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连续场对象是指地理世界中一类复杂的动态现象，其生命演化过程中不仅存在位置和形态的改变，还包含内部结构的变化。如何对其进行建模表达，从数据中抽取有价值的时空演化信息，挖掘和发现蕴含在演化信息中的时空演化特征与丛聚模式，是当前地理信息科学时空表达与地理数据挖掘研究的难题。对此，本文针对地理连续场的复杂演化特征，以海洋中尺度涡这种动态现象为例，重点从演化过程表达和时空轨迹挖掘两个方面展开系统性研究，并结合应用分析对模型和方法的有效性、先进性及实用价值进行了检验与评价。本文的研究成果概括如下: (1)提出了一种多标准融合的涡旋识别方法（名为HD方法）和一种基于全局最邻近滤波的追踪方法（名为GNNF方法），实现从长时间序列海面高度计资料中自动获取完整的涡旋时空演化数据，为本文研究地理连续场对象演化过程表达模型与时空轨迹挖掘方法提供应用实例数据。HD方法结合了物理参数法和海面高度异常特征法，通过搜索涡旋内核区域内的海面高度异常局部极值点确定涡旋中心，通过搜索最贴合涡旋内核的封闭等值线确定涡旋边界，并通过检测涡度重叠与否来判别涡旋是否构成多涡组合结构。与现有的涡旋识别方法相比，HD方法提高了涡旋提取准度，正识率约为96.6％，过识率约为14.2％，并且扩展了多涡结构的检测能力。GNNF方法结合了Kalman滤波和数据关联技术有效地解决了多涡追踪过程中的匹配冲突问题，并且经过后处理程序的跟踪修复，具备剔除误连，捕捉消隐、重现和分裂、合并等复杂演化行为的能力。本文利用南海涡旋实例演化数据和合成轨迹数据，分析了GNNF与目前常用的基于距离搜索和基于面积重叠两种追踪方法的准确性对比，结果显示GNNF的平均误连率最小，仅为0.2％。 (2)提出了一种基于图的过程表达模型（名为G-FOP模型），实现了从演化数据中抽取和表达连续场对象的时空演化过程以及过程内部的复杂演化关系。该模型通过节点和边描述涡旋瞬时的演化状态和演化关系，通过“状态-序列-过程”层次表达框架对跟踪数据中蕴含的过程信息进行结构化组织，并显式地抽取和表达演化关系中蕴含的演化状态和变化语义。基于G-FOP模型，本文借助图数据库软件Neo4j在中国南海海域展开实例研究，与传统关系型数据建模相比，G-FOP模型在演化关系的表达和查询上更直观、更高效。并且，在应用分析中，G-FOP中的演化过程层次组织结构有利于全面地了解涡旋的生命发展过程，而演化行为的显式表达和语义抽取有助于发现和认识复杂演化行为的空间分布特征及其对演化进程的影响。 (3)提出了一种轨迹多维相似性度量方法（名为MBT方法），为挖掘和分析连续场对象演化分支轨迹中蕴含的丛聚模式奠定了基础。MBT方法通过序列图和路径集两种数据结构表达分支轨迹，并从演化结构、移动路径、和演化时长三种维度上对比分支轨迹间的相似程度。通过实验对比，MBT方法有效克服了现有度量方法衡量轨迹间演化时间差异的不足，并扩展了相似度度量方法对分支轨迹的支持。结合本文在中国南海展开的实例研究，MBT方法可以有效地从涡旋轨迹数据中提取出东沙冷涡频繁过程。分析结果显示，这些东沙冷涡的生命时间多在3个月以内，2月到3月最为多见，7月和12月比较少见，并且经过路径综合后，这些东沙冷涡存在一条始于(116°E，19°N)位置附近，沿北部陆坡向西南方向伸展的频繁移动通道。 (4)提出了一种基于空间邻近交互的区域划分方法（名为R-SIN方法），为挖掘时空轨迹数据中隐含的空间交互模式与区域性特征提供了一种新的研究手段。R-SIN方法通过构建基于规则网格的空间邻近交互网络，采用基于模块度的社区发现算法，从不同数据量递增的数据子集中发现复杂轨迹数据中潜在的固化空间结构。利用20年的涡旋演化过程数据进行实例研究，R-SIN分析发现中国南海存在19个涡旋演化活动区域，并且这些区域在涡旋的数量、移动特征以及季节性变化上存在区域性差异。根据区域之间涡旋的移动频繁程度，这些区域可以进一步合并为南海北部的两个纬向条带，越南外海，吕宋岛西南，和南海南部五大地理分区。涡旋在这些区域和地理分区上所呈现的演化活动差异，一定程度上反映了涡旋在不同区域产生及演化的机理差异。