生态环境数据与经济数据是探索可持续发展经济模式的重要研究基础,同时具有时空动态变化、多属性以及内在关联复杂等特征。通过将生态资源、经济发展以及能源消耗等方面的数据整合,结合数据挖掘与可视分析等手段,可以深入研究宏观经济政策、居民日常生活方式与生态资源消耗及保护之间的内在联系,为可持续发展的经济政策制定提供决策辅助。同时,随着大数据分析和挖掘技术的快速进步,尤其是数据可视分析技术的不断发展,为分析生态-经济体系的平衡发展问题提供了强有力的分析手段,使得研究者对生态经济学这一多学科交叉领域数据的分析处理和决策有了更加直观更加人性化的方式。如何基于不断发展的数据可视分析技术,超越现有的简单数据呈现方式,扩展生态-经济体系数据研究的深度和维度,成为了非常重要的研究课题。本文针对复杂生态经济数据的时空动态变化、多属性以及内在关联复杂等特征,展开混合生态经济信息的可视分析研究。分别从聚类数据的绑定布局绘制算法,可视分析的交互范式设计、多视图协同可视化的一致性约束模型以及聚类数据的可视化效果评价等方面展开研究,深入探讨了基于生态-经济数据集的混合信息的可视分析方法。本文的研究贡献主要在以下方面:1.从可视化绘制方法上,针对2种典型的数据分析情境:多属性生态-经济聚类数据和贸易生态足迹流转数据分析,设计了具体的布局绘制算法。基于多属性生态-经济数据的平行坐标聚类分析,提出了基于分段骨骼的力导向边绑定(FDSBB)方法,改进了聚类数据的绑定线型,建立了聚类规模与绑定线束偏移量之间的关联,提高了用户对于生态经济数据聚类中心值、离散度、相关性等分布特征的认知准确性,有效减少了簇间分离对聚类中心值造成的认知偏差。结合贸易生态足迹流转数据的有向加权图,提出了基于“有效区间”的节点-连接图边绑定方法,改进了边之间相容性的计算方法,以及有向图中边方向属性的聚类方法。通过对边绑定时库仑力场作用的“有效区间”的定义,修正了图中严重错位的边,长度差异巨大的边等“不理想状况”下绑定不足的问题。提高了贸易生态足迹流转视图的整体绘制效果和效率;改善了生态贸易数据有向图中不同方向边聚类线束的辨识度。2.可视分析的交互设计方面,针对复杂生态-经济数据的发散式挖掘情境,提出了基于频繁挖掘模式(SPAM)的渐进式交互分析范式。研究了模型中的起始支持度和过程支持度等关键参数,通过递归拓展的分析模式,在分析过程中不断向研究者提供分析路径的辅助决策信息,帮助用户对生态数据进行深度分析,揭示出背后的数据模式和内在联系等隐性知识。此外,针对多视图协同的混合信息可视分析情境,研究了多视图视觉映射方法的一致性约束模型,基于用户的视觉认知规律详细分析了各个视觉编码通道保持多视图一致性的约束条件及例外条件。同时,提出了混合信息可视分析的方法,以多视图混合联动的方式综合地向用户呈现统计数据的各个解读角度,对于推动生态经济学领域的数据可视分析起到了积极的作用。3.针对平行坐标系高维数据的可视化绘制,从聚类数据分布特征呈现准确性的角度出发,设计了相应的评价量规,对不同的可视绘制算法在数据分布特征呈现准确性方面的效果进行了比对分析,并通过用户研究论证了其有效性。基于上述研究,本文采用D3数据可视化函数库,开发了生态经济数据可视分析系统,为用户提供该领域数据的探索挖掘可视分析工具。经过用户研究及评价,该系统可以有效提高用户对复杂生态经济数据聚类分析的认知准确性,同时为用户进行发散式数据挖掘提供了更多可能性。综上,本文的研究成果可以为生态资源保护、林业生产管理、生态经济学等相关领域的研究思路设计、经验借鉴和理论参考。