随着物联网和信息技术的发展,传感器数量呈海量增长。传感器采样频率和精度也在逐步提高,大量流式数据不断产生,对系统的实时性造成了巨大挑战。GIS逐渐从传统离线静态GIS发展为实时动态GIS。Apache Flink作为一个高吞吐与低延迟的流式处理引擎,被广泛应用于实时流处理程序。但购置配置集群服务器,部署分布式流处理引擎以及对分布式计算资源的管理都对小型GIS系统开发人员造成了一定困难,实时流式处理服务资源异构化,不利于服务的共享和互操作。开放地理信息联盟（Open Geospatial Consortium,OGC）在2007年提出了网络处理服务（Web Processing Service,WPS）规范。WPS定义了针对地理空间数据处理过程的描述规范,用于网络处理服务资源的发现和共享。但WPS规范不提供对流式数据处理的支持,现有WPS服务也均不支持流式数据的实时处理。本文针对这一问题进行研究,主要研究内容及成果如下:（1）结合WPS 2.0规范以及Google Dataflow流式编程模型,提出了WPS流处理服务模型Streaming WPS Model。该模型定义了在实时流式数据处理场景下,流处理服务提供方如何通过WPS标准发布可共享的服务。流处理服务调用方能够在无需部署和了解流式计算框架及算法细节的情况下,通过调用WPS标准操作接口,迅速构建流式数据处理应用。（2）基于OGC WPS 2.0规范中的服务描述以及服务接口模型进行了扩展,使其支持流式处理操作。本文通过Dataflow流式编程模型与WPS处理模型的映射,构建了WPS流处理操作的描述模型并使用XML Schema进行了模型实现。（3）基于本文提出的WPS流处理服务模型,设计并实现了基于Flink框架的WPS流处理服务系统。同时,本文基于“两客一危”车辆实时监测应用场景,开发了车辆实时监测服务及客户端应用,并对流处理服务性能进行了测试。本文针对流式数据处理服务的互操作难题,基于WPS 2.0标准提出了WPS流处理服务模型,并实现了相应的WPS服务系统。结果表明,基于WPS流处理服务模型进行实现的系统能够支持流式数据处理服务的发现、共享与互操作。GIS用户能够通过WPS操作接口迅速构建实时GIS系统。且对比传统静态GIS服务或Spark程序,基于Flink框架的WPS流处理服务数据处理实时性有明显提高,流处理优势随着数据量增大而更加显著。说明该模型对于异构流处理服务资源的共享具有一定积极意义。