在科学可视化技术领域，向量场是一个热点研究对象，并且在近几年各种相关理论和技术有了很大的进展，很多创新性的观点和理论被提出来并应用到实际科研中，比如向量场拓扑(T0pology)、向量场压缩(Compression)，向量场的简化(Simplification)等等。但因为特定技术和理论研究的条件不同，用于向量场研究的数据需要满足特定的条件。因此在数据预处理阶段，研究者不得不花费大量的时间和精力去处理通过仿真或采样得到的原始数据，过滤其中的噪声信息，修正其中的某些错误，使之满足包括特征、区域、分布等条件。如果能够根据研究需要，设计特定结构和特征的向量场，那么数据预处理的工作将会变得更加简单。目前首先鉴于研究数据的需求，向量场设计理论被提出，并在此后的研究中证明是可行的、有用的，而且可以作为很多相关研究的辅助手段，比如向量场的压缩等。本文将就向量场设计实际应用中的几项关键技术最初改进，阐述自己的创新点。 第一项关键技术提出灵活的可以交互式的定义向量场拓扑元素的位置和性质。向量场的拓扑结构有着严格的数学定义，并且特征明显，因此有分段线性思想和带约束三角化技术的基础，可以通过设计规则交互的定义拓扑元素的位置和特征，增加实用性。 第二项关键技术是建立带约束的三角化调整算法，保持拓扑结构。在实际应在用中，不规则区域的三角化往往耗费大量的计算时间和存储空间，并且算法复杂。由此，本文针对实际设计提出局部区域调整的算法，快速形成带约束的区域三角化结果。 第三项关键技术是局部区域的特征保持和局部调整。局部特征的保持在先前的研究中室通过保持拓扑结果的控制多边形来保持拓扑结构，但并不能保证拓扑稀疏区域的线性准确性，因此提出新的区域保持方法，提高设计和绘制的准确性。另外，局部重画问题本文进行了简化，可以通过交互的选择和调整三角化结果中相应顶点的向量值达到目的。 以上三项关键技术，贯穿整个设计过程，步步紧扣，是一个完整的算法体系。 除此之外，本文也涉及到了可视化方法中的建模以及精度检测等问题，并对向量场设计应用作了扩展，介绍了高阶临界点和Clifford代数的应用，给出了相应的研究前景。