数据仓库及数据挖掘技术与3S技术相结合，导致了空间数据仓库及空间数据挖掘技术的产生与发展。空间数据仓库能集成、存储来自不同数据源包括不同数据类型的空间数据，能从多角度、多层面进行分析、展示这些空间数据，为空间信息共享、空间分析决策提供支持。空间数据挖掘技术能在空间数据仓库中挖掘与空间相关的隐含知识，为空间数据理解、空间分析决策提供可能。在空间数据仓库中进行空间数据挖掘，成为了当前数据仓库和信息决策领域的前沿研究和热点。由于空间数据往往与时间紧密相关，是一些连续的、动态增长变化着的流数据，空间流数据描述了不同空间位置的动态环境中的连续变化行为或状态，它不仅涉及数据的时态特征，还涉及数据的空间特征。对空间流数据进行回归分析，反映自然界不同时空尺度下的动态数据信息变化趋势，可以预测未来的时空状态，这对于气象预测、环境监测、市场规划、城市规划及经济发展等具有重大意义。 本文对空间流数据进行了多方面的研究：首先使用R*树对空间对象进行了有效的空间索引，根据R*树和用户指定的查询窗口检索该窗口内的所有空间对象；其次对检索到的空间对象的流数据进行多维度、多层次的在线回归分析，从而对空间流数据进行趋势预测，并根据相关的抽象概念层次对检索到的空间对象进行自动的聚合操作，为用户提供更多实际的信息。实验表明，本文对空间流数据的多维度、多层次的在线回归分析及趋势预测是行之有效的。