近年来,网络、GPS和图形等技术的迅速发展深刻影响着地理信息的获取与发布,产生了一种有别于传统测绘与遥感的地理数据采集方式,即普通用户在Web2.0环境中自发贡献各种地理数据的方式,这种方式使得大量地理数据不断地被创建并且相互交叉引用,极大地缩短了地理信息获取和传播的时间。Michael Goodchild将这种现象定义为“自发地理信息”(Volunteered Geographic Information, VGI)。OpenStreetMap是VGI实例中一项领先且具有深远价值的应用,它的目标旨在建立一整套免费的覆盖全球的矢量地理数据集,由于其获取免费、更新速度及时等特点,成为国外很多学者、学术机构开展具有创新性应用研究的数据基础。本论文采用OpenStreetMap(OSM)数据,对欧洲范围内GB级别的道路及公交数据进行提取、处理,并通过网络数据模型及网络分析算法设计,实现了欧洲范围内多种交通模式下(步行、公交、驾车)的出行可达性分析,并以在线位置信息服务(Location-based Services LBS)的形式进行发布,为居民日常出行提供决策支持。通过基于开源OSM数据可达性应用的研究与实现,本文能为各项基于或受限于昂贵的地理数据的研究与应用提供数据来源方面新的解决思路；同时本文还在密集型数据(Data-intensive)计算方面做了实证性的探索与尝试,通过对GB级别(40GB的欧洲数据)的数据处理与分析,实现大尺度数据的可达性分析研究,为基于密集型地理数据的应用与研究提供参考；三,利用位置信息服务(LBS)理念来实现在出行可达性分析服务,拓展了可达性研究的应用,使之能为居民的日常出行服务。另外,基于LBS的可达性分析应用同时也延伸了LBS的实现形式。