随着社会的发展,人类的生活环境受到自然灾害的影响越来越大,极端天气事件日益频发,给人类的生活带来了许多困扰,气象监测越来越重要。然而受到当今科技水平的制约,各种天气事件的准确性和实效性还有待提高。在气象研究应用领域,各类观测数据是监测天气系统的重要手段,是气候分析的数据基础和气象预报验证的标准。实时准确的监测天气系统数据能为决策部门的防灾减灾提供有力的技术支持。近年来,无线传感采集设备的飞速发展为气象观测系统带来了新的机遇,大大丰富并弥补了传统人工观测频率低、数据误差大等不足,并实现了全天候自动实时观测。然而在气象领域中,由于气象系统的复杂性,在气象数据的采集过程中,可能会因为观测环境复杂、采集设备故障及网络故障等原因,使得采集部分数据缺失,或者与实际天气状况存在一定的误差。在气象预报数据模型中,有误差的气象数据会导致天气预报结论产生偏差,如何恢复缺失数据并处理气象数据中的误差成为一个难点。矩阵填充主要解决的是能否从已知的部分矩阵元素来恢复整个矩阵,即在仅观察到未知矩阵小部分数据下,填充缺失数据的问题。气象数据有其自身时间空间的相关性优势,利用矩阵填充技术对缺失气象数据进行预测,挖掘处理气象数据并进行更深层次的分析,为气象基础业务和气象服务决策提供帮助,具有重要的理论和实用价值。基于矩阵填充算法,本文通过采集少量气象要素数据,重构出未采集的气象数据,解决缺失数据恢复问题。介绍了一些常见的矩阵填充算法,主要提出了基于SVT算法的气象数据矩阵填充问题,在已知部分气象数据的前提下,通过利用气象数据的内在低秩属性,进行缺失气象数据的预测。并进行了实验测试,验证其性能。实验结果表明,当采集气象数据满足恢复要求时,我们的方法可以高精度恢复缺失的气象数据,证明了该方法的实际效用性。本文根据无线传感网络技术和自动气象监测系统的实际需求,给出了气象数据采集与处理系统的总体设计方案,对气象采集系统进行模型构建,对系统的数据处理流程和软件开发模型及数据库进行了详细的分析和设计。系统将株洲市地区196个气象监测采集终端组成气象数据采集网络,通过手机SIM卡以GPRS方式与数据监控中心通信,实现GPRS无线组网,构建了一个基于GPRS的气象数据采集通信系统。系统具备能实时数据采集,传输本区域内气象要素数据的能力,并能够对丢失数据予以恢复。实现了气象数据信息实时采集和处理的无线化、自动化和智能化。