TVBRT：一种基于Radial Tree的具有度量属性的多变元时态数据可视化方法

多变元时态数据大量存在于社会科学、环境监测、金融经济、医疗卫生及地理信息等领域.对多变元时态数据集进行深入分析,创新性地将经典的层次数据可视化方法Radial Tree加以改进,提出集成度量属性的Radial Tree布局算法（LAMPRT）、基于Radial Tree的具有度量属性的多变元时态数据可视化布局算法（LOVEBRT）,结合相应的人机交互策略,形成可视化方法TVBRT.案例研究证明了该方法的有效性,并表明它能展示数据集中的细节内容.TVBRT方法侧重于对数据进行层次分析,适合于展示对具体度量值更为关心的数据集.