科学可视化近年来得到了长足的发展,而针对科学可视化的数据分析,体绘制是使用最为广泛的方法之一。体绘制能够将晦涩难懂的数据结构用直观的三维图像表示出来,并通过交互方式,对数据内部以及隐含的信息进行分析。但是,随着科学数据采集的精准度越来越高,以及科学数据采集的领域越来越广,所采集到的科学数据的体量也与日俱增,如此巨大的科学数据,无法在单一计算机上高效率地完成数据的预处理,体绘制以及实时交互。本文针对该问题,主要从两个方面研究了针对大规模的科学数据的体绘制优化方法:(1)基于WebGL的大规模科学数据体绘制;(2)基于并行架构的大规模科学数据体绘制。WebGL将数据预处理,并利用浏览器GPU的高性能对图片数据进行光线投射算法,生成数据的三维视图。为了进一步减少数据的内存占用和绘制时间,本文采用了维度压缩方法,大幅度减少了原始数据的空间占用。而并行架构体绘制将多个计算机利用网络组成集群,并将数据划分成块,并分配至节点各上进行体绘制。本文采用Isabel飓风时变数据集,针对上述两个方面进行了算法设计,并进行了试验验证,同时,本文设计了基于B/S架构的体绘制系统,从数据的预处理,体绘制以及实时交互都融合到了该系统,实现了针对大规模科学数据的体绘制的完成流程。针对该数据集的测试,表明本文算法能够有效的运行,基于并行架构的体绘制系统中,通过与单机绘制的效果进行比对,证明能够大幅度缩短绘制时间,解决了单一计算机无法绘制大规模数据的瓶颈;基于WebGL的体绘制系统中,帧速率可达50 fps以上,并且在通过维度压缩进一步缩小数据体量后,能够在浏览器中实时的以动画形式观测飓风的演变过程。