可视化技术是展现数据特征,表现数据关联的重要手段。多变量空间数据作为科学可视化领域的代表性数据,如何挖掘变量间的内在关联,揭示数据内在规律,直观展示数据特征成为多变量空间数据可视化的研究重点。为此从可视化绘制方法和可视化交互两个角度出发,提出一种基于属性关联的多变量空间数据场可视化方法,实现多变量空间数据场简单便捷的交互式可视化。首先,针对多变量空间数据场可视化过程中传输函数设计困难的问题,对传统的多变量数据可视化的平行坐标法进行改进,提出一种基于属性关联的主变量选择算法。将主变量作为一维传输函数的定义域同时联合平行坐标,将二者应用于多变量三维数据场可视化中,充分利用平行坐标分析数据的优势和与传输函数的交互功能。其次,针对传统CPU端光线投射算法寻址速度慢的问题,提出一种GPU端的光线投射算法。将多变量空间数据以纹理的形式加载到图形硬件GPU中,利用GPU并行处理能力对光线进行积分,通过并行计算、光线提前终止和采样筛选提高绘制效率。再次,针对传统平行坐标显示混乱的问题,对传统平行坐标的表现形式进行改进,以条带的形式展示多变量数据在平行坐标中的映射;在平行坐标中嵌入热图,显示各个变量的数据分布;为平行坐标与传输函数曲线增加交互联动功能,设计语义传输函数快速定位数据的特征区域。最后,采用上述方法设计多变量空间数据场可视化框架,使用飓风模拟数据对本文提出的方法进行了实验,验证了本文方法的有效性。