目前人类通过各种空间探测活动获得了大量的空间科学数据。要从大量数据中获取有价值的信息，提高科研效率，需要采用相应的方法对空间数据加以有效管理和组织。空间数据具有参考坐标系多样化、动态性、周期变化、多尺度、种类繁多、数据量大等特点，这对数据的组织和管理提出了特殊要求。　　空间剖分是一种对空间信息进行组织管理的有效方式，它以剖分网格为基础，将空间数据按照区域位置进行标识，为空间数据的存储和管理提供了统一的多尺度索引结构。以Google Earth为代表的剖分、编码和检索技术已经为地球表面数据的组织提供了强有力的支持，而在空间物理领域的数据组织如太阳风数据组织目前仍然以传统的文件方式为主，不能实现对数据的有效组织和管理。　　本文针对目前常见的剖分、编码及检索方法难以适应球体空间需要的问题，提出了一整套以球体空间剖分方法、多分辨率建模和存储管理策略为主要组成部分的球体空间数据的组织和管理算法，以支持球体空间科学数据的快速检索及交互分析，并以太阳风数据为例进行了相关实验和分析。论文的主要研究内容如下:　　首先，阐述了空间剖分、多分辨率建模、存储管理三方面的理论基础及国内外相关研究成果，分析了太阳风数据模型的特点，为之后的研究提供了理论依据。　　其次，以HTM球面索引方法为基础提出了HTM-R球体层次化剖分方法，并讨论了该剖分方法的编码方案和网格检索算法。HTM-R球体空间剖分方法将球体空间剖分为形状相似的三棱台网格，并对网格进行球面和径向两个方向上的二维编码，然后通过基本图元的加法和乘法运算实现特定区域网格的计算，以达到快速检索和定位数据的目的。　　第三，研究了多分辨率数据模型和基于视点的多分辨率数据层次选择方法。在HTM-R多层次剖分网格的基础上，通过网格顶点数据重采样和三线性数据插值获取多分辨率数据，实现了多分辨率数据模型的建立。同时，基于视点与数据的位置关系提出了数据分辨率整体或局部改变的两种球体多分辨率数据层次选取方法，以支持数据的多分辨率显示。　　第四，提出了针对球体多分辨率数据的一系列存储管理优化策略。通过属性数据简化映射、数据分层分块存储及数据预读取三部分配合球体数据空间剖分进行数据的有效组织和管理。　　第五，设计完成了太阳风可视化系统，并对上述算法进行了实验和分析。实验结果表明上述算法有效地支持了太阳风数据的组织和管理，能够实现数据的快速检索定位，提高数据可视化速度。　　最后对本文的研究工作进行了总结和进一步展望。