Fulfilling the binding national, EU and other international regulations and requirements on climate and energy implies significant growth of renewables share in the total mix of energy production in Poland. Low-temperature geothermal energy extracted with the use of the ground source heat pumps (GSHP) is an efficient and reliable source for space heating, cooling and seasonal thermal energy storage and recovery, thus it contributes to reduction of low emissions and improvement of air quality. GSHP effectiveness is to a high degree determined by local geological and hydrogeological settings, therefore identification of natural properties of the subsurface is crucial for appropriate design and subsequent operation of the GSHP installations. The thermal conductivity l of rocks and soils, a key geothermal parameter, depends on such features as the mineral composition of rocks and soils, their texture and water content. Relevant geological data is retrieved from thematic databases, atlases and serial maps and can be gathered in a unitary database with a uniform structure to enable spatial analysis with the use of GIS techniques. Reclassification of lithological properties into geothermal parameters and subsequent calculations of λ values (W/m·K) of rock and soil types can be made using a specific algorithm. The results of these calculations enables computation of four spatial layers of average geothermal conductivity coefficient λ (W/m·K), respectively for the depth intervals of 0–40, 41–70, 71–100 and 101–130 metres b.g.l.

遵守有关气候和能源的具有约束力的国家，欧盟和其他国际法规和要求，意味着可再生能源在波兰能源生产总结构中所占份额的显着增长。使用地源热泵（GSHP）提取的低温地热能是用于空间加热，冷却和季节性热能存储和回收的有效且可靠的资源，因此有助于减少低排放并改善空气质量。GSHP的有效性在很大程度上取决于当地的地质和水文地质环境，因此，确定地下自然属性对于GSHP装置的适当设计和后续操作至关重要。岩石和土壤的导热系数l是关键的地热参数，取决于岩石和土壤的矿物组成，质地和含水量等特征。从主题数据库，地图集和序列图中检索相关的地质数据，并可以将其收集到具有统一结构的统一数据库中，从而可以使用GIS技术进行空间分析。可以使用特定算法将岩性重新分类为地热参数，然后对岩石和土壤类型的λ值（W / m·K）进行后续计算。这些计算的结果使得能够分别计算深度范围为0–40、41–70、71–100和101–130米bgl的四个平均地热传导系数λ（W / m·K）的空间层。地图集和序列图，并且可以收集在统一结构的统一数据库中，从而可以使用GIS技术进行空间分析。可以使用特定算法将岩性重新分类为地热参数，然后对岩石和土壤类型的λ值（W / m·K）进行后续计算。这些计算的结果使得能够分别计算深度范围为0–40、41–70、71–100和101–130米bgl的四个平均地热传导系数λ（W / m·K）的空间层。地图集和序列图，并且可以收集在统一结构的统一数据库中，从而可以使用GIS技术进行空间分析。可以使用特定算法将岩性重新分类为地热参数，然后对岩石和土壤类型的λ值（W / m·K）进行后续计算。这些计算的结果使得能够分别计算深度范围为0–40、41–70、71–100和101–130米bgl的四个平均地热传导系数λ（W / m·K）的空间层。可以使用特定算法将岩性重新分类为地热参数，然后对岩石和土壤类型的λ值（W / m·K）进行后续计算。这些计算的结果使得能够分别计算深度范围为0–40、41–70、71–100和101–130米bgl的四个平均地热传导系数λ（W / m·K）的空间层。可以使用特定算法将岩性重新分类为地热参数，然后对岩石和土壤类型的λ值（W / m·K）进行后续计算。这些计算的结果使得能够分别计算深度范围为0–40、41–70、71–100和101–130米bgl的四个平均地热传导系数λ（W / m·K）的空间层。