2025年大學(xué)《地球物理學(xué)》專業(yè)題庫——地球物理勘探技術(shù)發(fā)展趨勢考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題4分，共20分）1.壓縮感知地震2.隨機源地震3.全波形反演4.機器學(xué)習(xí)在地球物理中的應(yīng)用5.微地震監(jiān)測二、簡答題（每題6分，共30分）1.簡述高精度重力梯度測量技術(shù)相較于傳統(tǒng)重力測量在勘探精度上的優(yōu)勢。2.比較寬頻帶地震采集與常規(guī)頻帶地震采集在信號內(nèi)容和分辨率方面的主要區(qū)別。3.簡述可控源電磁測深（CSEM）技術(shù)的主要原理及其在油氣勘探中的優(yōu)勢應(yīng)用領(lǐng)域。4.簡述無人機地球物理勘探平臺相較于傳統(tǒng)航空地球物理平臺在數(shù)據(jù)采集方面的特點。5.人工智能技術(shù)在地球物理數(shù)據(jù)處理中可以應(yīng)用于哪些具體環(huán)節(jié)？并舉例說明其一項應(yīng)用。三、論述題（每題10分，共40分）1.論述發(fā)展高分辨率地震勘探技術(shù)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)及其主要的解決方案。2.結(jié)合具體應(yīng)用實例，論述機器學(xué)習(xí)技術(shù)如何提升地球物理反演的效率和精度。3.探討地球物理勘探向多學(xué)科數(shù)據(jù)融合方向發(fā)展的重要意義，并分析當(dāng)前面臨的主要技術(shù)瓶頸。4.分析計算地球物理學(xué)發(fā)展對地球物理學(xué)家知識結(jié)構(gòu)和能力要求帶來的變化，以及未來人才培養(yǎng)應(yīng)注重的方向。試卷答案一、名詞解釋1.壓縮感知地震（CompressedSensingSeismic）：指利用信號在特定變換域上的稀疏性，通過采集遠少于傳統(tǒng)奈奎斯特采樣定理要求的地震道數(shù)，結(jié)合優(yōu)化算法進行重構(gòu)，從而在保證一定保真度的前提下獲取高分辨率地震數(shù)據(jù)的采集與處理技術(shù)。**解析思路：*首先定義壓縮感知的核心概念，即利用信號稀疏性進行少量采樣。其次點明其具體應(yīng)用領(lǐng)域是地震，并說明最終目的是獲取高分辨率數(shù)據(jù)。最后，提及關(guān)鍵技術(shù)包括稀疏表示、優(yōu)化重構(gòu)算法。2.隨機源地震（RandomSourceSeismic）：指利用天然源（如爆炸、地震活動、工業(yè)振動等）或人工可控但不按規(guī)則排列的隨機源激發(fā)產(chǎn)生地震波，進行數(shù)據(jù)采集的一種勘探方法。其目標(biāo)是利用隨機源信號與地下結(jié)構(gòu)的相互作用來獲取地下信息。**解析思路：*定義隨機源的概念，強調(diào)其與常規(guī)規(guī)則排列人工震源的區(qū)別。說明其利用的是隨機信號與地下的相互作用。點出其潛在優(yōu)勢，如可能探測到更深處或提供不同于常規(guī)地震的信息。3.全波形反演（FullWaveformInversion,FWI）：指利用采集到的完整地震記錄（即全波形數(shù)據(jù)），通過建立地球模型參數(shù)與觀測數(shù)據(jù)之間的非線性關(guān)系，通過優(yōu)化算法（如梯度下降法、粒子群算法等）迭代修改模型，直至模型的計算波形與實際觀測波形最佳匹配的一種高分辨率地球物理反演方法。**解析思路：*定義FWI的概念，強調(diào)其使用“完整地震記錄”和“非線性關(guān)系”。說明其目標(biāo)是“高分辨率地球物理反演”。提及核心過程是“模型修改”和“最佳匹配”。點出其能夠提供更豐富地質(zhì)信息的能力。4.機器學(xué)習(xí)在地球物理中的應(yīng)用（ApplicationofMachineLearninginGeophysics）：指將機器學(xué)習(xí)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、決策樹、聚類算法等）的算法和模型應(yīng)用于地球物理學(xué)的各個領(lǐng)域，包括地震數(shù)據(jù)處理（噪聲壓制、特征提?。?、地震資料解釋（層位追蹤、屬性預(yù)測）、地球物理反演（加速反演、提高分辨率）、儲層預(yù)測、巖石物理建模等，以解決傳統(tǒng)方法難以處理的問題或提升工作效率和精度。**解析思路：*定義機器學(xué)習(xí)在地球物理中的范疇，即“算法和模型的應(yīng)用”。列舉主要應(yīng)用領(lǐng)域（處理、解釋、反演、預(yù)測等），并簡要說明應(yīng)用目的（解決問題、提升效率精度）。5.微地震監(jiān)測（MicroseismicMonitoring）：指利用部署在地下（如油氣井中）或地表的檢波器，監(jiān)測由油氣開采活動（如水力壓裂）、礦山活動、地質(zhì)構(gòu)造運動等產(chǎn)生的微小地震事件（微震），并通過記錄和分析這些事件的發(fā)生時間、位置、震相等信息，以研究儲層裂縫擴展、地質(zhì)構(gòu)造應(yīng)力變化、監(jiān)測礦床開采穩(wěn)定性等的一種地球物理監(jiān)測技術(shù)。**解析思路：*定義微地震監(jiān)測的對象（微小地震事件）和手段（檢波器監(jiān)測）。說明其應(yīng)用目的（研究裂縫、應(yīng)力、穩(wěn)定性等）。點出其核心是記錄和分析事件的時間、位置、震相等信息。二、簡答題1.簡述高精度重力梯度測量技術(shù)相較于傳統(tǒng)重力測量在勘探精度上的優(yōu)勢。*答案：高精度重力梯度測量技術(shù)能夠提供重力異常的空間二階導(dǎo)數(shù)信息，而傳統(tǒng)重力測量主要提供一階導(dǎo)數(shù)（重力異常梯度）。二階導(dǎo)數(shù)對地下密度異常的分布和形態(tài)更為敏感，尤其能有效地探測淺部、小尺度、高對比度的密度異常體。此外，高精度梯度測量通常采用梯度儀或伴隨梯度測量，可以消除或顯著減弱地形、土壤、風(fēng)化殼等表層因素的影響，從而提高了對深部地質(zhì)體探測的精度和可靠性。**解析思路：*首要區(qū)別是測量的導(dǎo)數(shù)階次（二階vs一階）。強調(diào)二階導(dǎo)數(shù)對“淺部、小尺度、高對比度”異常的敏感性。其次，說明高精度梯度測量技術(shù)（如伴隨梯度）能夠“消除或減弱”地表非構(gòu)造因素的影響，這是其精度提高的關(guān)鍵。最后總結(jié)優(yōu)勢，即探測深部、提高可靠性。2.比較寬頻帶地震采集與常規(guī)頻帶地震采集在信號內(nèi)容和分辨率方面的主要區(qū)別。*答案：寬頻帶地震采集使用能夠產(chǎn)生和接收更寬頻率范圍（通常包含更低頻和高頻成分）的震源和檢波器。這有助于記錄更豐富內(nèi)容的地下信息：低頻成分能提供更厚的地質(zhì)層序信息，增強對長距離構(gòu)造的刻畫；高頻成分則能提供更精細(xì)的地質(zhì)結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)，提高分辨率，尤其有助于識別小斷層、巖性體和復(fù)雜界面。相比之下，常規(guī)頻帶地震采集的頻率范圍較窄，信號內(nèi)容相對單一，主要反映中淺層信息，對精細(xì)結(jié)構(gòu)成像能力有限。**解析思路：*點明核心區(qū)別在于“頻率范圍”（寬頻帶vs常規(guī)）。分別闡述寬頻帶帶來的好處：低頻提供“長距離構(gòu)造”和“層序信息”；高頻提供“精細(xì)結(jié)構(gòu)”和“高分辨率”。然后說明常規(guī)頻帶的局限性：“信號內(nèi)容單一”、“主要反映中淺層”、“分辨率有限”。通過對比突出寬頻帶的優(yōu)勢。3.簡述可控源電磁測深（CSEM）技術(shù)的主要原理及其在油氣勘探中的優(yōu)勢應(yīng)用領(lǐng)域。*答案：可控源電磁測深（CSEM）技術(shù)的主要原理是利用人工可控的電磁源（通常是海上平臺發(fā)射的脈沖電磁場）在地下激發(fā)電磁場，通過測量規(guī)定距離上接收線圈接收到的感應(yīng)電磁場（包括電場和磁場分量）來探測地下電性結(jié)構(gòu)。其基本原理基于電磁波在不同電性介質(zhì)中的傳播和衰減規(guī)律。CSEM技術(shù)在油氣勘探中的優(yōu)勢應(yīng)用領(lǐng)域主要包括：①海上油氣勘探，特別是用于探測海上鹽下、深水等傳統(tǒng)地震勘探難以穿透的復(fù)雜區(qū)域；②檢測圈閉頂部的高阻蓋層；③評價儲層的物性和含油氣性（通過分析電性響應(yīng)特征）；④研究儲層上方的蓋層封閉性。**解析思路：*先清晰闡述CSEM的“工作原理”（人工源激發(fā)、測量感應(yīng)場、基于傳播衰減規(guī)律）。然后聚焦“優(yōu)勢應(yīng)用領(lǐng)域”，特別強調(diào)其在“海上、鹽下、深水、復(fù)雜區(qū)域”勘探的優(yōu)勢。列舉具體應(yīng)用目的，如“檢測蓋層”、“評價物性”、“研究蓋層封閉性”，并簡要說明其與油氣勘探的關(guān)聯(lián)。4.簡述無人機地球物理勘探平臺相較于傳統(tǒng)航空地球物理平臺在數(shù)據(jù)采集方面的特點。*答案：無人機地球物理勘探平臺（UAV/GPS）相較于傳統(tǒng)航空平臺（如直升機、固定翼飛機）在數(shù)據(jù)采集方面具有以下特點：①機動性強，靈活度高：可在復(fù)雜地形（如山區(qū)、林區(qū)、城市）中低空、慢速飛行，實現(xiàn)高密度覆蓋或精細(xì)化數(shù)據(jù)采集。②成本相對較低：購買和維護成本通常低于傳統(tǒng)航空平臺。③載荷能力有限：通常只能搭載小型、輕便的地球物理儀器（如高精度磁力儀、小型重力儀、探地雷達），數(shù)據(jù)質(zhì)量和覆蓋范圍可能受限。④作業(yè)效率可能較低：由于飛行速度慢、載荷小，大面積測量的效率可能不如傳統(tǒng)航空平臺。⑤數(shù)據(jù)采集方式多樣：易于搭載多種傳感器，實現(xiàn)多參數(shù)同步或多通道同步采集。**解析思路：*從多個維度進行對比：①突出無人機在“機動性、靈活性”上的優(yōu)勢，并舉例說明（復(fù)雜地形）。②提及“成本”優(yōu)勢。③指出其“載荷能力有限”的缺點，并說明對數(shù)據(jù)質(zhì)量和覆蓋范圍的影響。④對比“作業(yè)效率”，指出可能不如傳統(tǒng)航空。⑤提及無人機在“數(shù)據(jù)采集方式”上的潛在多樣性。5.人工智能技術(shù)在地球物理數(shù)據(jù)處理中可以應(yīng)用于哪些具體環(huán)節(jié)？并舉例說明其一項應(yīng)用。*答案：人工智能技術(shù)在地球物理數(shù)據(jù)處理中可以應(yīng)用于多個環(huán)節(jié)，例如：①噪聲抑制：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動識別和去除地震數(shù)據(jù)、重力數(shù)據(jù)、磁力數(shù)據(jù)中的隨機噪聲或干擾。②信號增強：通過機器學(xué)習(xí)算法提升圖像質(zhì)量或信號信噪比。③特征提?。鹤詣幼R別和提取地震剖面上斷層、相位、振幅屬性等特征。④數(shù)據(jù)質(zhì)量控制：自動檢測和識別采集或處理過程中產(chǎn)生的異常數(shù)據(jù)。⑤資料解釋：輔助進行地震層位追蹤、斷層解釋、屬性預(yù)測、儲層參數(shù)預(yù)測等。*舉例說明：例如，在地震數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進行噪聲抑制。傳統(tǒng)的噪聲抑制方法（如小波閾值去噪、自適應(yīng)濾波）效果可能受限于人工設(shè)定的參數(shù)或算法模型。而基于深度學(xué)習(xí)的噪聲抑制，可以通過訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使其學(xué)習(xí)純凈地震信號與含噪地震信號之間的復(fù)雜映射關(guān)系。一旦訓(xùn)練完成，該模型就能對新的含噪地震數(shù)據(jù)進行端到端的噪聲去除，通常能夠達到比傳統(tǒng)方法更佳的去噪效果，尤其是在保留有效信號細(xì)節(jié)方面表現(xiàn)更好。**解析思路：*先列出AI應(yīng)用的“具體環(huán)節(jié)”（噪聲抑制、信號增強、特征提取等）。然后選擇其中一個環(huán)節(jié)（如噪聲抑制）進行詳細(xì)“舉例說明”。解釋傳統(tǒng)方法的局限性，再闡述基于深度學(xué)習(xí)的方法原理（學(xué)習(xí)映射關(guān)系、端到端處理），并強調(diào)其優(yōu)勢（效果更佳、保留細(xì)節(jié)）。三、論述題1.論述發(fā)展高分辨率地震勘探技術(shù)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)及其主要的解決方案。*答案：發(fā)展高分辨率地震勘探技術(shù)旨在獲取地下更精細(xì)結(jié)構(gòu)的信息。其關(guān)鍵挑戰(zhàn)主要包括：①信噪比（SNR）問題：地震信號在傳播過程中能量衰減快，易受各種噪聲干擾，尤其在深層或復(fù)雜構(gòu)造區(qū)，低信噪比嚴(yán)重制約分辨率。②采集技術(shù)限制：傳統(tǒng)震源能量有限，頻率成分單一；檢波器帶寬窄；覆蓋次數(shù)不足；采集幾何難以做到足夠密。③數(shù)據(jù)處理難題：復(fù)雜地表、近地表效應(yīng)影響資料質(zhì)量；波場隨偏移距變化劇烈，常規(guī)處理流程效果有限；全波形反演計算量巨大，對計算資源和算法效率要求極高。④反演分辨率極限：地震記錄的分辨率受限于采樣率和信號帶寬（測不準(zhǔn)原理），反演結(jié)果不可能無限提高分辨率。主要的解決方案包括：①提高信噪比：采用高能量震源（如空氣槍組合、振動源）、寬帶震源和檢波器、增加偏移距和覆蓋次數(shù)、優(yōu)化采集幾何、應(yīng)用先進的噪聲壓制和增強技術(shù)。②改進采集技術(shù)：發(fā)展隨機源地震、可控源電磁（CSEM）等提供不同信息的新技術(shù)；利用無人機、小型化設(shè)備進行精細(xì)化采集；發(fā)展先進的同步采集技術(shù)。③發(fā)展先進的數(shù)據(jù)處理和反演方法：應(yīng)用先進的近地表處理技術(shù)消除其影響；發(fā)展全波形反演（FWI）及其改進算法（如聯(lián)合反演、非線性共軛梯度法）以充分利用波形信息；研究壓縮感知等稀疏采樣技術(shù)降低采集成本并可能提升分辨率。④多學(xué)科融合：結(jié)合測井、地質(zhì)、MWD等信息約束反演，突破單一地震資料的分辨率極限。通過克服這些挑戰(zhàn)，可以不斷提升地震勘探的分辨率，為發(fā)現(xiàn)更小、更復(fù)雜的油氣藏提供技術(shù)支撐。**解析思路：*首先明確“高分辨率地震勘探”的目標(biāo)。然后分點列出“關(guān)鍵挑戰(zhàn)”，并分別闡述每個挑戰(zhàn)的具體表現(xiàn)和影響（如SNR難、采集限制、處理難、反演極限）。最后，針對每個挑戰(zhàn)提出“主要的解決方案”，確保解決方案具有針對性和可行性，并可以相互關(guān)聯(lián)（如采集技術(shù)改進為處理和反演提供更好數(shù)據(jù)）。結(jié)尾可以總結(jié)提升分辨率的意義。2.結(jié)合具體應(yīng)用實例，論述機器學(xué)習(xí)技術(shù)如何提升地球物理反演的效率和精度。*答案：機器學(xué)習(xí)技術(shù)正以前所未有的方式提升地球物理反演的效率和精度。在效率方面，傳統(tǒng)的地球物理反演（尤其是全波形反演FWI）通常涉及復(fù)雜的非線性優(yōu)化過程，計算量巨大，耗時很長。機器學(xué)習(xí)可以通過多種方式加速這一過程：①構(gòu)建代理模型（SurrogateModel）：利用機器學(xué)習(xí)算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）學(xué)習(xí)復(fù)雜的正演模型和反演映射關(guān)系，構(gòu)建一個計算速度極快的代理模型。在反演過程中，可以使用代理模型替代耗時的真實正演，極大地減少了迭代次數(shù)和總計算時間。②加速優(yōu)化算法：設(shè)計基于機器學(xué)習(xí)的優(yōu)化策略或預(yù)處理步驟，能夠更有效地指導(dǎo)傳統(tǒng)優(yōu)化算法（如梯度下降法）收斂，減少陷入局部最優(yōu)的可能性，從而加快收斂速度。③實現(xiàn)快速預(yù)測：在一些反演框架中，機器學(xué)習(xí)模型可以學(xué)習(xí)從模型參數(shù)到地震數(shù)據(jù)的非線性映射，用于快速預(yù)測正演結(jié)果，反饋給優(yōu)化算法，提升整體迭代效率。在精度方面，機器學(xué)習(xí)同樣展現(xiàn)出巨大潛力：①提高反演分辨率：通過學(xué)習(xí)復(fù)雜的非線性關(guān)系，機器學(xué)習(xí)算法（特別是深度學(xué)習(xí)）能夠比傳統(tǒng)線性或簡單非線性反演方法更精確地逼近真實地球模型，從而提高反演結(jié)果的分辨率和保真度。②改善對數(shù)據(jù)的不確定性處理：機器學(xué)習(xí)模型可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計特性，并可能集成先驗信息，從而在反演結(jié)果中更準(zhǔn)確地反映模型的不確定性。③融合多源信息：利用機器學(xué)習(xí)強大的特征提取和非線性映射能力，可以更有效地融合地震數(shù)據(jù)與其他類型數(shù)據(jù)（如測井、地質(zhì)、MWD、巖石物理）的約束，得到更符合地質(zhì)實際情況的聯(lián)合反演結(jié)果。例如，在海上油氣勘探中，應(yīng)用機器學(xué)習(xí)加速CSEM數(shù)據(jù)的反演，可以在數(shù)天內(nèi)完成傳統(tǒng)方法需要數(shù)周甚至數(shù)月的反演工作，并且能夠獲得更精細(xì)的儲層描述和更準(zhǔn)確的油藏體積估算，顯著提升了勘探效率和成功率。**解析思路：*開頭點明機器學(xué)習(xí)對反演“效率”和“精度”的雙重提升作用。分點論述“效率”方面的提升，重點介紹“代理模型”、“加速優(yōu)化”、“快速預(yù)測”等具體機制，并強調(diào)其能“減少計算時間”。接著論述“精度”方面的提升，重點介紹“提高分辨率”、“改善不確定性”、“融合多源信息”等具體機制，并強調(diào)其能“更符合地質(zhì)實際”。最后，結(jié)合一個具體應(yīng)用實例（如CSEM反演），綜合說明機器學(xué)習(xí)在提升效率和精度方面的實際效果和意義。3.探討地球物理勘探向多學(xué)科數(shù)據(jù)融合方向發(fā)展的重要意義，并分析當(dāng)前面臨的主要技術(shù)瓶頸。*答案：地球物理勘探向多學(xué)科數(shù)據(jù)融合方向發(fā)展具有重要意義。首先，單一的地球物理數(shù)據(jù)（如地震、重力、磁力）往往只能反映地下信息的某個側(cè)面，存在局限性。通過融合來自地質(zhì)、測井、鉆井、巖心、MWD、遙感、GIS、環(huán)境監(jiān)測等多種學(xué)科的數(shù)據(jù)，可以構(gòu)建更全面、更立體的地下模型，彌補單一數(shù)據(jù)的不足，提高對復(fù)雜地質(zhì)問題的認(rèn)識深度和準(zhǔn)確性。其次，多學(xué)科數(shù)據(jù)融合有助于實現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動”與“知識驅(qū)動”的結(jié)合，利用機器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)從海量多源數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的地質(zhì)規(guī)律和模式，提升預(yù)測能力和決策水平。此外，融合分析能夠優(yōu)化勘探策略，降低勘探風(fēng)險，提高資源發(fā)現(xiàn)的成功率。當(dāng)前，地球物理勘探向多學(xué)科數(shù)據(jù)融合發(fā)展面臨的主要技術(shù)瓶頸包括：①數(shù)據(jù)格式、標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范不統(tǒng)一：不同學(xué)科、不同來源的數(shù)據(jù)在格式、單位、坐標(biāo)系統(tǒng)、精度等方面存在巨大差異，數(shù)據(jù)整合和標(biāo)準(zhǔn)化工作艱巨。②數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性難題：各源數(shù)據(jù)自身的質(zhì)量問題（如噪聲、缺失、誤差）以及數(shù)據(jù)間可能存在的系統(tǒng)偏差，增加了融合分析的復(fù)雜性和不確定性。③跨學(xué)科知識的整合難度：地球物理學(xué)家可能缺乏對地質(zhì)、測井等學(xué)科的專業(yè)知識，反之亦然，有效的跨學(xué)科團隊協(xié)作和知識共享機制尚不完善。④融合算法和模型的復(fù)雜性：如何有效地結(jié)合不同類型、不同尺度的數(shù)據(jù)，設(shè)計合適的融合算法和模型是一個重大挑戰(zhàn)。特別是如何將地質(zhì)先驗知識融入數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，以及如何處理融合過程中的不確定性傳播。⑤計算資源和分析平臺限制：處理和融合海量、多源、高維度的數(shù)據(jù)需要強大的計算能力和高效的分析平臺，目前相關(guān)技術(shù)仍有待發(fā)展?？朔@些瓶頸，需要推動數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、發(fā)展先進的融合算法、加強跨學(xué)科人才培養(yǎng)與交流、研發(fā)強大的數(shù)據(jù)處理與智能分析平臺。**解析思路：*首先系統(tǒng)闡述“多學(xué)科數(shù)據(jù)融合”的“重要意義”，從彌補單一數(shù)據(jù)局限、提高認(rèn)識深度、結(jié)合數(shù)據(jù)與知識、優(yōu)化勘探策略等多個角度論述。然后，聚焦“當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)”，分點列出具體的“技術(shù)瓶頸”，包括“數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化”問題、“數(shù)據(jù)質(zhì)量與一致性”難題、“跨學(xué)科知識整合”困難、“融合算法模型復(fù)雜性”以及“計算平臺限制”。最后，可以對如何克服這些瓶頸提出方向性建議（如推動標(biāo)準(zhǔn)化、發(fā)展算法、加強交流、研發(fā)平臺等）。4.分析計算地球物理學(xué)發(fā)展對地球物理學(xué)家知識結(jié)構(gòu)和能力要求帶來的變化，以及未來人才培養(yǎng)應(yīng)注重的方向。*答案：計算地球物理學(xué)（ComputationalGeophysics）的飛速發(fā)展正深刻地改變著對地球物理學(xué)家知識結(jié)構(gòu)和能力的要求。首先，傳統(tǒng)的地球物理學(xué)知識（如波動力學(xué)、電磁學(xué)、地質(zhì)學(xué)基礎(chǔ)）仍然是基礎(chǔ)，但不再足夠?，F(xiàn)代地球物理學(xué)家需要具備更強的“計算思維”和“數(shù)據(jù)科學(xué)”素養(yǎng)。具體體現(xiàn)在：①編程和軟件開發(fā)能力：必須掌握至少一種編程語言（如Python、MATLAB），能夠進行數(shù)據(jù)處理、反演、數(shù)值模擬等算法的實現(xiàn)和定制開發(fā)。②高性能計算（HPC）知識：了解并行計算、分布式計算原理，能夠利用HPC資源處理大規(guī)模數(shù)