雷电是一种破坏性极强的放电现象,常给人类社会带来巨大损失。对于诸多行业而言,提前获知雷电灾害信息具有很强的现实意义。基于这种应用背景和项目需求,本文对雷电定位数据进行了详细分析,并研究了相关的预报和可视化技术。本研究旨在提供一种可行的雷电预报方法,并通过一定的技术手段形象直观地呈现预测结果,为实际的雷电灾害防护提供帮助。首先,本文从空间数据特征和分析方法研究出发,仿真分析了雷电定位数据在不同平面上的分布特征,初步确定了其在经纬度平面上聚集分布的特点。为了进一步探究数据的内在特征,本文紧接着研究了聚类分析方法。根据特定的选择标准,确定了基于密度的聚类算法作为本研究的数据处理方法。然后,阐述了数据预处理以及典型算法DBSCAN的具体实现过程,并通过大量仿真,分析了输入参数对聚类结果的影响,为后续研究奠定了基础。其次,为确定适合本文数据源的雷电预报方法,本文对几种典型方法做了一定研究,并选择了基于聚类的临近预报方法。然后,设计了该方法的总体实现流程。针对实现过程中的聚类云团识别问题,本文研究了云团变化情况,根据质心距离、边界点距离和雷击次数等方面对云团进行了综合识别,取得了较好效果。通过建立评估方法,本文得到了预测结果的误差范围,论证了该预测方法的有效性,并针对云团变化剧烈的情况,给出了补偿方案。最后,为了形象直观地表达预测结果,本文研究了可视化技术。本文基于Visual C#.Net平台,设计了预测结果呈现系统。该系统综合使用了Oracle数据库、ArcGIS Engine、TeeChart组件等,实现了二维显示、三维显示以及时间分析、统计分析等功能。