科学大数据具有数据密集型范式的特点，它具有数据的不可重复性、数据的高度不确定性、数据的高维特性、数据分析的高度计算复杂性等内部特征。利用大量数据的相关性可取代因果关系和理论与模型，基于数据间的相关性能够获得新知识、新发现。作为少量依赖因果关系，而主要依靠相关性发现新知识的新模式，大数据已成为继经验、理论和计算模式之后的数据密集型科学范式的典型代表，带来科研方法论的创新。作为科学大数据重要组成部分的地球大数据，正在成为地球科学和信息科学交叉的新兴前沿研究领域，可为推动地球科学深度发展并产出重大科学发现作出贡献。地球大数据是一种典型的科学大数据，它由与地球有关的数据构成，包括地球的陆地、海洋、大气及与人类活动相关的数据。地球大数据是具有空间属性的地球科学领域大数据，主要产生于航天与地面大型科学实验装置、探测设备、传感器、社会经济观测以及计算机模拟过程。它一方面具有海量、多源、多时相、异构、多尺度、非平稳等大数据的一般性质，同时具有很强的时空关联和物理关联，具有数据生成方法和来源的可控性。