基于深度学习的低空气象多源数据同化与航危天气识别及预警关键技术研究

本项目面向低空飞行安全保障需求,围绕低空气象环境中多源数据融合与航危天气识别问题,开展关键技术研究。重点探索基于深度学习的多源气象数据同化方法,实现对雷达、遥感及地面观测等异构数据的高效融合与统一建模;在此基础上,构建航危天气智能识别与预警模型,提高对强对流、低能见度等复杂天气的感知与预测能力。项目旨在提升低空气象服务的精细化与智能化水平,为航空运行安全提供技术支撑。