云作为常见的自然现象之一,其外形特征、分布情况和运动规律能够有效地反应出大气的运动、稳定程度和水汽含量,是预测未来天气演变的重要征兆之一,故对云的相关数据信息进行分析具有重大意义。但是由于云的数据信息量大、来源广,若直接对这些数据进行分析处理并不现实且工作量巨大,所以需对云进行三维建模与可视化,将云的数据信息转换为相应的图形,再通过图形中反映的信息研究云的分布和运动等规律。三维建模与可视化技术是近年来新兴的一门跨学科的综合性计算机技术,利用视景的组织构造信息、图像示意、图形学示意等构造仿真对象的三维模型,旨在为用户创建一个逼真、实时互动的三维交互环境。通过对国内外学者们提出的云建模与动态模拟相关算法的研究发现这些已存在的算法主要存在三方面的问题:引入复杂数学模型,计算复杂;无法实现用户自定义的云外形;无法实现云的气象要素的模拟。本文针对上述问题提出了:(1)基于元胞自动机和粒子系统的云的三维建模与可视化;(2)基于Marching Cubes算法的气象三维重建;(3)基于气象要素的云的三维建模与可视化。基于元胞自动机系统的云的三维建模与可视化:将元胞自动机和粒子系统相结合来快速对云进行三维建模与可视化。首先将云的轮廓模拟出来,再使用粒子系统原理通过随机函数在云包围盒中生成均匀粒子,建立云粒子系统,并进行粒子数量、大小、位置等相关属性的初始化。接着采用元胞自动机系统的规则来模拟粒子系统产生均匀粒子,使其符合用户设定的规则,并计算其连续场密度。最后用纹理贴图来渲染最终的云粒子,模拟出三维云。基于Marching Cubes算法的气象三维建模与可视化:由于传统的Marching cubes算法中采用线性插值的方法不适用于气象数据,所以提出了三等分体元边界的方法来解决这一问题,并取得了很好的模拟效果。该改进在保证等值面图象绘制质量的同时不仅减少了三角面片的数量,还降低了冗余度并提高了绘制速度。基于气象要素的云的三维建模与可视化:一是矢量数据场的可视化模拟:采用流线的方式对数据中的风场进行模拟,并对算法进行了改进,最后对流线风场进行贴图渲染。二是对标量数据场的可视化模拟:用渐变的色彩来描述数据,建立颜色与数据之间一一映射关系。为了减少计算量、提高绘制的效率,常将某个数值范围的数据映射为一种颜色。