现阶段地学发展
采用计算机技术、遥感技术、地理信息系统、全球定位系统等技术，全面实现地学信息化。
地学研究是一个综合的、立体性的、具有联系的应用。
多源、异构、分散、多维。
以往由于网络技术的限制，地学领域的研究在数据的综合应用研究上具有限制，现如今，随着Web3.0时代的到来，信息化技术得到了巨大的提升。从算力方面，计算效率有了飞跃性的提升。
地学工作者致力于将地学各领域的研究结合起来，充分发挥各学科的独特的分析应用。
地学数据研究具有阶段性，
数据格式的转化
数据格式标准
workflow
通用数据格式
系统性能分析
信息和通信技术（ICT）
改进地球科学测量、数据处理和信息服务遇到了巨大的挑战
越来越多的地球科学学科正在享受实时数据、多源监测、在线处理和情报服务的价值。
GSW提供的四种关键方法，即集成管理、协同观察、可扩展处理与融合、聚焦服务网络能力。
陕西榆林是中国煤炭能源开采的重要区域，有几个重要但相互矛盾的目标：发电、运输和生态保护。通过将GeoStore引入煤炭开采管理，通过多尺度、多用途的卫星、机载和地面传感器，全面掌握开采区域的全貌。这种新的协同观测方式与传统的基于地面传感器的观测有着根本不同，因为它将监测和分析从局部提升到了更大的尺度。
- 云计算是计算硬件的虚拟化，
- 该系统可为地学专家和研究人员提供一站式服务，浏览、观察、分析和下载几乎所有类型的地学相关数据，包括遥感和模型模拟。
- 该系统可以通过 Web 应用程序有效地收集关键信息并将其传递给正确的用户，并提供基于点的查询、空间统计和分析等附加功能。像这样的系统将在未来几十年中发挥关键作用，以维持人类的能源和生态环境保护，因为我们面临着巨大的挑战，例如全球变暖、频繁的异常干旱、瘟疫、野火，由剧烈的气候变化引起，人类爆炸人口，以及大量积累的绿色气体排放。
- 使用云计算、移动计算和边缘计算等不同的计算能力来支持智慧城市。
- 云计算为城市系统模拟带来可扩展性和按需计算能力，以便及时预测。移动计算为公民带来了可移植性和社会交互性，以报告即时信息，从而更好地整合知识。边缘计算允许在网络边缘处理和分析原位设备产生的数据，从而减少到中央存储库和处理引擎（数据中心或云）的数据流量。
- 地学大数据系统计算系统框架
- 应用获取：交通和交通管理、公用事业和能源管理、环境保护和可持续性、公共和智慧城市安全。
- 可视化：可视化层旨在使用 2D 映射、3D 建模、Jupyter 和 Zeppelin 等技术和软件以 2D 和 3D 地图、轨迹、图像、图表、直方图和其他形式可视化应用程序。
- 高性分析和建模：如前所述，智慧城市计算通常会遇到大数据问题，高性能计算技术对于维持稳定高效的计算系统至关重要。该层根据应用实现数据分析、建模和预测。
- 数据访问和查询：系统利用数据访问和查询层来检索和选择满足用户需求和订单的数据源。将根据数据的类别采用SQL、No-SQL、R-Tree、四叉树、时空索引等方法和技术。
- 数据存储和基础设施：这一层提供硬件和物理设备，包括数据存储设施，以及服务器和网络。智慧城市相关数据源将根据使用需求，使用文件存储、关系数据库管理系统（RDMS）、No-SQL、基于数组和链接数据数据库等数据库系统进行不同类别的存储.
当前 5G 时代和物联网技术的出现为促进城市小气候研究的进步带来了机遇，