随着超级计算机的迅速发展和E级计算时代的到来,计算科学开始发挥越来越重要的作用。计算流体力学（Computational Fluid Dynamics,CFD）作为计算科学的一个重要分支,如今在航空航天航海等领域的应用也愈加广泛,其中包括国产大客机研制、载人航天与深空探测等国家重大工程。基于CFD开展相关设计与研发工作,首先需要对计算域进行空间离散,即网格划分。相比于结构网格和笛卡尔网格,非结构网格因其对复杂外形的适应性、网格生成的自动化程度以及对运动边界、多体分离、流场自适应等问题的模拟能力,逐渐成为学术研究和工业应用的重点。伴随着非结构网格的广泛应用,一个涉及网格生成和数值模拟精度的矛盾开始变得愈发突出。非结构网格生成的高自动化隐含了一个突出的问题,即生成的网格质量很难保证,尤其对于高雷诺数边界层流动,为控制网格数量,在边界层内部的三角形单元通常长宽比较大,呈高度各向异性。针对此类网格,现有非结构有限体积离散算法的数值表现较差。为解决这一问题,并改善在高度各向异性网格上的数值模拟效果,本文首先在具有二阶精度的微分型非结构有限体积求解器上,面向大长宽比三角形网格,提出了一种单元数量精准可控的全局方向模板选择方法来准确捕捉边界层内部的流动各向异性特征,并将其应用至梯度重构过程。此外,本文脱离原有单元几何中心的束缚,通过重新推导离散算法来更新单元参考点相对位置,在不改变网格构型的前提下,通过引入面积加权中心消除大长宽比三角化网格的网格偏斜,并将其与全局方向模板结合,有效改善了求解器的计算精度与收敛效率。在此基础上,本文推导了基于单元任意参考点的k-exact重构算法,进一步将提出的改进方法推广至高阶精度积分型非结构有限体积离散,并通过基于制造解方法的精度分析发现,位于面积加权中心处的变量点值能够达到求解器的设计精度,并且相比由积分型非结构有限体积求解器得到的变量平均值更加准确;此外,本文通过简单实际外形和真实高马赫数流动,从计算收敛效率、稳定性以及激波捕捉效果等多个方面验证了结合面积加权中心的全局方向模板在大长宽比三角化网格与高度扭曲网格上的优势,有效改善了在大长宽比三角化网格上原有离散方法表现出的精度损失与稳定性恶化等问题,初步实现了网格生成自动化与数值模拟精准化的统一。