1. 使用 Numpy、Matplotlib 完善 EC、GRAPES、HJ、KJ 等数据内的各要素解析写入 nc 文件并绘图算法 2. 实现区域异常值消除算法，负责预报员在指定区域给出的最大最小值订正数据，并部署在 paas 平台 3. 使用 docker 将算法和基础环境打包成镜像，并部署在服务器5. 使用 watchdog 实时监听目录来实时运行容器内算法6. 监听实时的 EC、华东区域数值预报数据，使用 Numpy、 Matplotlib 将各要素进行解析、绘图算法 7. 监听获取实时数据信息，对实时数据进行解析，在未来有极端天气变化时生成警报信息写入 MySQL 3. 使用 Docker 生成算法镜像，并部署在 K8s 8. 使用 Pandas 读取自动气象站 csv 文件，解析并存储数据,并按照日期新增 MySQL 表9. 使用 SDK 获取天擎上自动站的数据，进行数据解析并绘制激光云高仪图片算法 10. 使用 Numpy、Pandas、Matplotlib 完成云凝结核、三维超声速仪、雾滴谱、微雨雷达等数据解析绘图算法 11. 使用 Docker 进行测试订正各个省份的算法