本文基于全空间信息系统视角,运用复杂网络分析方法,从属性关联关系、时间关联关系、空间关联关系和综合关联关系角度对全球管道天然气贸易复杂网络中主要国家间关联关系进行了挖掘分析和可视化表达。结果表明：管道天然气贸易对战略通道具有路径依赖性和滞后性。贸易格局演化路径稳定,具有明显的“区域小世界”特征。区域资源禀赋差异是管道天然气贸易形成“核心-边缘”网络结构的主要原因。管道天然气贸易主要集中在欧亚大陆。2009年全球管道天然气贸易需求中心集中在欧洲各国,2015年则形成了西欧和中国的双需求核心网络关系。同时,论文基于全球管道天然气贸易复杂网络的挖掘分析和可视化表达,阐述了全空间信息系统的特征,展望了平台的应用。

用户在旅游或者室外运动中经常将路线图显示于移动设备上以方便规划路线。然而移动设备显示屏幕通常较小,若较大范围的地图通过等比例尺缩小在小屏幕显示,可能会导致清晰度和辨识度的降低,尤其对于地图中地物较为密集的区域。本文提出一种自动化生成变比例尺地图的方法,通过更加均匀化地图显示内容密度分布以改善地图概览清晰度。在该方法中,首先对密度分布进行估计,密度估计主要考虑地图上路线空间分布以及地标与注记显示空间,然后根据所得到的密度分布进行变比例尺转换,最终生成的变比例尺结果图,其大小取决于给定显示尺寸。相较于现有变比例尺转换方法,本文提出的方法可以考虑了地标与注记显示空间,同时又能有效控制地图变形以提高地图识别。实验结果表明,通过本方法生成变比例尺结果图对地图概览的清晰度有着显著提高,并且能够保持良好的地图识别度。

空间信息技术已开始进入全空间信息系统发展阶段,即将空间信息系统的范畴从传统测绘空间扩展到宇宙空间、室内空间、微观空间等可量测空间。位置大数据不仅是全空间信息系统的重要研究对象之一,而且也成为了广域全空间中了解人们生活方式以及城市动态变化的一种有效途径。本文基于社交媒体数据中的位置签到数据,提出一种不同于传统以社会经济属性为依据的城市人群分类方法。首先利用签到数据的时间序列构造矩阵模型;然后,通过分析用户签到活动的时间特征,采用K-means聚类算法和K近邻算法（K-NN）识别出具有不同时空行为特征的城市人群（静态居民、动态居民、通勤者以及访问者）;最后,本文根据得到的人群分类结果,通过分析不同类型人群的时空间行为特征,发现不同类型人群时空间行为的差异性与潜在规律性,从而为表征城市人群的组成结构及特征,研究城市时空结构提供一种新的视角。

全空间信息系统是将现实世界抽象为由多粒度时空对象组成的数据世界,对动态且复杂的现实世界中的各类时空实体对象进行表达、分析等。时空数据模型是时态地理信息系统（TGIS）核心,在一些特定领域上取得了较好的应用效果,对时空对象的时态信息进行了一定程度的表达,但仍旧无法完整地描述时空对象的变化以及联系。本文在分析时空数据模型的研究现状和存在问题的基础上,以全空间多粒度时空对象建模为指导思想,以北京近百年来的政区演变为例,分析了政区的基本特征,进而将政区看作是多粒度时空对象,探索了多粒度时空对象的建模方法,对政区进行了多粒度时空对象表达,并采用可视化表达的方法进行了实验验证。结果表明：多粒度时空对象建模能较好地反映政区的空间特征、属性特征和时间特征,反映其在时空上的演变过程以及便于更好地支持时空对象的查询、分析和可视化表达等。

新一代并行空间分析将面临空间大数据分析和实时空间分析服务的挑战。矢量空间计算作为GIS系统中的重要组成部分,在并行化算法设计中存在负载不均,并行扩展性差,IO性能低等技术瓶颈。本文首先从应用需求和技术发展的演变历史回顾了矢量空间分析算法发展过程;然后,从研究现状的角度详细阐述了并行矢量空间分析计算的研究成果,总结了并行空间分析算法的算法特征和技术瓶颈,对不同并行编程模型进行了对比,并提出了并行空间分析算法的研发流程;最后,从发展前景的角度预测了全空间信息系统中基于多粒度时空对象的空间数据模型和计算方法的发展趋势,提出了以内存计算等技术实现存算一体化的新型空间数据模型和分析方法的技术趋势。