水资源危机成为举世瞩目的资源环境问题之一,实时、准实时获取全球及重点区域水循环过程要素,无疑成为国内外关注的研究热点。面对类似水循环应用这样的复杂地学问题,如何针对求解目标自主加载数据,动态选择算法模型,快速构建可计算的求解流程,实现信息资源智能聚合,提供网络环境下按需服务,已经成为当前地球系统应用领域的重大问题。　　 论文针对上述挑战,研究地球空间信息智能计算的框架及关键技术,同时以水循环应用为例,基于智能计算的理论方法,实现全球与区域的水循环过程关键参量智能求解服务,最终建立面向地球系统领域问题求解的智能服务应用模式,实现在天空地一体化立体信息环境中,对地观测数据到信息及知识的快速转化。　　 论文研究的主要内容包括:　　 首先,论文提出地球空间信息智能计算框架,研究框架组成与体系结构,剖析框架“透彻感知、全面互联、智能求解”的特点,并阐述框架的技术体系。　　 其次,面向地球系统水循环过程,针对水循环过程关键参量一地表蒸散量与土壤含水量,以减灾小卫星以及微波辐射计为主要数据源,研究其遥感反演算法,实现面向Web求解水循环过程关键参量的云服务。　　 然后,根据地球系统领域知识类型与特点,设计地学知识库组成结构及系统架构;以本体论为基础,形式化定义描述性知识对象、案例性知识对象、规则性知识对象等三类知识对象,以水循环应用为例,给出实例表达,并探讨地学知识库的开发环境以及基于关系数据库的实现方式。　　 根据地学知识库的理论,提出基于地学知识库的服务流程建模框架,探讨基于案例与规则推理的服务发现与匹配机制,从而支撑普通用户通过自动/半自动方式构建服务链,支持数据与服务的智能发现、动态绑定,最终实现空间信息处理流程的一体化智能构建与执行计算。　　 最后,开发了水循环过程关键参量智能求解系统,提供智能化的求解服务,验证了前文理论方法的可行性。　　 论文的创新点主要有:　　 (1)提出了面向服务的地球空间信息智能计算框架及体系结构　　 (2)提出了基于知识对象的地学知识表达方法,设计了地学知识库管理系统的体系结构及实现方式　　 (3)实现了水循环过程关键参量智能求解服务