随着在虚拟现实与增强现实的场景中，构建3D物体并与之交互的技术日渐成熟，可视化领域开始尝试利用这样的场景来探索、分析高维的数据。将空间数据在三维空间中可视化一直是备受争议的话题，在三维空间中可视化复杂的、大量的轨迹会遇到一系列挑战，例如密集轨迹的重叠问题会使得对轨迹的交互、查询变得繁复，尤其是在三维沉浸式空间中。本文提出FiberClay将轨迹在三维空间中可视化，同时结合新颖的3D刷选方法来快速选择轨迹，支持探索分析数据的内在结构。

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互动排名技术大大提高了分析师根据多种标准有效做出明智和明智决策的能力。然而，现有技术不能令人满意地支持对大规模空间替代品进行排序所涉及的分析任务，例如为连锁店选择最佳位置，其中所涉及的复杂空间背景对于决策过程是必不可少的。在将排名与空间背景相结合的先前尝试中观察到的局限性促使我们开发上下文集成的视觉排序技术。基于我们通过与领域专家合作总结的一组通用设计要求，本文[1] 提出了SRVis，一种新颖的空间排序可视化技术，通过解决上述环境集成中的三个主要挑战，即支持高效的空间多标准决策过程，即a）空间排名和背景的呈现，b）排名的可视化表示的可扩展性，以及c）对上下文整合的空间排名的分析。具体来说，我们使用可扩展的基于矩阵的可视化和基于新型两阶段优化框架的堆叠条形图来编码大量排名及其原因，该框架可最大限度地减少信息丢失，并采用灵活的空间过滤和直观的比较分析来实现 深入评估排名并帮助用户选择最佳空间替代方案。通过对优化方法，两个案例研究和专家访谈的实证研究，对所提出技术的有效性进行了评估和论证。

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了解集体的运动模式，如鸟群或鱼群，是一个有趣的开放研究问题。集体由共同目标驱动或对个体方向变化和外部影响因素和刺激作出反应。可视化集体运动数据的挑战是同时显示数百个运动的空间和时间，以便能够检测时空模式。本文[1] 提出了MotionRugs，一种用于可视化移动实体组的新型空间高效技术。在已建立的空间划分策略的基础上，我们的方法将每个时间步骤中的空间维度减少到单个实体的一维有序表示。通过设计，MotionRugs提供了无重叠，紧凑的群体运动随时间发展的概述，从而使分析师能够直观地识别和探索群组特定的时间模式。我们证明了我们的方法在鱼群分析领域的有用性，并报告了集体行为领域领域专家的初步反馈。 继续阅读 »

地理可视化研究使用多种技术来表示和探索时空数据。这些技术的目标是使用户能够在空间和时间上探索事件和交互，以便于发现数据中的模式、异常和关系。然而，对于没有轨迹信息的非方向性统计数据，很难提取和可视化数据流模式。在本文[1]中，我们开发了一种新的流分析技术，以提取、表示和分析无方向时空数据流图，而不受轨迹信息的影响。我们估计这些事件在空间和时间上的连续分布，并利用重力模型提取空间和时间变化的流场。然后，我们使用流可视化技术可视化数据中的时空模式。用户在地图上呈现地理参考离散事件的时间趋势。因此，整体的时空数据流模式帮助用户分析地理时空的事件，如疾病暴发，犯罪模式，等来验证我们的模型，我们丢弃的轨迹信息在OD数据集和应用我们的技术数据和比较得出的轨迹和源。最后，我们提出了包括推特数据统计数据的时空趋势分析、海上搜救事件和症状监测案例。

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多变量地理空间数据是一种十分常见的数据类型，例如对各大城市的人口状况统计、世界各国的国力评判指标等等。如何分析地理因素（如地域的位置、范围、方向等）对多变量数据的影响，一直是地理信息、可视分析等领域的重要课题。另一方面，聚类是简化多变量分析的常用方法，它能够挖掘相似数据、总结数据特征、并消除变量增长所带来的负担。然而，当下的聚类分析方法并没有考虑地理因素的影响。这篇发表于2016年EuroVis会议的文章[1]，就探讨了如何通过可视化分析地理因素对多变量聚类的影响。

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在气候数据分析中，相似性比较对研究不同气候模型之间存在共识和差异很重要。陆地生物圈模型等气候模型模拟了生态系统在时间和空间上的变化，比如光和作用，呼吸作用等。众所周知，交互可视化方法可以让研究者们更方便地浏览数据，从不同角度和粒度下对数据进行分析。但目前并不存在一个特别针对气候模型数据比较的可视化工具。在今天的EuroVis2014会议上，美国纽约大学的学者针对气候数据提出他们的工作SimilarityExplorer[1]。作者首先提出了针对气候数据不同角度下模型相似度的四种可视化分析需求，之后从这些需求出发，作者设计了满足这些需求的四种可视化任务设计指导。最后基于这些设计指导，作者开发了一个可视分析工具SimilarityExplorer，它结合了矩阵、散点图投影技术、平行坐标等多种可视化技术，重点从空间和时间这两个角度出发，对气候模型之间相似度做比较。由于这些设计指导和开发的系统都是基于与气候领域专家讨论的基础上得出的，所以这个系统的实用性和有效性都得到很好的验证。

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