方案概述

Molas多源数据融合机场航危天气预警系统(简称"M_SLWAS")通过数据冗余性、参数完备性和算法智能性，解决了单一测风激光雷达在覆盖范围、可靠性和复杂天气应对上的固有缺陷,是提升航空安全等级的必然选择。尤其在繁忙机场、复杂地形或极端天气频发区域,其必要性更为突出。可接入多普勒天气雷达、微波辐射计、闪电定位仪、风廓线雷达、自动气象观测系统等气象探测设备以及ADS-B等航迹数据,通过时空插值、数据同化进行数据融合处理后,结合深度卷积神经网络(DCNN)和CFD仿真等技术,支持AI智能训练、机器学习，以适应不同机场地形和气候特点(如高原机场或沿海机场)。实现对机场跑道风切变预警,结合航空器实时气象报告(PIREPs)修正航路危险天气预测，为城市空中交通(UAM)提供微尺度气象支持。