气象要素观测是气象业务工作的基础。地面气象要素观测是气象要素观测的重要组成部分,它是对地面一定空间范围内的气象状况及变化过程进行系统地、连续地观察和测量,为天气预报、气候分析、科学研究和气象相关服务提供重要的依据。地面气象要素观测是每个气象站的重要任务。随着气象观测业务的发展,地面气象观测站点的数目已经达到了一定的规模。每个独立的气象观测站都可以观测所在区域一定范围内的气象要素特征,满足该区域范围内对现场天气信息的需要。但我们最终关心的是如何把这些孤立的气象观测站点连接成一个气象网络,研究整个气象网络的统计特征,用网络的方法作为认识区域气象系统的一个强有力工具。即本文研究的是如何构建气象网络这一国内外研究热点问题。由于气象观测仪器故障,计算机网络传输异常等各种原因,气象要素数据缺测、漏测的现象均有不同程度的存在。而高质量、完整的气象要素数据是高有效性气象分析的基础。因此对缺失的气象要素数据采用合理、有效的方式进行插补,使得气象要素数据集完整、正确具有重要意义。针对以上问题,主要从以下两个方面阐述本文工作：(1)气象相似性网络构建首先本文提出了基于相似性构建气象网络的方法。构建气象相似性网络的第一步是定义网络的节点和连接。网络的节点是指气象观测站点上某个气象要素的时间序列；网络的连接就是两个节点的统计关联。本文使用计算气象观测站点的气象要素时间序列之间相似性的方法来定义网络的连接。常见的相似性度量方法都是直接从整体上直接计算两个数据对象的相似性。对于气象要素时间序列,本文提出了一种逐一判断两个时间序列同一时间上的气象要素数据是否相似进而得出两个时间序列整体相似性的方法,避免了气象要素数据存在较大差异的时间对相似性度量影响放大的问题,同时还能处理含缺失数据的相似性计算。对于所有气象观测站点的某个气象要素时间序列,计算两两之间的相似性后,得到气象观测站点该气象要素的相似性邻接矩阵。对于邻接矩阵中的数值,选取一个阈值,把矩阵中数值大于阈值的两点之间定义为有连接从而得到气象要素相似性网络的邻接矩阵。结合站点的地理位置,就可以用图形化的形式把这个网络表示出来。(2)气象要素数据的插补本文对现有插补方法进行改进,使用相似性插补、两次插补法和综合了三种单一插补方法—空间插补、时间插补和相似性插补的气象要素混合插补对缺失数据插补。要对缺失数据进行插补,都是通过已知的数据来估算缺失数据。地理学第一定律指出：地理空间位置上分布的事物都是有着相互联系的,但距离较近的事物之间的相似性大于距离较远的事物之间的相似性。地理空间中的这种相似性是现有插补研究的基本假设前提。现有插补方法大都是基于地理空间的这种相似性的空间插补。时间插补指的是在时间维度上通过分析气象要素时间序列特征来得到气象要素的插补值。相似性插补指的是计算气象观测站点气象要素之间的相似性,在对缺失气象要素数据插补时使用与待插补站点气象要素相似站点的气象要素数据进行插补。两次插补法先用一种单一插补方法得到第一次插补值,再使用另一种单一插补方法减小第一次插补值的误差。使用两组不同尺度的气象数据集：1)国内160个气象站点64年的月气象要素数据；2)成都市内13个国家级气象站点半年的小时气象要素观测数据构建气象相似性网络。分析所构建的气象相似性网络,所有相似的站点在空间地理位置上都是比较近的,但并不是距离越近的站点越相似,网络中有些距离很近的节点也没有连接。这也反映了自然地理要素的空间复杂性。使用成都市13个气象站点半年的小时气象要素数据作为气象要素插补研究的实验基础数据。随机选取部分数据标记缺失,然后使用不同的插补方法进行插补并对结果的精确度分析,验证了本文提出的插补方法的可行性和准确性。