1 引言 地理信息系统(GIS)是为了解决资源与环境等全球性问题而发展起来的技术与产业，已经广泛用于科学调查、军事、资源管理和发展规划等领域(刘亚彬，刘大有，2000)。经过理论研究(GI-Science)和技术探索(GI-System)，GIS已经进入产业成熟期，其服务应用(GI-Service)已扩展到交通、物流等众多领域。数学模型和数值模拟是通过概念、经验、统计回归、机理分析等对所研究问题进行现状评估、趋势预测或过程反演的手段与方法(马胜男，2006)。地理信息建模与模拟不仅是地理空间相关科学研究工作的基础手段，更是推动GIS技术进步与产业发展的关键驱动力(范泽孟，岳天祥，2004)。运用数学方法和模型进行定量分析一直是地理科学，特别是计量地理学的重要研究手段。国内外研究者已建立的基于空间信息和时空演变的数学模型数以万计，很大程度上表达、模拟了地理信息各相关领域的现象、机制、模式与规律。 然而，目前模型的研究与应用一方面存在资源的分散性，以及基于Web环境的资源采集的时效性，资源共享存在困难；另一方面由于建模方法、模型类型和模拟因子的多样性，模型资源存在异构现象，即同一模拟对象不同模型(例如反距离(IDW)插值、样条(Spline)插值和克里格(Kriging)插值模型)、同一模型不同模拟对象(例如曲面模型在人口分布、降雨分布、气温分布等领域的应用)、同一模拟因子(例如温度)在不同模型中的不同表达(T，t，Temp等)，导致模型资源难以规范描述，资源重用难度较大。研究者指出语义互操作是实现地理信息模型资源共享与重用的关键(安杨，边馥苓，关佶红，2006)。为通过标准化手段实现模型资源的系统管理和集成共享，需要利用构建目录体系的方法，确定模型资源的分类体系、元数据和编码体系(邓洁霖，2005)。本文将从地理信息模型的分解、描述、分类体系和本体构建等方面，探讨地理信息模型资源共享的标准化框架。 2 模型分解 数学模型并非简单的信息资源，而是对客观世界的抽象和对知识的数学表达。由于地理信息环境和客体具有高度复杂性，为表达、模拟这些复杂对象及其发展规律的数学模型具有空间性、动态性、多元性、复杂性和综合性等突出特点(王桥，吴纪桃，1997)。虽然地理信息系统理论上具有强大的空间分析功能，但模型资源的异构性(杨慧，盛业华，温永宁等，2008)和复杂度(于海龙，邬伦，谢刚生等，2006)却制约了空间分析功能的发挥(宫辉力，李京，陈秀万等)。同时，现有模型资源往往是由不同研究者在不同时间、不同的研究背景下开发出来的，难以满足模型集成与共享对模型狭义数据类型匹配(specific data type matching)和广义数据类型匹配(generalized data type matching)的要求(亓常松，2008)。为此，必须在地理信息领域引入模型管理技术。 模型管理技术经历了3个发展阶段(陈文伟，2000)，即程序文件系统阶段、模型软件包阶段、模型管理系统阶段(Model Management System，MMS)和集成建模环境(Integration Modelling Environment，IME)。国内研究者利用模型库系统在生态系统评估、城市人口预测、地质找矿、地质灾害评估、海洋渔业预测模拟、水资源评估管理、农业、森林和土壤资源评估、气候模拟等领域取得了一系列探索性进展(范泽孟，岳天祥，2004)，在模型库系统(Model Base System，MBS)(于雷易，边馥苓，于林易，2003)、模型资源共享平台(唐中实，饶顺斌，谢喆等，2008)、模型管理系统(黄梯云，李一军，周宽久，1998)或模型网(亓常松，2008)等问题上展开了深入研究。 模型表达(或者称为模型的表示方法)是实现模型资源管理的基础。模型表达又具体到模型粒度分解和模型之间的层次关系(江南，张利红，张亚军，2008)，二者的组合决定了模型资源库构建和模型集成的可行性。结构建模、逻辑建模和图建模是目前模型表达的三个主要流派(唐锡晋，2001)。结构建模是一种基于图论的标准描述模板，允许用户在不同的抽象层面上以图形、文本或代数形式察看模型(聂培尧，1993)。逻辑建模是人工智能和数学规划的一种结合，主要是应用一阶逻辑表达模型知识(黄梯云，李一军，周宽久，1998)。图建模(graph grammars)则将模型比喻为图，从而提供了一种形象化的模型表达方式(唐锡晋，2001)。 根据地理信息领域科研工作对模型集成和综合模拟的普遍需求，本研究借鉴结构建模方法研究模型的分解和集成，以模型因子为模型粒度基本单元，将模型层次划分为综合模型、复合模型、单一模型、模型模块、模型因子等5个层次(图1)。在这5个层次上对模型资源的描述方法、分类与编码等标准化要素进行规范，为实现模型资源共享与复用提供基础。(1)综合模型，面向综合的地理信息现象的系统级模型，往往由跨学科的综合模型、复合模型和单一模型共同构成，借助计算机技术实现各个构成模型间的关联关系，比如气候与经济的动态综合模型(DICE)、农产品及贸易政策分析国际模型(IMPACT)、全球性水资源评估与诊断模型(WaterGAP)、全球环境综合评估模型(IMAGE)等；(2)复合模型，面向专业的地理信息问题的模型，以单一模型为构成单元，比如农业经济模型(AEM)、土地覆盖模型(LCM)、土地利用排放模型(LUEM)、海洋碳模型(OCM)等；(3)单一模型，面向具体的地理信息问题的模型，以模型模块和模型因子为构成单元，比如生态系统的空间分布模型、两种种植方式的光合潜力计算模型等；(4)模型模块，针对具体概念的模型，以模型因子为构成单元，比如受光量、光合效率、水稻生育期的太阳辐射等；(5)模型因子，可定量采集、测度或计算的模拟参数，比如日照时数、作物间作产量、温室内净辐射、空气密度、顶层土壤厚度等。
