基于时空大数据的矿产资源产业链平台构建与智能分析研究

摘要

本文针对我国作为全球矿产资源消费与贸易大国所面临的供应链管理信息化问题，提出构建一个基于时空大数据的矿产资源产业链智能分析平台，并以铁矿石为例展开实证研究。我国矿产资源需求持续高位运行，但国内供应波动、国际市场环境多变等因素加剧供应链风险，亟需通过智能技术提升产业链协同管理与风险应对能力。本文系统阐述了平台构建的理论基础与技术路径，集成多源异构数据，结合空间分析、时间序列分析及时空联动方法，建立涵盖“数据融合—机制解析—方案输出”的全流程分析模型。平台引入人工智能、云计算、复杂网络和遥感等技术，支持多情景仿真与动态预警，具备应对市场价格波动等突发情况的能力。实证部分通过模拟铁矿石价格大幅上涨情境，验证了平台在影响评估与策略生成方面的有效性。最后，本文展望未来研究方向，包括拓展至有色金属与能源矿产领域、优化算法模型，以及响应新能源转型对资源需求结构的影响。该平台为提升国家矿产资源安全保障和决策科学化提供了重要技术支撑。

关键词

时空大数据 / 矿产资源产业链 / 智能分析平台 / 铁矿石

基金资助

深地国家科技重大专项(2025ZD1007005,2025ZD1007000,2025ZD1007904,2025ZD1007900); 中国地质调查局地质调查项目“资源安全数字沙盘分析与会商决策平台建设(DD20230565)”;中国地质调查局地质矿产调查评价项目“矿产资源国情调查数据集成与动态更新(DD20190613)”;中国地质调查局地质调查项目“全球矿产资源供需格局与调查布局研究(DD20230123)”,中国地质调查局地质调查项目“全球矿产资源储量动态评估(DD20230564)”; 国家自然科学基金基础科学中心项目“数字经济时代的资源环境管理理论与应用(72088101)”;国家自然科学基金重大研究计划集成项目“中国关键金属矿产清单厘定与风险评估(92162321)”