随着气象服务与人们生活的关系日益密切,人们对气象信息服务的需求越来越多,但是受自动气象站数目和空间环境等诸多因素,导致某些地区的气象数据缺失或不准确。因此,为了获取高密度的气象数据,弥补某些地区观测点不足的情况,避免由于气象数据不足而导致低质量的气象服务,本文提出一种改进型K-means聚类算法对气象数据进行聚类分析,来提高气象数据的精度,并利用参与感知技术,并引入高效的激励机制,设计了一个基于参与感知的Web气象服务系统,为用户提供方便、高质量的气象服务。根据传统的K-means聚类算法所存在的问题,本文提出一种改进型的K-means算法,不仅可以得到数据集最佳的K值和初始聚类中心,而且可以将噪声点其剔除出去,避免噪声点对聚类结果产生影响。本文在总结目前现有的参与感知技术和激励机制的基础上,提出了一种基于贪婪算法的参与感知激励分配机制,能够实时获取更加精确的感知数据。并且,阐述了基于参与感知的Web气象服务系统的主要功能的设计与实现,包括系统用户管理、发布管理、首页、气象新闻、产品服务页面、个人中心和参与感知激励模块等功能模块。本文采用B/S架构、SSM框架技术、Echarts图表库和AJAX技术等系统所需的相关技术,为系统提供了主要的技术支撑。通过对系统进行测试后,发现系统的功能模块运行正常,达到了预期的系统设计的要求。系统可以通过后台管理,根据用户的需求拓展气象服务业务,为用户提供一个人性化、高质量的气象服务。