广州海洋局构建多金属结核丰度预测新技术

　　近期，广州海洋局大洋和极地研究团队在国际地学知名期刊《Ore Geology Reviews》发表论文成果，利用深海多金属结核资源智能预测新技术，对西太平洋多金属结核丰度进行了预测。

　　多金属结核富含钴、镍、铜、锰等紧缺战略性金属，是当前最具开发潜力的深海矿产资源。在多金属结核资源预测工作中，丰度是最关键的参数。丰度指单位面积的多金属结核重量，而传统上人们只能在非常有限的地质取样丰度信息基础上采用克里格法插值获得预测的丰度，探测效率和预测精度均较低。

　　高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）是一种人工智能技术，其不确定性度量能力强。研究团队充分发挥声、光和取样等多源地学信息找矿潜力，创新性地将高斯过程回归应用于西太平洋研究区多金属结核丰度智能预测。结果显示，该新方法预测丰度结果的精度优于逐步线性回归、决策树和支持向量机等传统机器学习技术。同时，利用该新方法还能得到丰度预测误差的空间展布特征，在资源预测的不确定性分析方面具有独特优势。

　　团队发现，研究区内多金属结核的高丰度分布带与该区南极底流发育路径具有良好的对应关系，揭示了西太平洋多金属结核分布与富氧南极底流存在空间耦合关系。这一重要认识对未来在太平洋进一步优选多金属结核找矿靶区，继续拓展深海找矿空间具有重要的科学和资源意义。

　　该论文第一兼通讯作者为广州海洋局杨永正高级工程师，该项研究由地质联合基金、自然科学面上基金和地质调查项目等联合资助。

　　论文信息：Yong Yang*, Shuang Hong*, Hong Song, Xiaobing Li, Jiangbo Ren, Ranran Du, Yonggang Liu, Miao Yu, Gaowen He. Prediction of nodule abundance in the northwestern Pacific using Gaussian process regression with multisource geological data. Ore Geology Reviews, 2026, 193: 107314. 

　　论文原文链接：https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2026.107314