铁路沿线的风、雨、雪、地震等自然灾害是危害高铁安全运行的主要因素。我国建立了对应的高铁防灾网对铁路沿线的气象灾害以及异物侵限行为进行监测。但是,目前灾害监测系统里面的原始数据主要用于实时监测预警及事故分析,还未对其进行更为有效分析和利用。本文以高速铁路沿线的灾害监测数据为研究对象,以可视化的方式分析风、雨、雪灾害发生的时空规律和变化规律为目的,本文的主要内容工作如下:1.搭建了基于分布式的时间序列数据库。灾害数据有着来源广、规模大、质量差、结构单一、持续增长的特点,传统数据库难以满足灾害数据在存储和处理时序数据方面的需求。通过构建分布式的时间序列数据库,解决处理时序数据时降精度、聚合查询以及扩容方面的问题。2.针对现有平行坐标在多维数据可视关联分析上面的不足,提出了基于斯皮尔曼相关系数来生成平行坐标轴顺序的方法。该方法先通过计算数据集中任意属性之间的相关系数,然后根据贪心算法求解坐标轴排列的最优解,最后根据得到的结果绘制出推荐的轴顺序。实验表明,使用该方法后在平行坐标中进行多维数据可视关联分析,能够有效的帮助用户发现多维属性间的相关关系。3.设计并实现了高速铁路灾害数据可视化系统。系统提供时序图、平行坐标图、GIS地图、统计分析图等多种可视化方案,为用户提供了多视图的高铁灾害数据交互可视分析工具,为分析灾害时空规律和变化规律提供帮助,达到减灾防灾的目的。整个系统构以B/S架构,结合GIS和时序数据库等技术,利用互联网作为信息传输平台,将现场设备和数据中心有机地链接为一个整体。真正满足整个系统数字化、智能化,高资源利用以及可持续发展的要求。