本文以地理现象异常模式挖掘、城市空气污染物扩散预测模拟为应用示范，开展面向地理数据分析和挖掘的分布式服务协同与动态组合技术研究开发，旨在解决大数据条件下地理知识云服务若干关键技术，搭建一个地理知识云计算环境，形成面向时空数据挖掘、地理决策的云服务应用体系。主要内容包括地理知识云的顶层架构设计、地理知识云服务的分布式协同机制、面向云计算模式的分布式时空数据挖掘算法和决策分析模型开发、服务质量评估模型及其约束下的动态地理知识服务组合技术开发以及地理知识云门户系统开发、算法部署及应用结果展示。
　　　　初步结果表明，知识云服务是当前解决数据挖掘、决策分析、知识共享服务领域最富有前途和最具挑战性的核心技术，可为空间信息服务业的跨越发展、产业升级提供共性技术与支撑平台。与此同时，发展地理知识云服务平台也是地理信息服务走向公众化、平民化、智能化、知识工程化的必然途径。