滑坡、泥石流等自然灾害常常给人们的生命安全和财产安全带来巨大的损伤,针对此类灾害的可视化研究研究已有一定规模,但是存在形式单一、数据分析功能、多维度表达方面等不足。Web可视化技术近年发展迅速,如Echarts、High Charts、D3等都被广泛使用,因此本文通过Web可视化技术层面展开研究,对灾害数据进行结构划分,进行不同角度的可视化方法实现及优化,使得可视化图形结果更加清晰而完善,从而展现灾害特点、灾害变化、分布等规律,使得观测人员能够更快获取灾害信息。其中使用的可视化方法主要包括平行坐标、散点图、地图、极坐标可视化化方法,主要使用Python环境,利用一种新型的Python可视化库Plotly以及D3进行图形的展示,可将可视化图形结果展示在网页上,具体工作如下:（1）针对平行坐标维度过高及维度顺序对可视化结果的影响,实现了平行坐标重排维度以及聚类方法应用的改进,使得样本线条聚合效果更好,减少样本线条之间的遮挡,使得数据类别显示更清晰。增加了可用于过滤样本的刷技术方法,以及用于筛选属性特征的方差过滤法对应的功能,以此增强可视化结果展示的交互性,使用户更好地获取与识别数据包含的信息。此外,实现了利用散点图从多视觉通道及交互方式展示数据的特点,并运用散点图矩阵展现多维属性各个维度的关系。（2）建立了基于极坐标中点、线、扇形对应的数据映射方法,实现了以非线性变换方式在有效区域内进行高维数据展示的有效方法。实验表明,在极坐标中的数据可视化可以较好地表现数据属性所呈现的特征,便于发现数据的分布规律。（3）针对可视化单一视图的局限性,实现了数据的多视图表达。结合交互式的平行坐标与可选属性的散点图,展示多维数据整体特点的同时关注属性特征之间的关系。结合不同极坐标图形效果,表达多维数据,结合地理图与极坐标图,更好的实现多维数据分析与交互功能。其中,结合地理图对时空数据进行可视化,可用于灾害发生地点、时间频率等规律可以进行有效的展示。