气象预测已经应用到经济、生产、生活、车事等领域,与人们的关系越来越紧密,在给人们带来便利的同时,也受到气象预测准确率不高的困扰。受制于当前科学水平,气象预测还没有形成有效的方法和理论体系,是目前一大难题。对气象数据的实时观测,可以一定程度提高气象预测的准确率。其中,地面气象自动站是进行气象数据收集的重要手段,它结合了无线传感器与地面观测系统的优势,能够自动进行气象数据的测量、处理、存储与传输,实现了全天候的实时观测。然而受周边环境和其他因素的影响,气象自动站数据常常产生各种误差,严重影响了气象预测的准确率。保障气象自动站运行稳定,减少数据收集的误差,能够有效提高气象预测的准确率。由于气象自动站建设、维护成本高昂,在成本受限的情况下,不足以对所有自动站点及其设备进行全面的维护、更新,严重影响了气象自动站观测网络的观测效果。本文在分析气象自动站观测网络以及数据收集特点的基础上,通过对气象自动站布局进行优化,使成本分配更加合理,提高了观测网络的观测效果。本文首先分析了气象自动站观测网络的特点,利用E-CARGO模型对其进行抽象、建模,将其描述为一个协同系统,对系统中存在的代理、角色和群组进行了分析,重点探讨了代理与角色的关系,并给出了形式化定义,从而将气象自动站布局优化问题转化为一个组角色分配问题来解决。其次,重点研究了E-CARGO模型中平行模式下的组角色分配问题,提出了主从角色的概念,并在此基础上提出了基于主从角色分配的组角色分配方法,解决了平行模式下的组角色分配问题。最后,结合自动站历史气象数据,对利用本文所提组角色分配方法对自动站布局进行优化的效果进行了测试。通过仿真实验,对基于主从角色分配的组角色分配方法的性能进行了验证,该方法在综合时间效率和准确率上取得了很好的效果。在成本受限的情况下,通过对气象自动站布局的优化,改善了气象自动站观测网络的观测效果,提高了气象数据收集的准确率,为气象预测提供了可靠的数据基础。该研究成果可为决策者对气象自动站布局进行优化提供参考。