李少杰，罗 强，孙亚松

1.北京超图软件股份有限公司，北京 100015；

2.自然资源部 地理信息系统技术创新中心，北京 100015

0 引 言

空间分析是GIS中有别于其他制图系统和空间数据库的重要组成部分[1]。当数据种类需求较少且地理实体较少时，传统的空间分析计算效率尚可满足生产需求；但随着大数据时代的到来，地理信息正由单一静态向多源动态，精确结构化向模糊异构化进行转变，这使得传统空间分析的弊端日益显现[2-3]。当地理范围扩大，数据种类增多，特别是面对多源异构大数据时，传统空间分析方法由于不具有深度知识结构，无法解决专业性业务问题，且受制于计算量大、计算处理效率低等困境，这些因素阻碍了其在GIS领域的发展[4-5]。因此，有必要引入新技术，研究适应大数据时代的空间分析方法。

赵永和王岩松[6]整理了20世纪60年代以来空间分析的发展脉络，提出了空间分析技术对大容量数据高效处理的需求。张晓祥[7]提到新技术如图论（Graph）、语义（Semantics）和本体（Ontology）等正逐步应用于多源异构的数据集成，同时在线空间分析手段对于PB级别的大数据具有重要意义。新近关于空间分析的技术大体可分为3类，分别是针对具体领域的专用管理系统、针对地理大数据的系统架构和针对具体空间分析算法的改进。第一类涵盖路网交通[8-9]、农业[10]、医学[11]等领域；对于第二类，有关学者如Jae-Gil Lee和Minseo Kang[12]为韩国的公共服务设计了一个具有空间在线分析处理组件的系统架构，Yang Chaowei等[13]和Li Zhenlong等[14]介绍了如何利用云计算等技术来应对空间分析中的大数据挑战；……