地球科学大数据为地球科学带来了研究范式的改革。但由于存在描述规范不统一、共享机制不明、语义异构等问题,在数据集成、共享与复用等方面存在较大困难,使得大数据的众多优势在地球科学相关研究中难以充分发挥。知识图谱的出现为地球科学研究带来了新的思路和方法。知识图谱能够准确、清晰地表达概念及其相互之间的复杂语义关系,为机器所理解,是实现语义翻译、数据融合和复用的关键技术。本文对知识图谱和地球科学大数据进行了深入分析,探讨了知识图谱在解决地球科学大数据面临的挑战中发挥的重要作用,提出了分层架构地球科学知识图谱的思路,基于本体将地球科学知识图谱描述框架分为学科层、核心描述层、扩展描述层建立了知识描述模型,并以岩浆岩石学本体为例着重描述了核心描述层和扩展描述层的构建,基于分层架构知识图谱模型,建立了基于概念、属性以及相互之间关系约束的知识推理规则和推理机制,实现了基于知识图谱的异构数据的语义翻译,为数据发现和数据集成架设了桥梁,为大数据驱动下的数据挖掘提供了基础。在此基础上,梳理了地球科学知识图谱建构工具的设计思路和需求,对地球科学知识图谱的逻辑结构进行了设计,分析了地球科学知识图谱建构工具具备的功能,利用实现的建构工具完成了岩浆岩石学知识图谱架构的初步构建,以期推动和完善地球科学知识图谱的建设和应用。