城市排水系统是保障城市正常运转和生态环境的重要基础设施，是城市的主要脉搏之一，有“生命工程”之称。昆明的市政基础建设在改革开放以后取得了巨大的成就，随着城市的发展，地下排水管网系统得到迅速完善。建设和管理部门也较早的开始引入计算机技术和地理信息系统对市政设施进行信息化管理。近年来随着旧城改造，排水管网也在逐步改造，但是因为各个区域地形复杂、管道制造和施工标准不统一、建设年代各不相同、沿线建筑物属性复杂等多种原因，致使城区内的沿道路的某些管段经常发生阻塞，给附近居民和单位带来很大不便，严重影响政府形象。 空间数据发掘和知识发现(Spatial Data Mining and Knowledge Discovery，简称SDMKD)是从空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的空间或非空间模式，以及普遍特征的过程，挖掘的结果将用于理解空间数据、发现空间和非空间数据间的关系、构建空间知识库、查询优化、空间数据库数据重组、以简单精确的方式描述通用特征等等。关联规则发现技术是数据挖掘中普遍采用的重要技术之一，通过挖掘空间数据库的关联规则，能够发现隐含的、有用的知识，用于指导生产实践。 本文参照排水管线的管理维护部门多年来积累的疏挖记录数据，依据昆明城区部分排水管线的GIS数据，通过对排水管线邻近建筑物的属性分析和管线疏通历史数据的分析处理，采用基于云理论的属性泛化方法，生成目标数据表，用基于FP-Tree的频繁模式增长算法处理数据表，试图挖掘出经常发生阻塞的排水管段与邻近建筑物属性之间的关联规则，明确管线阻塞的原因，为管线的维护和管理，乃至将来的管线建设和改造提供参考依据。 本文第1章介绍了空间数据挖掘的重要性；第2章介绍了空间数据挖掘的技术现状；第3章对空间数据库的关联规则发现技术做了探讨；第4章详细介绍云理论中的云模型、云变换等理论；第5章介绍了基于云理论的空间概念和知识表达，探讨了将云理论应用与空间数据库关联规则发现中各各环节的相关问题；第6章详细阐述了挖掘容易发生阻塞的排水管段与邻近建筑物属性之间的关联规则的具体算法和处理流程；第7章进行总结与展望。