地理信息系统(Geographic Information Systems，简称GIS)作为获取、处理、管理和分析地理空间数据的重要技术，近年来得到了广泛关注和迅猛发展。然而，由于数据信息的海量增长和有限带宽的网络资源之间的矛盾日益突出，导致需求信息被无法充分利用。只有借助分布式GIS技术和数据查询优化技术才能有效地解决数据产生和应用之间的数据预览、分发等功能。 分布式GIS是在计算机网络环境下，以分布式计算理论和计算机网络技术为应用指导，来设计建设地理信息系统的理论计算模型。它是解决地理数据、软件及硬件等资源共享和进行远程互操作和互运算的有效途径，因此成为当前地理信息系统领域研究的热点和前沿。 由于分布式GIS数据表现、数据查询和数据存储逻辑部署在不同的终端，对于当前有限的网络资源环境，如何在不同的终端部署不同的查询方案和优化不同的查询算法以及广域网环境下的数据传输是海量数据应用的关键。查询的方法和查询的范围在很大程度上决定了空间数据库的应用程度和应用水平，定位空间对象、提取对象信息，是地理信息系统进行高层次空间分析的基础。 本学位论文基于北京市电缆厂集中监控中心系统，结合分布式GIS的项目设计需求，对当前的GIS查询模型及相关技术进行了深入的研究。完成了以下几个方面的工作： 1、深入分析研究了当前空间数据库常用的存储方式，论述了当前空间数据库使用的R树和四叉树的混合索引方式。 2、深入分析了分布式系统的特点，结合Agent最新技术，设计并实现了一个查询速度快、网络负担小的系统。 3、结合Agent智能代理技术，提出了一种分布在服务器端和客户端的代价函数方法，进而实现了拓扑差值查询； 4、结合北京市电缆厂集中监控中心系统项目的试运行，对所设计和实现的模型和算法进行了测试。达到了预期的效果。