空间选址的应用在生产生活中普遍存在,随处可见。目前,使用GIS(Geographic Information System)技术进行选址已经凸显出了极大优势,并得到了广泛的推广。然而,伴随空间数据的海量化、选址模型的复杂化,传统GIS选址技术在存储能力和处理速度上显现出巨大瓶颈。本文为了提升GIS空间选址效率,提出了并行GIS选址方案,主要通过高效并行化GIS选址分析过程中基础核心的缓冲区算法和叠置算法来实现快速选址分析。首先,在多核处理器并行集群环境下,采用消息传递接口MPI(Message Passing Interface)和单程序多数据形式SPMD(Single Program Multiple Data)使得各进程能够并行独立执行,协同实现数据集高效并行处理。其次,在已有的矢量空间数据划分策略的基础上,提出两种有效的针对矢量缓冲区算法的弧段划分法和针对矢量叠置算法的水平扫描条带划分法,并基于提出的划分法设计并行缓冲区算法和并行叠置算法。再次,设计实验方案,对实验结果进行分析对比。本文以开源地理资源分析支持系统GRASS(Geographic Resources Analysis Support System)为实验基础平台,通过在GRASS松耦合的模块化结构中增加并行运行接口,构建与原串行算法对等的并行算法库进行实验测试,并且主要借助加速比和并行效率两个指标对并行算法进行性能分析。最后,基于所设计的并行缓冲区分析算法和并行叠置分析算法,实现了具体的公园选址仿真应用,案例验证了本文方法的可操作性和相对高效性。