利用可视化和可视分析技术提高传统科学领域的研究效率,拓展传统科学领域的研究范畴,挖掘传统科学数据中潜在的与人们日常生产、生活密切相关的信息的价值,已经成为该领域的一项重要的研究内容,而科学观测数据可视化是其中一项具体的技术。虽然存在很多经典的方法和应用案例,但这些工作依然在(1)数据分析能力、(2)多维度的表达能力、(3)通用性和可扩展性、(4)认知效果,和(5)方法评估等方面存在不足。针对这些不足,提出了一系列具有较强通用性和可扩展性的观测数据可视化方法,具体贡献如下:1.提出了一个包含三个视图的固定式台站观测数据可视化框架。其中的主视图可以同时展示时间、空间和属性三方面的高层特征,以此帮助用户快速地选择具有特定特征的子集供后续深入研究使用。其他两个视图作为补充,分别基于三角形隐喻和散点降维实现了时间序列分析和异常检测等具体的分析功能。方法集成了三种交互操作,包括:在不同视图中高亮显示关联信息、调整地图的显示范围和交互地生成极坐标Focus+Context模型下的鱼眼视图。方法具有很好的通用性和可扩展性,不仅可以在一张精简的视图中显示任意时空范围的任意数量的台站观测数据,还可用于分析经济、医疗等不同领域的地理信息相关的统计数据。2.针对提出的台站观测数据可视化方法,完成了气象、海洋、环保、交通和经济等多个领域数据集的案例研究和基于眼动仪的可用性试验。通过设定兴趣区域,以及分析视线在各个兴趣区域间的迁移和多个浏览指标,定量地评估了该方法。试验结果不仅证明了该方法的有效性,也为下一步在更多领域数据集中广泛地应用该方法提供了重要的参考。此外,本文还设计了一套基于通用数据模型的科学观测数据集成可视化平台。该平台提供了多种基础观测数据可视化组件,并为访问各类观测数据提供了统一接口。3.提出了一种基于Google Earth和视点选择算法的三维移动观测数据化框架。框架包含一个工作流、两种可视化方法和三类视点生成算法。其中工作流提出了一种基于KML和Google Earth开展移动观测数据可视化的方案。基于传统的“轨迹墙”方法,本文设计了两类分别适合展示单轨迹和多轨迹的可视化方法。为了提高理解效果并解决3D可视化的技术缺陷,本文还提出了三类适合观察细节、全局和动态变化的视点并给出了其生成算法。可视化和视点使用KML描述。分析人员可以按照生成的视点的浏览视角快速地观察可视化,并利用Google Earth中的分析工具和卫星影像包含的背景信息,有效地完成各类分析任务。