近年来，三维网格动画被广泛应用于在线三维游戏、远程医疗系统等不同领域。为了表现强烈的真实感，三维网格动画的细节信息不断丰富，从而导致数据量呈指数倍扩大。因此设计有效的三维网格动画压缩算法对网格动画的发展及应用具有十分重要的意义。本文针对三维网格动画提出了一种新颖的时空二重聚类方法，它可以同时用于流式传输和选择性渐进传输。首先本文创新性地构造数学模型，将普通的时域聚类问题转化为非线性约束的整数规划问题并采用稍加改进的蒙特卡罗方法求出最优解的近似解，然后考虑空间连续性及模型的运动性对其做进一步空域分割从而进一步减少冗余。这里我们采用曲率和绕率来衡量模型的运动剧烈程度，这样定义不但更具有说服力，而且使得聚类结果更为准确。随后对空域分割后的每一部分进行图傅立叶变换，再选取适当的系数做SPECK编解码和传输。实验结果表明，该方案不仅可以取得较好的压缩比，且与已有算法进行对比本文提出的方案在压缩率和重构误差方面都有着一定的改进。