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GML作为空间数据编码、传输、存储和发布的国际标准,GML的出现为GIS空间数据建模、集成与共享提供了统一的标准和框架。伴随着GML格式的空间数据大量涌现,单机环境下已不能适应这些海量、半结构化特点的GML数据组织与管理的需要,针对GML数据进行有效组织和管理的技术研究成为当务之急。网格计算环境具有的强大计算和数据管理能力为海量数据的组织与管理提供了一套有效、智能的解决方案。为此如何在网格计算环境下高性能并行计算处理GML数据是研究的初衷。本文以单机环境下GML空间分析相关理论为基础,研究网格计算环境下GML空间分析关键问题,主要包括以下几个方面：(1)GML空间数据拓扑表达与编辑。根据GML半结构化的数据特点,提出了基本基元的拓扑表达方法,并从点、线、面等的表达来具体说明GML拓扑编辑,最后在AE (ArcGIS Engine)中实现GML拓扑编辑。(2)网格计算环境下GML并行空间分析任务调度研究。考虑GML数据特点,提出了基于Hilbert空间填充曲线的GML数据划分策略对GML数据进行划分,并实现在网格环境下对GML数据的并行查询；结合网格计算调度模型与算法以及负载均衡问题对GML并行空间分析设计了任务调度策略(3)网格计算环境下GML空间分析的并行计算研究。为了提高并行计算效率,研究基于网格环境下的分布式并行计算,提出基于网格的并行计算模型、算法、策略；并针对空间分析的不同问题,提出了GML空间分析并行算法。(4)网格计算环境下GML空间分析性能验证。依托构建的网格计算平台Globus Toolkit,设计GML空间分析并行计算流程来进行实验,试验网格计算环境下GML空间分析并行计算效率,得出海量GML数据的空间分析在网格计算环境下的分析效率要优于单机环境。最终通过对网格计算环境下GML空间分析的深入研究,实现了网格计算环境下GML的互操作性,进一步丰富和完善网格计算环境下的GIS应用体系。