摘 要：主流的地理信息系统（ＧＩＳ）通常集成了Ｓｔｒａｈｌｅｒ河流 分 级 功 能，但此方式掩盖了河流分级算法的本质，难以优化其性能，也无法作为独立模块对外提供服务。为此，设计并实现了Ｓｔｒａｈｌｅｒ河流分级递归（ＲＡＲＣ）和非递归（ＮＲＡＲＣ）两种算法，在真实河网数据集上比较了这两种算法的性能。实验结果表明：河网规模影响分级算法的运行性能，在中等和大规模河网上，ＲＡＲＣ算法性能优于 ＮＲＡＲＣ算法；不同框架的存储结构在一定程度上影响了河流分级算法的运行效率。以上结果证明本研究设计的河网分级框架具有较高的可扩展性和可复用性。