诗宝，许国，卢鹏，黄梅婷，冯健，赵勇，2024.面向智慧城市的地质大数据应用模式研究［J］.城市地质，19（2）：250-258

摘 要：构建一种“地质大数据+X”的应用模式，推动智慧城市建设向低碳、集约方向发展。应用结果表明：基于“地质大数据+BIM”应用模式，实现城市地下溶洞的分布位置及规模可视化，辅助重大工程规划决策分析，在施工过程中有效规避地下管线，减少施工对地下管线的破坏；2013—2016年南宁市万象城地铁站最大平均沉降速率为10.89 mm·a-1，累积形变量-31.4 mm，通过“地质大数据+InSAR”应用模式探明地面发生沉降的主要原因为地铁基坑开挖导致的地面承载力下降；通过对地质大数据的插值分析，获取了地铁1号线缓冲500 m范围内圆砾层的厚度等值线图，其中清川站及广西大学站区间圆砾层厚度大于10 m，长期的地下水侵蚀及压力渗透作用将会影响地铁隧道的使用寿命，应进一步加强地铁隧道防渗监测。

关键词：地质大数据；智慧城市；可视化平台；地下空间开发

Research on application mode of geological big data for smart cities

WEN Shibao1，2， XU Guo1，2， LU Peng1，2， HUANG Meiting1，2， FENG Jian1，2， ZHAO Yong1，2

（1.Nanning Survey and Design Institute Group Co.， Ltd.， Nanning 530022， Guangxi， China；

2.Nanning Shallow Geology Big Data Engineering Technology Research Center， Nanning 530022， Guangxi， China）

Abstract： This paper aims at constructing an application model of "geological big data + X" to promote the low-carbon and intensive development of smart city construction. Application results show that： the application mode of "geological big data + BIM" can help realize the visualization of the distribution locations and scales of underground karst caves， assist the decision analysis of major project planning， avoid collision between construction and pipeline， and reduce the construction damage to underground pipelines. The maximum average settlement rate of Wanxiangcheng Subway Station in Nanning was 10.89 mm·a-1 from 2013 to 2016， with a cumulative deformation of -31.4 mm. Through the application of "geological big data + InSAR" model， it is found that the main reason for settlement is the decrease of ground bearing capacity caused by subway foundation pit excavation. The contour map of the round gravel layer thickness in the buffer radius of subway line 1 within 500 m is obtained by interpolation analysis of the geological big data. The thickness of the round gravel layer is more than 10 m between Qingchuan Station and Guangxi University Station. Long-term erosion by groundwater and pressure infiltration may affect the service life of the subway tunnel， necessitating enhanced monitoring of tunnel seepage.

Keywords： geological big data; smart city; visualization platform; underground space development

随着信息技术的发展创新，地质数据的获取能力得到了提升，GIS及数据库等建库技术实现了地质数据的归纳，打破了“数据孤岛”。城市地质数据库汇集海量结构化地质数据，具有数值稳定、区域可重复利用等特点优势，如何激活既有数据潜能、持续吸收新增数据，形成服务应用，是当前城市地质大数据工作难点（赵鹏大，2019）。

近年来，世界主要发达国家在地质大数据库的管理及应用方面均取得了极大的发展（刘炜，2022）。美国地质调查局通过SDC（Science Data Calalog）工具对公众开放部分地质数据，使数据的定位、共享和应用更易实现（施俊法等，2014）；英国地质调查局基于“开放地学计划”提出了一个全球性的地学数据仓库概念，以此实现地质数据应用的目的（郑人瑞等，2019）；澳大利亚通过出台一些国家层面的政策，如澳大利亚地质调查局数据战略计划、2020数字连续性政策等，推动数字化的转型和应用（孙海雪等，2018）；加拿大自然资源部以开放数据门户网站检索等形式实现地质数据的管理及应用（王立伟等，2019）。中国地质大数据的应用主要侧重于矿产资源预测，并均衡各个学科的协同发展，如果地质大数据发展过程中能形成某种跨学科乃至跨行业合作创新的应用模式，其价值将远高于在大数据领域本身的价值（李志斌等，2020）。

智慧城市的建设包括了城市规划、建设、运行、管理的各个方面，通过构建智慧平台实现地质信息资源统一化，可使地质产品在城市治理、数据开放等方面同新型智慧城市的发展深度融合，同时，三维地质模型的建立可精准刻画城市地下空间开发中涉及的地质环境条件，为城市规划提供三维可视化分析的基础依据（陈伟清等，2014；吴福等，2018；古锐开等，2019；陈星等，2023），推动地质大数据服务智慧城市建设。地质信息化经历了数字化阶段、网络化阶段，正进入大数据阶段，形成了地质数据库、数字地质图书馆、数字地质资料馆、地质调查管理信息系统等建设成果，国内优秀学者也在不断探索地质大数据的应用模式。鲜勇（2021）提出“互联网+油气采掘”的智慧油田建设模式，广泛在感知智能采集系统为纽带连接了地质云平台及地质档案大数据综合集成开发利用体系，全面提升了地质档案资料高效开发利用水平。刘军旗等（2021）等提出了一种基于双C模型和中间件结合的泛结构化地质数据管理与应用模式，实现了地质数据管理与分析过程中多种异构系统间的数据访问与数据互操作，并在多个工程中应用取得了良好的效果。高伟波等（2021）等基于独立设计的GeoVTool可视化框架提出了数据科学在地质大数据应用中的优化方案，为大数据在多领域应用提供了解决方案。

目前地质大数据技术主要应用于基础地质调查（李超岭等，2015）、矿产资源开发（吴晓萍，2015）、地质灾害监测（刘汉龙等，2021）、国土空间规划、生态环境保护（梁祎玮，2022）等领域，并逐步向城市安全评价、城市地下空间开发、城镇开发基础地质信息辅助等方向延伸（李凯等，2022；王建伟等，2022）。随着地质产业数字化转型发展的推进，智慧城市服务需求的不断增加，现有数据管理、共享和应用遇到了新的挑战，科学的运作模式的缺乏（朱合华等，2019），导致地质数据在智慧城市建设过程中利用程度低、用户目标人群不清晰的问题仍然存在。因此，本文通过对南宁市地质数据的管理、分析及应用进行研究，基于地质大数据的多模态、高度时空相关性等特征，提出一种“地质大数据+X”的地质大数据应用模式，基于城市地质数据管理服务平台，为智慧城市的地下空间开发、地灾防控、地下管网、地下水环境、工程建设活动等提供服务，推动城市建设向集约、智能、绿色、低碳发展。

1  “地质大数据+X”应用模式研究

1.1  智慧城市建设的难点

随着新型城镇化的发展，广西城市地下空间开发，尤其是轨道交通、城市老旧城区、城市新区、交通枢纽等区域的建设需求急剧增加，由于地质条件复杂，前期城市的开发建设缺乏统一规划，既有地下空间改扩建较难，智慧城市在建设、管理、运维等方面存在一定的技术难点，主要包括以下几方面：

1）地质条件复杂。南宁市所处南宁盆地为北东至南西方向的纺锤形断陷向斜盆地，曾经历4次强烈的褶皱运动及多次较缓和的振荡运动。南宁盆地出露的地层自老到新为寒武系、泥盆系、石炭系、白垩系、第三系和第四系，由于地层岩性、地貌类型的不同，导致各个区域的水文地质条件、工程地质条件存在明显的差异（陆海丽，2016）。盆地南部及东南部岩溶较为发育，大部分区域分布有胀缩土、软土等特殊土层及富含地下水的圆砾层，地下工程建设具有一定难度（龙睿，2020）。

2）城市地下空间地质条件不可见。城市浅表地质体信息如地层岩性、地质构造、地下水埋藏条件、特殊岩土体分布等研究不够充分，难以支撑城市规划建设和地下空间开发利用的需要。

3）前期地下空间开发缺乏整体规划。各建设工程的规划设计不同，因此形成各自的空间体系，相互之间没有形成连接，随着城市发展和定位的变化，面临着既有建筑改扩建受周边地质环境、地下空间约束的问题（夏诗画等，2017）。

4）大规模空间开发诱发的城市区域安全问题。地下工程建设改变了区域地质的结构特征、岩土体承载特性和地下水流场，进而引发地面变形、地上建筑物开裂，存在一定安全隐患（葛伟亚等，2015）。

综上，应将城市地上、地下空间作为一个有机整体，构建集成多源异构城市空间信息的地质数据库，研发集快速建模、可视化表达与科学决策为一体的可视化平台，推动地质大数据技术应用于智慧城市建设，有效解决智慧城市建设关键技术难点。

1.2  地质大数据的管理

地质大数据包括基础地理、基础地质、遥感、水文地质、工程地质、环境地质、地质灾害、地球物理、地球化学等多专业、多参数数据，与其他商业数据不同，其具有时间维度、空间维度和属性维度特征，且采集成本高、更新周期长，数据组织形式多样，重组交叉困难，因此，核心数据的选取对于数据分析的结果起着至关重要的作用（李强等，2020）。为充分发挥地质大数据的潜在价值，在传承地质工作成果的同时，需要不断扩展传统地质数据应用服务范围，实施地质数据资源的二次开发。

为充分了解南宁市地质条件，本文收集了南宁近30年来历史地质数据，包含地质勘探报告约25 000份，数字化地质钻孔约28万个，其中建筑类钻孔约16万个，市政类钻孔约12万个，累计钻孔深度约600万m，岩土体试验及地下水监测数据超百万条，数据覆盖南宁市建成区。主要数据类型见表1。

收集的资料来源广泛，工程地质岩组划分标准和方式不统一，故针对南宁市地质条件特点设计了标准地层分层系统，划分依据主要考虑工程分区、地质年代、地质成因、岩性、岩土状态5个因素，每两位阿拉伯数字表示一个划分因素。检查收集的数据，包括钻孔顶底板逻辑性、钻孔分层表与标准分层表是否存在矛盾、标准分层表中是否存在地层缺失、钻孔分层表与标准分层中是否含有重复的数据等内容，保证入库数据的准确性，实现地质数据的标准化和规范化。

针对智慧城市建设对多源异构空间、非空间数据集成和抽取特定数据的迫切需求，利用GIS技术、BIM技术、ETL数据仓库技术、计算机网络技术进行开发，构建城市级地质大数据管理及可视化应用平台，有效解决数据安全及数据标准不统一的问题。数据管理平台以数据库为基础进行开发设计，数据资料的实体文件运用MongoDB数据库进行储存，MySQL提供通用接口进行数据调用、共享及发布。有效实现地质数据和资料的数据导入与导出、数据格式转换、文档资料管理与调用、权限管理等功能。

1.3  地质大数据的应用

城市地质数据管理服务平台的技术框架如图1所示，框架主要包括数据层、平台层、应用层，可提供高精度的地质数据支撑规划设计、施工建设、运营管理。通过地质资料信息化、地质信息统一化、地质数据智能化、地质成果精准化，使地质大数据与城市发展深度融合，可有效解决在建设智慧城市的过程中数据标准不统一、缺乏数据信息安全、缺乏技术创新等问题。

“地质大数据+X”应用模式，“X”可以是BIM模型，也可以是InSAR数据或CIM模型、城市信息单元等。地质数据作为城市空间基础数据的重要组成部分，可为城市数据中心打造以工程地质、水文地质、地质灾害等多类城市数据为基础的“数字底座”，通过新一代信息技术对既有地质大数据进行分析、研究，在不同需求场景下给出新建议指标参数，形成新型城市地质填图及地质环境评价体系，为新型城镇化建设工作推进提供决策基础，为水体治理、地灾防治等工作提供评判依据。在地质数据索引、调度的基础上，搭建三维地质模型，融合三维模型和属性数据进行智慧城市开发建设决策分析，并在平台上实现分析过程和分析结果的可视化。基于平台可进行二维可视化分析和三维可视化分析，二维可视化分析能实现地质数据查询展示、二维图件的快速生成、图件编辑、数据统计等功能，链接数据库进行二维查询、应用，快速响应工程建设规划中的地质资料查询、调取等应用需求；三维可视化分析能根据不同专业数据采用三维可视化技术，建立有关专业的三维地质结构模型和属性模型，通过地质体三维形态和地层组合关系的构建，虚拟再现城市地下复杂空间结构与关系的分析和过程。

同时，针对政府部门、规划施工单位、地质专业技术人员等不同服务对象，基于平台共享模块进行全站检索、动态新闻发布及快速跳转等功能；基础数据模块主要用于服务的叠加展示，以及图层属性信息的查看等；地质数据模块提供调查数据、地质资料及地质图件的查询及展示功能。通过“地质大数据+X”的应用模式，可实现地上地下一体化剖面分析，对地下病害体、地下水信息、工程地质勘察信息进行管理，为城市安全、建设布局和功能区划、重大工程建设、地质灾害防治、地下空间开发利用等提供长期的信息服务与支撑。

2  地质大数据应用关键技术

智慧城市建设需要集成地上地下时空数据源，包括三维地下空间数据及各类自然资源要素的数量、质量、时空分布来支撑自然资源管理需求。地下多种资源一体共生、相互影响，由于不合理地利用甚至导致相互冲突，增加了城市地下建设的复杂程度（周丹坤等，2020），城市地质数据管理与服务平台提供的数据一体化管理与应用可灵活利用地质数据资源，促进智慧城市建设。地质大数据应用的关键技术主要包括以下3个方面。

1）城市三维地质模型可视化建设技术。广西城市地下空间开发利用管理存在着地下空间不可见、开发难度大的问题（渠霓等，2022），在规划、施工、运营阶段均需摸清城市地质条件，按照地上地下一体化要求开展平面布局、空间整合。结合地质大数据及BIM技术，在工程建设规划阶段，通过地下空间漫游、虚拟开挖、地上地下一体化模型展示等方式进行方案预演，辅助项目建设选址；在建设运营阶段，基于三维地质模型及管网模型、地下水监测数据，对土石方开挖进行精准量算、定位建设场地溶洞、不良地质区域，分析地质条件对地下工程建设影响，提升建设运营质量。

2）城市大规模地下空间开发利用诱发的城市区域灾害控制技术。将城市地质数据信息与PS-InSAR地表变形监测数据结合，通过城市大区域的变形数据捕捉危险区，结合地质数据库获取区域地层条件、岩土体特性、地下水动态等信息，推演地表形变规律及机理，提出相应预防及整治措施，维护城市建设安全。

3）智慧城市地理信息综合服务技术。地下空间开发可从智慧规划、智慧建设、智慧决策3个方面，应用智慧城市地理信息综合服务技术。智慧规划通过数据管理、三维建模、动态模拟等实现地下空间精细化应用，与地下空间再开发技术综合协作，实现老旧城区地下空间再开发规划；智慧建设将地下空间信息化与三维地质建模技术结合，研究地下空间信息化、优化设计、动态施工内容，在工程施工过程中可起到优化设计、指导施工的作用；智慧决策有效整合排水管网的空间基础信息、地下水监测信息，充分挖掘地下空间地理信息的价值，为地下空间规划、建设和管理提供强有力的决策依据。

3  “地质大数据+X”应用模式的实践与探索

3.1  地质大数据+BIM模型

集约复合地下系统设施、低碳型地下轨道交通、市政综合管廊建设、充分利用闲置地下空间资源是低碳理念在地下空间开发中应用的四大主题（孙健，2022）。开展地质调查，摸清地质情况，是合理进行地下空间开发利用的前提（金江军等，2007）。传统地质调查成果多以二维图件（如柱状图、剖面图）进行展示，展示信息有限且不直观，基于地质大数据构建地下空间三维模型，结合地上建筑BIM模型，以“地质大数据+BIM模型”的应用模式可以形象表达地上地下空间分布及属性信息，通过数据管理、建模仿真、动态模拟及智能交互等方式实现地质大数据在地下空间规划中的应用。实现地上地下一体化全空间管理。

3.1.1  南宁顶蛳山园博园溶洞可视化应用

南宁市顶蛳山园博园位于灰岩地区，场地下伏大小不一的溶洞数百个，为有效调查溶洞空间分布，通过地下空间可视化技术将岩溶地下水位和地层结构模型有机融合，采用前期收集的2 014个工程勘察钻孔的地质数据构建三维地质模型，模型包含素填土及淤泥、黏土、红黏土、粉砂、圆砾、灰岩、溶洞等，基于三维地质模型准确获得场地的溶洞分布位置及空间规模（图2），场地统计面积为187 330 m2，包含溶洞204个，溶洞容积共426 890 m3。创建溶洞BIM模型，模拟溶洞发育形态，确定溶洞与地基基础的位置关系和影响范围，辅助工程设计，获取合理的基础方案避免岩溶作用造成的工程问题。

3.1.2  南宁园博园宜居·城市馆地上地下一体化

场地存在溶洞及互层的复杂地层结构，为精准掌握园区中宜居·城市馆的地质条件，保障地上建构筑物的基础承载能力，构建了地上地下一体化三维模型（图3）。其中，地下部分是根据已收集2 948个勘察钻孔地层信息构建的三维地质模型，地上部分是城市馆BIM模型，通过一体化模型实现建筑基坑开挖、地层荷载的可视化。通过三维模型剖切，可多角度展示城市馆下伏地层展布、地层厚度，融合地层属性信息，包括地基承载力、岩土力学特征性指标等，以灵活的立体展现方式，为工程建设技术人员分析研究地下空间的工程地质现象和发现掌握岩土体结构规律，提供了一种新的研究手段和技术方法，便于地质人员清晰认知场地地质条件，为重大工程规划提供辅助分析决策。

3.1.3  南宁民族大道地下管网可视化应用

将南宁市民族大道的三维模型与城市管线BIM模型进行耦合（图4），经地层岩性属性查询为黏土层，属于不透水层，周围无地下水，可以排除地下水对管线的影响作用。本文所构建的民族大道三维地质模型包含963个地质钻孔数据、划分了24层，地质条件较为复杂，常规三维地质模型仅能单独展示地层情况，通过地质三维模型及地下管线BIM模型的耦合，能准确、多方位展示地下管线位置及周围地质、水文地质特征，在施工勘察前对地下管网进行改造或钻孔布设时对地下管网进行避让，对于无法改迁的管网或管网在已建成的地下构筑物附近，可运用地质专业分析系统布设虚拟钻孔，从三维角度查验钻孔施工是否会对管线产生影响，提前采取规避措施。

3.2  地质大数据+InSAR数据

地下空间是地表土地资源的地下延伸，地面沉降量是地下空间多元场演化的响应函数（于海若等，2020），随着地下空间的持续开发，工程扰动现象引起的地面沉降问题逐渐凸显，利用地质大数据探究地下空间开发引起的地面沉降机理可为建立城市安全防控机制提供科学依据。

基于COSMO-SkyMed卫星系统获取了南宁市主要城区2013年1月至2016年1月期间地表形变信息，采用PS-InSAR技术进行处理，获取监测城区年平均形变速率、累积形变量等地表形变信息。观察周期中，城区内年平均形变速率较小，大部分形变速率范围在-7～5 mm·a-1，部分区域分布有沉降突变点，平均形变速率超过-9 mm·a-1或者累积形变超过-27 mm的PS点共有34 941个，占PS点总数的0.792%，突变点主要分布在西乡塘区、兴宁区、青秀区的南宁绕城高速以内，基于以上数据筛选出形变较为严重的区域共10个，地表形变信息见表2。

在表2沉降风险区中，万象城地铁站周边地表及建筑沉降较大。选择形变速率较大的两点生成形变时间序列图（图5），A点位于万象城地铁站西北侧400 m，其3年间累积形变量为-27 mm，平均形变速率-8.94 mm·a-1，监测后期沉降趋于稳定；B点位于万象城地铁站东北侧350 m，在监测期间，其形变速率为-10.89 mm·a-1，3年间累积形变量达-31.4 mm，且仍保持一定的沉降速率。

基于地质大数据库获取该区域地层岩性及水文地质条件，结合光学历史卫星影像，并通过现场调查分析验证，查明此区域的观测周期2013—2015年正处于万象城地铁站基坑施工周期内，该区域分布地层主要为泥岩、粉砂岩，地下水为碎屑岩类孔隙裂隙水，具有承压性。在地铁基坑施工过程中，对地下水位以下的泥质粉砂岩产生扰动，静止水位以下的泥质粉砂岩发生崩解，结构遭到破坏，使地基发生沉降，承载力下降，因而引起周边地表及建筑物的沉降。

3.3  地质大数据+地下水

南宁地铁一号线穿越区域主要为邕江Ⅱ级阶地，含水层为粉土、粉细砂、中粗砂、圆砾层，其中圆砾层渗透系数大、透水性强，且与邕江存在水力联系，对地铁运营安全存在一定影响。以清川站—广西大学站为例，采用泛克里金法对南宁市地质数据库中收集的该区间及地铁线500 m缓冲范围内的圆砾层厚度进行插值，生成圆砾层厚度等值线图（图6），并统计了沿线地铁隧道对圆砾层的拦阻情况（表3）。地铁沿线区域大部分地区分布有圆砾层，其中清川站及广西大学站圆砾层厚度大于10 m，地下水具备一定的承压性，且被地铁站台全部阻隔，由于长期受地下水的侵蚀及压力渗透作用，一旦防水措施失效，就易出现渗漏水现象，危及地铁的运营及设备安全，同时地下水的腐蚀作用会影响隧道的耐久性，地下水的浮托作用对隧道结构的内力和变形产生一定的影响，有可能产生结构的开裂。基于南宁市浅表地质大数据库可获取地下水位动态监测数据及地面变形监测数据，在地铁的运行及维护方面提供数据支撑，预防地下水对地铁隧道的不利影响。

4  结语

为充分利用地质数据资源，推动城市地质产品共享与服务，本文构建了“地质大数据+X”的应用模式，并以需求为导向在南宁市的实践取得了较好的应用效果。

1）收集南宁市建成区地质钻孔数据约28万个，搭建南宁市城市地质数据管理服务平台，有效集成地下空间数据，提高精细化管理程度及城市空间三维可视化水平。

2）以南宁市为试点城市，进行了“地质大数据+X”的应用模式的实践探索，以地质大数据为基底，结合BIM模型、InSAR数据、地下水数据为城市规划、工程建设选址、地质灾害监测预警、城市交通安全等方面提供了科学依据。

3）以城市地质数据管理服务平台为基础，采用“地质大数据+X”应用模式推动智慧城市建设及地质大数据的利用，可辅助地铁规划选址、管网施工避让，满足智慧城市建设对地理信息更逼真、更精细、更广泛、更实时的需求。

4）随着数字建设工作的推进，简单的查询、存储功能已不能满足城市建设对地质数据的应用需求，在今后的研究工作中可考虑借助人工智能技术，拓宽地质数据应用领域，解决以需求为导向的地质数据产品开发难、城市三维建模人工依赖度高等难题。

参考文献

陈伟清，胡庆玲，焦玉国，程凤，2014. 三维地质模型在泰安市地下空间开发中的应用［J］. 山东国土资源，30（5）：59-64.

陈星，温金梅，郑志林，王昕亚，2023.重庆渝中半岛地上地下一体化三维模型构建与应用［J］.城市地质，18（3）：60-66.

高伟波，李仲琴，刘宇，谢琛，2021. 数据科学在地质大数据可视化中的性能优化［C］// 江西省地质学会第十一次会员代表大会暨江西省地质学会2021年学术年会：5.

葛伟亚，周洁，常晓军，李云，邢怀学，李亮，2015. 城市地下空间开发及工程地质安全性研究［C］//2015年全国工程地质学术年会：6.

古锐开，陈伟，欧阳春飞，2019. 精细化三维地质建模在城市地下空间开发中的应用［J］. 中国勘察设计（4）：76-79.

金江军，潘懋，屈红刚，王占刚，明镜，2007. 三维地质建模及其在地下空间开发中的应用［J］. 国土资源信息化（3）：26-29.

李超岭，李健强，张宏春，龚爱华，魏东琦，2015. 智能地质调查大数据应用体系架构与关键技术［J］. 地质通报，34（7）：1 288-1 299.

李凯，李潇，李勇，郭亚杉，于喆，许飞青，2022. 关于城市地质产品共享服务的思考［J］. 城市地质，17（1）：106-112.

李强，陈渠波，2020. 城市地质大数据组织及应用研究［J］. 四川地质学报，40（2）：327-331.

李志斌，陈建平，王大川，2020. 中美两国地学大数据技术发展及研究现状［J］. 地质学刊，44（4）：345-355.

梁祎玮，2022. 基于大数据背景的生态环境次生地质灾害风险评估研究［J］. 能源与环保，44（12）：119-124.

刘汉龙，马彦彬，仉文岗，2021. 大数据技术在地质灾害防治中的应用综述［J］. 防灾减灾工程学报，41（4）：710-722.

刘军旗，刘强，刘千慧，张夏林，林晨，周鑫，李国策，2021. 大数据时代地质灾害数据管理及应用模式探讨［J］. 地质科技通报，40（6）：276-282.

刘炜，2022. 发达国家地质大数据管理现状分析与启示：以美、英、澳、加为例［J］. 高校地质学报，28（2）：274-286.

龙睿，2020. 南宁市市区地下空间开发利用适应性评价研究［D］. 桂林理工大学.

陆海丽，2016. 基于南宁盆地工程地质数据库的分区岩土性质及承载力研究：以黏土为例［D］. 南宁：广西大学.

渠霓，庞颖，付丹峰，2022. 广西城市地下空间管理存在问题和对策研究［J］. 南方自然资源（4）：56-58.

施俊法，唐金荣，周平，郑军卫，2014. 世界地质调查工作发展趋势及其对中国的启示［J］. 地质通报，33（10）：1 465-1 472.

孙海雪，陈建平，郑啸，2018. 澳大利亚地球科学局地质信息服务新进展［J］. 中国矿业，27（11）：40-44.

孙健，2022. 城市地下空间智慧与双碳策略应用研究综述［J］. 建筑技艺（S1）：347-349.

王立伟，郑军卫，赵纪东，刘文浩，2019. 加拿大和英国地质调查局近30年业务变化特征分析［J］. 中国地质灾害与防治学报，30（1）：133-140.

王建伟，宋立东，佟智强，宋林旭，杨洪祥，2022.牡丹江市中心城区浅层地下空间开发适宜性评价［J］.矿产勘查，13（12）：1 882-1 888.

吴福，江思义，陈柏基，刘庆超，杨其菠，李海良，2018. 三维地质模型在桂林市地下空间开发中的应用［J］. 南方国土资源（10）：25-29.

吴晓萍，2015. 矿产资源利用现状调查成果与储量数据库衔接关键技术研究：以四川省为例［D］. 成都理工大学.

夏诗画，李科，丁浩，2017. 既有人防结构电力改造对邻近建筑的影响研究［J］. 地下空间与工程学报，13（S1）：373-377.

鲜勇，2021. 地区油气田企业地质档案大数据开发利用体系实践与应用［J］. 兰台世界（S1）：79-80.

于海若，宫辉力，陈蓓蓓，周超凡，2020. 新水情下利用InSAR-GRACE卫星的新兴风险预警与城市地下空间安全展望［J］. 国土资源遥感，32（4）：16-22.

赵鹏大，2019. 地质大数据特点及其合理开发利用［J］. 地学前缘，26（4）：1-5.

郑人瑞，吴登定，杨宗喜，周久龙，夏烨，金玺，2019. 全球地质调查发展新动向与新趋势：国外主要国家地质调查机构新一轮发展战略综述［J］. 地质通报，38（11）：1 769-1 776.

周丹坤，李晓昭，马岩，葛伟亚，2020. 城市地下多种地质资源开发的相互影响模式研究［J］. 高校地质学报，26（2）：231-240.

朱合华，丁文其，乔亚飞，王昕，韩传峰，张冬梅，李晓军，2019. 简析我国城市地下空间开发利用的问题与挑战［J］. 地学前缘，26（3）：22-31.