目前,随着信息技术的不断发展,气象科学已融入到天气预报预警、农业、航空航天、环境保护等各个领域中,气象数据的种类和规模也在日益增大。然而目前国内外很多气象数据处理与应用系统大都采用SOA架构或者单体架构,随着气象数据量和访问人数的不断增加,这种软件架构会变得越来越臃肿,既增加了开发与维护的难度,又不足以应对访问量增大给系统带来的高并发问题。针对以上问题,本文设计和构建了一套基于微服务的气象数据服务平台,服务间得到充分解耦,各微服务可独立开发、部署并运行,同时引入Redis缓存数据库,提高了数据库读写的效率。该平台在满足用户对气象数据需求的同时,还为气象数据资源的共享和重复利用提供了新的解决方案。论文的主要工作如下:（1）平台采用JAVA开发语言,利用Spring Boot、My Batis等框架完成了整个系统的搭建,通过Spring Cloud中Eureka、Ribbon、Hystrix、Feign、Zuul等组件完成了微服务的治理,利用NCL、D3.JS等技术实现了不同气象数据格式的可视化。（2）分析了平台的开发目标和准则,并根据用户使用需求设计了平台的总体框架,并以此对各个模块进行了详细设计,以及对数据库的架构和表作了具体的设计。（3）利用气象站点的历史数据进行训练,提出了一种改进的Adaboost-C4.5算法预测模型,利用PSO算法来优化Adaboost-C4.5弱分类器的权重,提高了降雨预测精度,并将PSO-Adaboost-C4.5算法模型集成于系统形成气象预报服务,大大提高了气象数据服务平台的实用性。（4）平台利用IO流以及多种接口类实现了对气象站点数据和nc格式的卫星数据的解析入库,此外,平台实现了包括基础微服务、数据共享服务、数据可视化以及气象预报等多个模块,并且通过测试工具对各功能模块进行了测试,验证了系统设计满足设定要求。