随着地理信息系统（GIS）的广泛应用,三维空间数据作为现实世界实体的反映,数据量越来越大,呈现出数据分布不均匀的现象。在二维空间中,现有的索引技术已经比较完善,然而在三维空间中,在处理海量分布不均衡的数据时,单一索引结构仍存在诸多问题,不仅浪费大量空间存储资源,而且查找效率较低。针对这个问题,本文提出了一种基于三维多级自适应网格和R+树的混合空间索引结构,该索引结构主要由多级网格和R+树两级结构组成,主要研究内容如下。首先,利用基于正态分布的多级网格自动划分算法处理数据集,得到网格划分的长宽高,然后利用多级自适应网格结构快速有效的分割数据空间,接着采用R+树索引结构中间结点目录矩形零重叠的优势,进行高效的空间索引,最后详细的给出了该索引结构的构建和维护算法,较好地解决了海量数据集分布不均匀的情况下,单一索引结构空间利用率不高的问题。其次,又给出基于三维多级自适应网格-R+树索引下的各查询操作的一系列算法,主要对空间索引中最为常用的精确点查询、k近邻查询及反k近邻查询进行了对比分析,并对其实现以及算法流程进行详细描述,充分证明了本文提出的三维多级自适应网格-R+树混合索引结构具有优良的查询性能。最后,本文用服从Gauss分布的数据集来模拟三维数据的分布情况,通过大量的实验对比测试,证明本文所提出的基于三维多级自适应网格-R+树的混合索引结构,在面对海量数据分布不均匀的情况下,无论是在索引结构的构建,还是查询方面都具有较好的性能。