GIS空间分析建模技术研究进展
地理信息系统中的数据空间分析与建模研究
地理信息系统中的数据空间分析与建模研究地理信息系统（GIS）是一种集软、硬件、数据和方法于一体的专业地理空间信息处理系统，通过空间数据采集、处理、存储、分析和展示，帮助人们更有效地理解和利用地球表面上的各种地理现象。
其中，数据空间分析与建模是GIS的重要组成部分，它为我们提供了丰富的方法和工具来研究和解决与地理空间有关的问题。
一、数据空间分析数据空间分析是通过对地理空间数据进行操作和处理，从而获得数据之间的关联性和相互作用模式的一种方法。
它包括了许多常用的技术和算法，如空间插值、空间统计、密度分析、网络分析等。
首先，空间插值是利用已知的有限测量值估计地理空间中未知位置上的数值的一种方法。
它通过插值算法，根据周围已知位置上的数据点来推断未知位置上的数据值。
常见的空间插值方法有反距离加权插值法（IDW）、克里金插值法等。
其次，空间统计是通过对地理空间数据的统计特征进行分析，研究其空间分布规律和相关性的一种方法。
例如，我们可以使用空间自相关技术来判断数据是否存在空间自相关性，即数据是否在空间上呈现出相似的空间模式。
此外，密度分析是用来测量和分析一定范围内某一现象的集聚程度的一种方法。
通过对空间数据进行密度计算，我们可以确定地理空间中某一区域或点集所包含的现象的相对密集程度。
密度分析在城市规划、环境保护等领域具有广泛的应用。
最后，网络分析是一种利用网络数据模型进行路径分析和最优路径计算的方法。
通过网络分析，我们可以确定两个或多个地点之间的最短路径、最佳路径或最快路径，帮助我们在交通规划、物流管理等方面做出更好的决策。
二、数据空间建模数据空间建模是通过对地理空间数据进行模型化和建模，从而描述地理现象和分析地理问题的一种方法。
它将地理现象抽象为一种数学或统计模型，通过模型来预测、模拟或解释现实中的地理过程和现象。
在数据空间建模中，常用的方法包括地理回归分析、地标空间分析、多标准决策分析等。
例如，地理回归分析可以帮助我们确定地理空间数据与其他自变量之间的关系，并用于预测和解释地理现象的空间变化。
GIS的主要研究领域与发展趋势
GIS的主要研究领域与发展趋势GIS（地理信息系统）是一种将地理空间数据与属性数据相结合的计算机技术，用于收集、管理、分析和展示地理信息的工具。
随着技术的不断发展，GIS的研究领域也在不断扩展，并呈现出一些明显的发展趋势。
1.空间数据处理与管理：这是GIS的基础研究领域，包括空间数据的采集、存储、整理和更新等。
随着遥感技术和全球导航卫星系统的发展，空间数据的获取和处理能力不断增强，对于大规模、多维、高分辨率数据的处理和管理成为研究的重点。
2.空间分析与模型：空间分析是GIS的核心功能之一，包括空间关系分析、空间模式分析、空间插值分析等。
这些分析方法可以帮助研究人员在地理空间中找到隐藏的关联性和规律，并构建空间模型进行预测和决策支持。
3.空间数据挖掘与可视化：空间数据挖掘是对空间数据进行深入挖掘和发现的过程，它包括空间聚类、时空模式挖掘、地理关联规则挖掘等。
可视化则是将空间数据以图形、动画等方式直观地展示出来，帮助用户更好地理解和使用地理信息。
4.空间数据质量与精度：空间数据的质量对于GIS应用的准确性和可靠性至关重要。
研究者致力于开发出新的方法和技术，提高数据的精度、一致性和完整性，以确保GIS分析结果的正确性和可信度。
5.GIS与网络空间：随着互联网的普及和发展，GIS与网络空间的结合成为研究的新方向。
这包括基于云计算的GIS服务、互联网GIS应用、移动GIS等，旨在提高GIS系统的可访问性、可扩展性和共享性。
GIS的发展趋势如下：2.面向大数据的GIS技术：随着大数据时代的来临，GIS也面临着应对大规模、多维度、高速度数据处理的挑战。
研究者正在探索新的算法和技术，以推动GIS在大数据环境下的应用和发展。
3.移动GIS的普及与应用：移动设备的普及和发展为移动GIS的应用提供了巨大的机会。
研究者正在致力于开发移动GIS应用软件和技术，使用户可以实时获取和使用地理信息。
4.基于云计算的GIS服务：云计算技术的发展为GIS的服务模式提供了新的空间。
使用GIS软件进行空间数据分析与建模
使用GIS软件进行空间数据分析与建模在信息时代的今天，大量的空间数据的产生使得空间数据分析与建模变得日益重要。
地理信息系统（GIS）软件作为一种强大的工具，被广泛应用于空间数据分析与建模领域。
本文将探讨使用GIS软件进行空间数据分析与建模的意义、方法及应用。
一、GIS软件在空间数据分析与建模中的意义GIS软件以其强大的数据处理能力和灵活的操作方式，为空间数据分析与建模提供了较好的支持。
首先，GIS软件能够对现有的空间数据进行整合和处理，提供多种分析工具和模型，实现对空间数据的挖掘和分析。
其次，GIS软件能够可视化地呈现空间数据，通过地图、图表等形式直观地展示分析结果，帮助用户更好地理解和利用数据。
此外，GIS软件还具备数据模型构建和预测分析的功能，可用于建立空间数据的模型和模拟，为决策提供参考。
二、使用GIS软件进行空间数据分析与建模的方法使用GIS软件进行空间数据分析与建模主要包括数据准备、数据处理和结果展示。
首先，需要获取和整理相关的空间数据，包括地理要素数据、属性数据、卫星遥感数据等。
其次，对原始数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、填充缺失值等，以减少数据误差和提高数据质量。
然后，使用GIS软件的分析工具和算法，对数据进行处理和分析，例如空间插值、空间统计分析等。
最后，通过地图和图表等形式展示分析结果，以直观地呈现分析结论。
三、GIS软件在城市规划中的应用实例城市规划是空间数据分析与建模的重要应用领域之一。
通过使用GIS软件，可以对城市空间数据进行深入的分析和建模，为城市规划提供科学依据。
例如，通过对交通数据、用地数据和人口数据等进行整合和分析，可以评估城市交通拥堵情况，提出交通优化方案。
又如，通过对土地利用数据、环境数据和经济数据等进行分析，可以评估城市可持续发展水平，提出合理的土地利用规划。
这些分析结果可以通过GIS软件进行可视化展示，为城市规划决策提供参考。
四、GIS软件在环境保护中的应用实例环境保护是另一个重要的空间数据分析与建模应用领域。
地理信息系统和空间分析研究
地理信息系统和空间分析研究随着科技的不断推进，地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）和空间分析作为一种新兴的研究方法在不同领域得到了广泛应用。
GIS是一个由硬件、软件和数据组成的系统，它可以对地理现象进行存储、管理、处理、分析和输出，空间分析则是利用GIS的空间分析功能来解决人们关心的问题。
本文将着重探讨GIS和空间分析的相关研究进展和应用。
一、GIS的研究进展GIS的研究和应用可以追溯到20世纪60年代，当时主要用于土地利用规划和资源管理等领域。
随着计算机科技和数据处理技术的飞速发展，GIS开始向许多领域进军，如交通规划、环境保护、医疗保健和军事等。
在不同领域，GIS都可以利用空间分析功能对地理现象进行深入研究和分析。
在土地利用规划领域，GIS可以将不同类型的土地利用数据集成到同一系统中，通过对地理现象的空间分析，为城市规划和农村土地使用提供依据。
在资源管理领域，GIS可以用于针对特定生态系统和环境条件的资源评估，以及领域内的资源分布状况的分析等。
在交通规划方面，GIS可以对行车路线、交通状况和行车距离等进行分析和模拟，提供旅行时间和路线选择等信息，在城市交通管理和规划中起到了重要作用。
总之，GIS在许多领域都有广泛的应用，其效益和重要性也日益被重视。
随着数据采集技术和计算机技术的不断提升，GIS还将继续向更广泛的领域拓展。
二、空间分析的研究进展空间分析是指用GIS技术对地理现象进行定量和定性分析的方法。
在空间分析中，人们可以对地图、遥感图像和数值模型等进行处理和分析，以研究地理现象的分布、关系和趋势等。
空间分析是GIS的基础，也是GIS应用的重要手段。
在空间数据处理方面，空间分析主要有三种方法：1.基本空间分析，包括空间区域分析、空间距离分析和空间密度分析等；2.空间表面分析，包括地形分析、图形分析和网络分析等；3.多源数据集成分析，包括遥感信息集成、地理标志分析和地理大数据处理等。
地理信息系统中的空间分析与建模研究
地理信息系统中的空间分析与建模研究地理信息系统（Geographic Information System，GIS）是一种科技工具，它通过数字化的方式对空间数据进行采集、存储、管理、分析和展示，使得人们能够更加全面、深入、准确地了解、描述和利用地球上的自然、社会和经济现象。
而空间分析与建模则是GIS技术中的重要组成部分，它们通过对地理数据的空间关系、空间特征和空间变化进行定量分析和描述，为城市规划、环境保护、自然资源管理、灾害风险评估等领域的决策和规划提供重要支持。
一、空间分析的基本概念空间分析（Spatial Analysis）是指根据所研究对象在空间中的位置、范围、方向、关系等特征，通过对空间数据进行处理和分析，寻找隐含规律、发现异常现象、预测未来趋势等目的的空间信息处理技术。
空间分析包括空间查询、空间统计、空间插值、空间叠加、空间交互分析等方法，它们可以用来分析地形地貌、地表覆盖、城市规划、农业生产、自然灾害等方面的空间数据，提取有用的信息和知识。
二、空间建模的应用领域空间建模（Spatial Modeling）是指通过对地理数据的属性、特征和关系进行分析和抽象，建立空间现象的理论模型、概念模型、数学模型、模拟模型等，并通过模型验证和应用来揭示反映地理现象的本质规律和内在机制的技术手段。
空间建模包括数据建模、模型建模、规划建模、优化建模等方法，在城市规划、远程遥感、交通运输、地质资源、环境评价等领域都有广泛的应用。
三、空间分析与建模的技术方法空间分析和建模的技术方法不断发展和完善，目前主要采用的方法包括：1、基于栅格和矢量数据的空间分析方法。
栅格数据分析方法适用于数据量大、空间分辨率低、对地形地貌等连续性变量的分析，如高程、坡度、坡向、植被覆盖度的变化等；矢量数据分析方法适用于精度要求高、空间分辨率细、对地物分布的拓扑关系、属性关系、空间距离等有较高要求的分析，如城市规划、车辆路线优化、农业区划等。
地理信息系统中的空间分析与模型构建方法研究
地理信息系统中的空间分析与模型构建方法研究地理信息系统（Geographical Information System，简称GIS）是一种将空间地理信息与属性数据进行整合、管理、分析和展示的计算机系统。
空间分析和模型构建是GIS中重要的研究领域，旨在揭示地理现象的空间联系和模式，并为决策和规划提供科学依据。
一、空间分析方法的研究空间分析是地理信息系统中的核心功能，涉及地理现象的位置、分布、关联等问题。
为了解决不同类型的空间问题，研究者提出了多种不同的空间分析方法，以下是其中几种常见的方法：1. 缓冲区分析缓冲区分析是一种常用的空间分析方法，用于确定给定点、线或面周围特定距离范围内的空间特征。
例如，在城市规划中，可以利用缓冲区分析确定河流、公园或交通设施等对城市发展的影响范围。
2. 空间插值空间插值是通过已知点的观测值来估计未知位置的值，以实现对地理现象的空间分布进行预测。
常用的空间插值方法包括反距离加权法（Inverse Distance Weighting，IDW）、克里金法（Kriging）等。
这些方法可以根据已知点的空间分布情况，推测出未知位置的属性值。
3. 空间回归空间回归是用于分析和预测地理现象与其他地理要素之间的关系的方法。
与传统的统计回归模型不同，空间回归模型考虑了地理现象之间的空间依赖性。
地理现象的空间回归模型可以帮助研究者了解不同地理条件下变量之间的相互作用关系，为区域规划和资源管理提供决策依据。
4. 空间聚类空间聚类是通过计算地理现象之间的相似性来将其划分为不同的类别或群落的方法。
常见的空间聚类算法包括凝聚层次聚类、K-means聚类等。
空间聚类分析可以帮助研究者识别出空间上相连或相似的区域，并根据这些区域的特征进行不同类型的分类研究。
二、模型构建方法的研究在地理信息系统中，模型构建是用数学、统计或计算机技术建立用于预测或模拟地理现象的数学模型。
以下是几种常见的模型构建方法：1. 地理回归模型地理回归模型是一种常用的模型构建方法，用于探索地理现象与其他地理要素之间的关系。
地理空间分析与地理建模方法研究
地理空间分析与地理建模方法研究地理空间分析是地理学和地理信息系统领域的重要研究内容之一，主要研究地理现象在地理空间上的分布规律和相互关系。
地理建模方法则是通过建立数学模型，模拟和预测地理过程和现象的发展趋势。
本文将探讨地理空间分析与地理建模方法的研究现状和应用领域。
一、地理空间分析的研究方法与技术地理空间分析的研究方法与技术主要包括地理信息系统(GIS)、遥感技术、全球定位系统(GPS)等。
GIS是一种将地理空间数据与属性数据联系在一起，通过空间分析功能，揭示地理现象的关联性和分布规律的技术工具。
遥感技术则是通过获取卫星或无人机等载具的遥感影像，采用图像处理和分类方法，研究地表覆盖类型、变化过程等地理现象。
GPS则是通过卫星定位和测量技术，获取地理实体的精确位置和坐标系统，用于地理空间分析和测量。
二、地理空间分析的应用领域1. 城市规划与交通分析地理空间分析在城市规划领域中有广泛的应用。
通过建立城市地理信息系统，可以对城市面积、人口密度、土地利用等进行综合分析，为城市规划提供科学依据。
此外，地理空间分析还可以用于交通流量预测与调度、道路网络优化等交通分析工作，提高城市交通运输效率。
2. 自然资源与环境管理地理空间分析方法对于自然资源和环境的管理起着重要作用。
通过遥感图像、地理信息系统等技术手段，可以监测森林覆盖率、耕地利用情况、气候变化等自然资源和环境指标，为资源合理利用和环境保护提供支持。
3. 灾害风险评估与应对地理空间分析方法也可以应用于灾害风险评估和应对工作。
通过分析地质构造、气候环境等信息，可以预测地震、洪水、滑坡等自然灾害的潜在风险区域。
同时，结合地理信息系统等技术，可以制定灾害防范和应急救援方案，提高灾害应对能力。
三、地理建模方法的研究进展地理建模方法是地理学和地理信息系统研究的重要组成部分。
近年来，随着机器学习和人工智能的发展，地理建模方法也取得了较大的进展。
1. 空间插值方法空间插值方法是地理建模中常用的一种方法，它可以通过样点数据推断出空间上未知位置的数据，用于地理现象的预测和估计。
地理信息系统中的空间数据分析与模型建立研究
地理信息系统中的空间数据分析与模型建立研究第一章：引言地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种集成多源异构地理空间数据的信息系统，广泛应用于地理空间数据的管理、分析和决策支持等领域。
空间数据分析与模型建立是GIS的核心内容之一，它们在提供有效决策支持和解释地理现象方面发挥着重要作用。
本章将介绍本文的研究背景和目的，并简要概括地理信息系统和空间数据分析与模型建立的基本概念。
第二章：地理信息系统基础地理信息系统是基于计算机技术的地理空间数据处理系统，它通过空间数据的采集、存储、管理、分析和展示，实现对地理信息的有效利用。
本章将介绍GIS的基本概念和原理，包括地理实体、位置、属性、拓扑关系和空间数据模型等。
第三章：空间数据分析方法空间数据分析是GIS中的重要研究内容，它通过对地理现象的空间相关性进行统计和分析，提取地理信息的内在规律。
本章将介绍空间数据分析的常用方法，包括空间插值、空间关联分析和空间聚类等，以及相应的算法和技术。
第四章：模型建立基础模型建立是在空间数据分析的基础上，根据实际需求构建地理现象的数学模型，用于描述和预测地理过程和现象。
本章将介绍模型建立的基本原理和方法，包括统计模型、仿真模型和优化模型等。
第五章：空间数据分析与模型建立的应用空间数据分析与模型建立在很多领域都有广泛的应用，如城市规划、环境保护、资源管理和灾害预防等。
本章将以几个具体的应用案例为例，介绍空间数据分析与模型建立在实际问题中的应用过程和效果。
第六章：面临的挑战与发展趋势随着地理信息技术的不断发展和应用需求的不断增长，空间数据分析与模型建立也面临着一些挑战。
本章将分析当前面临的主要挑战，并展望未来的发展趋势，如深度学习在空间数据分析中的应用和云计算技术对GIS的影响等。
第七章：结论本文基于地理信息系统中的空间数据分析与模型建立的研究，介绍了GIS的基本概念和原理，探讨了空间数据分析的方法和模型建立的基础，以及它们的应用和发展趋势。
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第35卷第6期2010年11月测绘科学Science of Surveying and MappingVol.35No.6Nov.作者简介：方芳（1976-），女，湖北黄冈人，讲师，博士研究生（在读），主要从事软件工程、空间分析与空间决策等方面的教学、科研工作。
E-mail ：ffang1014@收稿日期：2009-04-01基金项目：国家“863”计划项目“支持跨平台的空间分析模型框架与应用系统快速构建环境研究”资助GIS 空间分析建模技术研究进展方芳①②，徐世武①，万波①（①中国地质大学信息工程学院，武汉430074；②中国地质大学研究生院，武汉430074）【摘要】本文分析总结国内外空间分析建模技术与方法的研究进展，指出紧密结合各行各业应用的专业特色，建立能支持深层次应用的空间分析模型，提供方便的建模工具已成为迫切需要解决的问题；探讨将工作流、形式语言、空间算子重载等技术相结合建立空间分析模型的方法。
【关键词】地理信息系统；空间分析；空间分析建模；工作流；空间算子；可视化【中图分类号】P208【文献标识码】A 【文章编号】1009-2307（2010）06-0137-031引言地理信息系统（GIS ）以数字世界表示自然世界，具有完备的空间特性，可以存储和处理大量地理数据，并具有极强的空间系统综合分析能力［1］。
GIS 不仅要完成管理大量复杂的地理数据的任务，更为重要的是完成地理分析、评价、预测和辅助决策的任务［1］，分析数据是GIS 的核心，空间分析是GIS 最具特色的内容。
空间分析依赖于空间分析模型，建立空间分析模型的过程（称为空间分析建模）是综合分析处理和应用空间数据的有效手段，也是开发分析决策型GIS 不可或缺的步骤［2］，建立有效的空间分析模型，为GIS 提供更多更强大的功能，已成为当前GIS 研究和应用中十分重要的任务。
本文在综合分析国内外空间分析建模技术研究进展的基础上，指出了空间分析建模存在的主要技术问题，探讨了有待深入研究的方向。
2GIS 空间分析建模技术研究进展2.1国外研究进展随着建模系统和工作流技术的应用，国外学者提出了关于空间信息处理过程建模系统的理论框架，通过对过程的描述解决GIS 空间分析应用的问题，同时开发了相应的原型系统，其中比较典型的如GOOSE 、Geo-Opera 、WOODSS 等。
GOOSE 系统是Alonso （1994）提出的［3］，该系统作为用户与GIS 系统之间的协同建模工具出现，其部分功能已经非常类似于后来的空间信息工作流管理系统。
空间信息工作流是科学工作流在空间分析领域的具体应用。
Alonso （1995）提出了Geo-Opera 系统和Laura A ［4］。
其中，特别是Geo-Opera 系统，它从GOOSE 系统中借鉴了空间建模、数据族系跟踪、模型自动执行等大量成功的经验，同时基于OPERA 通用工作流管理系统，强调空间模型的并发和分布执行、向前恢复的异常处理机制、事物、数据依赖性查询等功能，这些都是空间信息工作流管理系统的重要特征。
Seffino （1997）提出的WOODSS 系统是比较完整的空间信息工作流管理系统［5］。
Weske 等（1998）明确提出了空间信息工作流（Geo-Workflow ）的概念［6］，详细阐述了工作流和空间应用的关系，工作流管理系统应用到地理研究领域的方法，提出一个科学工作流管理系统WASA 在空间分析领域的应用，该系统具备空间建模和自动化执行的能力。
当前，与工作流技术结合的地理信息建模系统（Geographic Information Modeling System ，GIMS ）是GIS 研究的热点问题。
GIMS 支持面向用户的空间分析模型的定义、生成和检验的环境，支持交互式的基于GIS 的分析、建模和决策。
与此同时，国外众多GIS 厂商正致力于空间分析建模产品的开发。
例如，ARCGIS9的Model Builder 视窗提供了构建地理处理工作流和脚本的图形化建模环境。
针对多地理处理任务，提供工作流构建和运行包含一系列地理处理工具的模型。
通过添加工具和设置参数值构建处理过程，并串联这些过程生成模型。
提供验证模型的功能，通过验证整个模型，能够校验所有参数值的有效性。
通过创建脚本的方式决定执行模型的哪条分支，从而达到控制处理过程流的目的。
对国外GIS 空间分析建模技术研究现状的分析表明，GIS 空间分析建模技术的发展可以分为三个阶段：①可视化搭建阶段；②精确表达阶段；③优化模型阶段。
目前国外的研究主要集中于前两个阶段，即采用工作流技术实现分析业务模型的可视化搭建，采用脚本实现对业务模型的精确定量化，而对于通过空间算子拓展等手段平衡模型复杂度的优化模型阶段还未见相关报道，然而，这一阶段正是处理大型复杂建模和业务系统构建的关键。
此外，通过工作流技术实现跨平台GIS 建模方面的研究国外也没有相关文献，而这一方面是大型复杂GIS 分析建模构建过程中经常遇到且严重影响系统建设进度和质量的问题。
2.2国内研究进展现阶段，国内学者围绕空间分析建模技术也展开了深入的研究，并取得了探索性的理论成果。
由于通用空间分析功能无法满足复杂的专业应用领域模型分析，因此为用户提供建立专业应用模型的二次开发工具和环境是目前解决空间分析建模问题的一般方法。
赖格英（2003）对常用的专业应用领域空间分析模型的实现方法作了分析与比较［7］，指出基于GIS 外部松散耦合式的空间分析建模法和插件技术的空间分析建模法在一定程度上固化了应用模型，且开发周期相对较长，因而较难适应不断变化的应用领域。
基于GIS 环境内二次开发语言的空间分析建模法存在主要问题是它对于普通用户而言过于困难。
基于面向目标的图形语言建模法具有较大的灵活性，因而更能适应实际需要。
相关研究表明，将工作流技术融入空间分析建模技术，有助于空间信息处理过程的建模、管理、控制和执行。
高勇，邬伦等（2004）引入空间信息工作流理论［8］，将空间信测绘科学第35卷息处理过程向工作流映射，利用工作流技术描述空间信息处理过程并解决空间分析应用问题，增强GIS的空间应用过程建模能力和对空间模型的管理功能。
何勇（2004）提到在GIS领域的过程建模中，如果把最小的GIS功能处理单元视为工作流中的活动，用活动之间的关系表示处理过程的控制逻辑，那么工作流过程建模技术也适用于GIS过程建模［9］。
另一些研究表明，空间分析建模技术正从以技术（算法）为中心向以问题为中心过渡。
程满等（2007）提出一种基于空间问题建模概念过程的空间分析建模方法［2］，不仅能够确保模型结构的合理性，从软件工程的角度看更能充分利用面向对象技术和组件技术，优化分析流程，具有较好的复用性。
与传统的建模方法相比，这种建模方法能够更加灵活地进行空间分析建模和模型调整与重构。
此外，专家学者们在将空间算子应用于空间信息处理过程方面也开展了相应的研究。
郭仁忠（2001）认为找出空间分析的基本算子和对象，以某种运算逻辑积木式组合为复杂分析模型，将是最具有刺激性和挑战性的研究课题［10］。
高勇等（2002）提出空间原子活动概念［11］，认为空间原子活动是一个空间基本操作，或者是多个空间基本操作组合，任何复杂的地理模型都可以由这些空间原子活动构成。
在此基础上，高勇、邬伦等（2004）进一步发展了空间原子活动的定义［8］，认为空间原子活动是构成复杂空间操作和分析模型最基本的要素。
从空间信息处理过程的角度来看，它是一个不可再分的过程活动，对应到GIS上是一个空间基本操作，或者是在功能上完成一个单一动作的有限空间基本操作的组合。
由所有空间原子活动构成的有限集合称为空间原子活动集，它在理论上涵盖了所有空间基本操作，任何复杂的空间操作和空间分析模型都可以由该集合中的有限个原子活动组合而成。
基于空间动态模型理论方法，马修军、邬伦等（2004）对GIS地图代数进行扩展［12］，增加了表达空间动态系统的关系的操作元语，以支持空间交互动态模型的表达。
国内在利用工作流技术搭建GIS分析模型方面已经有了广泛的应用，例如MapGIS软件已在建模过程中采用了比国外先进的形式化语言来描述控制逻辑，使模型描述更加精准量化。
此外，国内对建模过程中空间算子的运用已经有了初步的尝试，但是对复合空间算子的拓展方式还缺乏可视化的简便有效手段，而这是模型由繁到简、由单一到复合的关键，国内对于跨GIS建模技术研究也在可视化搭建的基础上，致力于发展提供模型优化的工具。
3存在的问题及发展方向综合以上对国内外空间分析建模技术与方法研究进展的总结与分析，可以看到，一方面，空间分析建模技术已取得了许多令人鼓舞的发展，空间信息的获取及其分析处理能力得到极大丰富和加强；但另一方面，空间分析建模所面临的问题也是极为突出的。
当前的通用空间分析模型并不能很好地解决实际应用问题，而且面向专业应用领域的异构空间分析模型构建工艺复杂，因此紧密结合各行各业应用的专业特色，建立能支持深层次应用的空间分析模型，提供方便的建模工具已成为迫切需要解决的问题。
将工作流、形式语言、空间算子重载等技术相结合，以达到快速实现空间分析模型的可视化、精确化、简单化的目的，值得深入研究。
3.1快速可视化构建模型逻辑图技术研究空间分析模型需要业务模型精确量化到数学模型，模型逻辑图是对应用数学模型的可视化表达，因此快速构建模型逻辑图的技术是空间分析模型框架的关键。
首先，研究在工作流可视化技术基础上，引入形式语言在逻辑描述方面的精准量化特点，同时摒弃其晦涩难懂的形式，简洁直观地对应用模型进行快速可视化构建，为后续模型的快速实例化打下坚实基础。
其次，研究运用工作流作为存储应用模型载体的技术，实现应用模型库，在此基础上探索模型的聚合与递归技术为复杂建模提供良好的技术保障。
3.2空间算子拓展技术研究研究通过可视化模式，以算子重载方式对空间算子的抽象与扩展来简化分布式异构大型分析建模中逻辑模型过于繁琐复杂的技术。
研究采用工作流技术结合基本空间算子，以可视化搭建方式实现复合算子的重载；研究算子接口封装的中间件技术实现算子的跨平台重载支撑算子的异构复用；研究空间算子的抽象化模型技术，利用重载实现对算子的语义扩充，提高算子内部的聚合度，从而有效地平衡整个模型的复杂度，达到快速优化模型的目的。
3.3可视化规则定义管理应用技术研究空间分析建模需要对大量空间算子和对象的处理次序进行妥善的安排，还需要通过规则能对算子和对象的参数动态调度来协调模型的正常运转，前者完成对模型的宏观定义，后者完成对模型的微观精准定量描述，保障其在一定环境下正常运行并能对外部环境的变化进行正常反映，即受控条件下能动态判别资源环境参数的变化并对流程和运行参数进行实时调整保障模型的良好运转。