自GIS诞生之初,空间分析就已成为GIS的核心内容之一。空间数据模型作为空间分析的基础,其模型构建的好坏直接影响到GIS空间分析的广度和深度。鉴于目前空间数据建模的体系还不十分成熟,研究空间数据建模具有十分现实的意义。本文深入探讨了空间数据建模的多种方法,包括克里金法、杨赤中法、最小二乘配置法、反距离加权插值法、多元回归法,并加以比较分析。在此基础上,采用Visual Studio6.0的开发环境和C++编程语言,结合matlab7.0实现了相关算法模块,并结合OpenGL实现了等值线的绘制。通过该算法模块,可以将离散数据生产出任意比例尺下的格网DEM数据,具有一定的实际意义。本文在研究克里金法、杨赤中法的过程中,发现负权问题在这两种空间内插方法中不可避免,且有可能内插出不真实的异常值。负权问题的数学模型在二次规划领域中极为常见。为此,本文系统研究了二次规划领域中的常见算法,经过对比发现拟牛顿算法是解决负权问题的可行办法,并通过Matlab加以验证。在此基础上,本文提出了非负克里金法和非负杨赤中法,这两种算法是拟牛顿算法思想在普通克里金法、杨赤中法的具体应用,经实践证明,可完全消除因负权问题产生的异常值。本文基于国家863课题《EM平差方法及其应用研究》,通过独立开发的算法模块完成了该课题的主要建模工作。在建模工作中,结合了山西祁县的土壤金属含量数据,包括400km2范围内以1个/km2的采样密度调查并采集的396件土壤样品,和IGS网站提供的100多个站点的大气压、温度、湿度、电离层数据,通过等值线的对比显示、交叉验证和双样本检验等方法,系统分析了普通克里金法、杨赤中法、非负克里金法、非负杨赤中法的内插结果,证实了负权问题在原始采样数据中很容易产生,且最终导致插值结果异常。并发现和普通克里金法、杨赤中法相比,非负克里金法、非负杨赤中法在消除不真实异常值的同时,提高了插值精度。