Häufig benötigen Anwendungsgebiete, wie die Thermodynamik, mittlerweile Simulationen von Datensätzen, die 10^{12} Partikel und mehr enthalten, um relevante Ergebnisse zu beziehen. Aufgrund der Speicherplatzanforderungen solcher Datensätze ist eine langfristige Speicherung oder eine interaktive visuelle Analyse der Daten kaum möglich. Stattdessen ist ein Anwender an dem Zugang zu einem Rechnercluster gebunden, um zum Beispiel eine in-situ Visualisierung durchzuführen. Um dieses Problem zu mildern, wird in dieser Arbeit eine anwendungsspezifische verlustbehaftete Kompressionsmethode für Partikel-basierte Datensätze vorgestellt. Sie ermöglicht die Zugänglichkeit der Daten für gewöhnliche Desktop-Rechner und Workstations als auch die langfristige Speicherung der Daten. Zur Kompression wird ein Dichtevolumen erzeugt, das mit Wavelet-Dekomposition, Quantisierung und Run-Length Encoding bearbeitet wird. In der Rekonstruktion werden Partikel anhand des Dichtevolumens erzeugt. Dabei werden stochastische Verteilungsfunktionen angewendet. Relevante physikalische Eigenschaften werden wiederhergestellt. Die Qualität der Rekonstruktion unter verschiedenen Parameterkonfigurationen wird an einigen Datensätzen getestet.