复杂网络的应用越来越广泛,其相关理论也为各学科研究其复杂性提供了帮助,如因特网、生物网络以及社会网络等。同时,随着各种新型信息发布、获取方式的不断涌现,各种数据以前所未有的速度不断地增长和积累,如何处理和正确的利用大数据做知识发现也成为研究重点。在气象领域中,由于气象系统具有的复杂性以及混沌等特征,以及气象监测站在规划时具有较大的随意性,使得站点与站点之间的关系很难评估,此外,在气象数据的采集过程中,可能存在质量问题,如何正确处理气象数据来评估站点之间的关系成为一个难点。因此本文提出了基于复杂网络的气象观测网络的属性研究方法。本文首先对气象数据进行预处理,在保证数据质量的基础之上,分别构建有向网络和无向网络；其次,对整个网络的节点进行划分,并且将复杂网络的可控性应用到气象网络中；最后,针对现有的节点评估方法和网络性能评估方法存在的不足,提出了改进方案。本文的主要工作包括以下几个方面：1.气象观测网络的构建本文对气象观测网络的构建过程中,分别构建了无向网络和有向网络。对于无向网络的构建采用了线性相关系数的方法；对于有向网络的构建,本文提出了基于符号序列的有向网络构建方法。2.气象观测网络属性研究本文针对属性的研究主要包括两部分,第一部分是对节点的重要性评估,针对带有误差的数据,本文提出了改进的K-means节点划分算法,在基于节点划分和可控性的基础上,本文提出了一种节点重要性评估方法；第二部分为对整个网络的性能做评估,针对以前网络性能的评估中的不足,如网络中有孤立节点存在时,则无法对整个网络进行评估,本文改进了网络功效性和脆弱性的评估方法。