摘要：低空经济的蓬勃发展对垂直高度0-500 米范围内的精密气象监测与预警提出了前所未有的需求。为解决低空空域气象监测手段单一、数据精度不足、预警时效性差等问题，本文提出并研究了一种基于多源数据融合的低空气象监测预警技术框架。首先构建了“卫星-雷达-地面站-低成本传感器”的空天地一体化协同观测网络，解决了低空数据采集的盲区问题。进而，设计了一种基于机器学习的多源数据融合算法，将高分辨率数值模式数据与实时观测数据进行深度融合与同化，显著提升了分析场的准确度。在此基础上，研发了面向强对流、风切变等低空高风险天气的短临预警模型，实现了公里级网格化、分钟级更新的精准预警产品生成。最后，通过无人机物流走廊的典型应用案例，验证了该技术体系在航线安全评估、作业窗口智能推荐等方面的应用效能。研究成果可为提升城市低空经济气象服务能力、保障飞行安全提供有效的技术支撑和理论依据。

关键词：多源数据；低空经济；气象预测；模型算法

基金项目：西安市科协决策咨询（项目编号：25JCZX002R2）；秦创原“科学家+工程师”遥感数字经济研发与应用项目（项目编号：S2024-YD-QCYK-0315）

一、引言

低空经济作为战略性新兴产业，在物流配送、应急救援、工业巡检、文旅观光等领域展现出巨大潜力。然而，低空飞行器，特别是无人机，对气象条件极其敏感，大气边界层内风场紊乱、湍流多变、微尺度天气频发，近三分之一的飞行事故与危险天气有关。传统的气象观测网络和预报模式在时空分辨率、更新频率和针对性上存在局限，难以有效支撑低空飞行的安全决策[1]。

多源数据融合技术通过集成来自不同平台、不同分辨率、不同时效的观测数据（如地面站、雷达、卫星、无人机载传感器等），并利用先进的同化算法和人工智能模型，能够生成更全面、更精确、更及时的低空气象场分析产品和短临预警信息，成为破解低空飞行气象保障瓶颈的关键[2]。本研究旨在系统梳理相关技术研究进展，并结合实际应用案例，探讨其发展前景与挑战。

二、核心原理

低空气象的复杂性要求监测数据必须具备高时空分辨率和高精度。地面气象观测网指国家级气象站和密度更高的区域自动气象站，提供温、压、湿、风、降水等基本气象要素的连续观测[3]。例如，杭州市依托全市1000 多个自动气象站提供基础数据支撑。雷达观测数据指S 波段、C 波段天气雷达以及分辨率更高的X 波段相控阵雷达，能够有效监测降水云团的结构、强度、移动和发展，特别是对强对流天气的识别具有优势。多地融合了X 波段相控阵雷达数据用于反演三维风场。卫星遥感数据包括了静止气象卫星（如风云四号）和高轨气象卫星提供大范围、高频次的云、水汽、地表温度等监测信息。特种观测设备包括了激光测风雷达能够精确探测风速风向的垂直分布和变化，风廓线雷达可提供高空风的连续观测，微波辐射计可反演大气温湿廓线。这些设备对风切变、湍流等低空危险天气的监测至关重要。同时，新兴数据源有搭载在无人机上的微型传感器、建筑物上的物联网（IoT）气象传感器等，构成了日益密集的立体观测网。多源数据融合并非简单的数据堆叠，而是通过一系列算法实现信息互补与增值。处理好数据同化技术，将不同来源、不同时次的观测数据融合到一个数值模式中，生成一个物理上协调、时空上一致的气象分析场，作为预报的初始场。AI 技术在多源数据融合中扮演了越来越重要的角色。利用深度神经网络自动从多源数据（如雷达反射率、卫星云图、地面风场）中提取与低空危险天气相关的特征，并进行深度融合。多地气象系统利用雷暴大风客观识别算法融合自动站监测生成大风实况产品。基于历史数据训练AI 模型，学习天气系统演变规律，实现高精度、高效率的短临预报。利用城市信息模型（CIM）、GIS 和三维渲染技术，将多源融合后的气象数据在虚拟空间中进行高逼真度的可视化呈现，构建低空气象数字孪生底座，实现气象条件与地理环境、飞行航线的叠加分析，为航线规划和安全预警提供直观支持。

三、技术架构

基于多源数据融合的低空气象监测预警系统包括以下几个方面数据采集与处理层负责接收、解码、质控和标准化来自各观测平台

数据融合与计算层包括应用数据同化、AI 模型等算法，生成融合分析产品（如三维风场、湍流指数、强对流识别产品）和短临预报产品（如0-2 小时风暴预报）。

产品服务与应用层将融合计算后的结果转化为面向不同用户（政府G 端、企业B 端、个人C 端）的专项服务产品。实时监测告警能够对危险天气（如阵风、风切变、湍流、强降水）进行自动识别和告警。短临预报产品能够提供未来15-30 分钟，分辨率高达10 米级的精细化预报。行业内研发的模型可实现提前15 分钟的无人机颠簸预警，提前30 分钟、10 米级精度的气象风险预警。航线风险评估与规划为特定航线提供气候危险性区划和

实时安全评估。

信息发布与反馈层通过 API 接口、专用平台、移动应用等渠道，将预警信息精准、快速地推送至用户端，并收集用户反馈以优化服务[4]。

四、案例分析

（1）城市低空物流保障：杭州为城市低空物流无人机的气象保障提供了宝贵借鉴，融合 1000 多个自动气象站、建设了数智气象系统、雷达卫星等多源数据 构建了外卖骑手专属气象服务模型，实现了分钟级更新、精细化到镇街的预警信息推送和个性化防御指引，这套技术框架和服务模式可直接迁移至无人机低空配送领域，确保物流无人机在复杂城市环境下的飞行安全。

（2）区域低空飞行综合保障：广州市气象局建设的低空飞行气象数据服务平台，是多源数据融合和数字孪生技术的集中体现，该平台以广州 CIM 为基座，融合了天擎数据处理系统、三维可视化技术、雷达反演三维风场临近预报、激光测风雷达数据等，构建了多维低空气象数字孪生底座，平台集成了天气实况监测、预报预警、气候区划等七大模块，为应急救援、空中交通等多元场景提供全流程气象保障。

（3）低空经济示范区保障：雄安新区气象局构建了中尺度睿图预报系统+微尺度 PALM 模型+机器学习AI模型的技术体系，基于长时间序列的模拟数据，全面掌握气象特征，能为航线安全评估与规划提供定量支持。其系统能够实现重点低空航线气象风险提前30 分钟的快速预报预警，响应时间可达1 分钟内，满足了分钟级预警、10 米级精度的低空飞行要求。

五、挑战展望

尽管多源数据融合技术极大地提升了低空气象监测预警能力，但仍面临一些挑战，特别是数据质量与一致性，不同来源的观测数据在精度、分辨率和格式上存在差异，有效融合前需进行严格的质控和标准化。在算法精度方面，尤其是AI 模型，其在极端天气条件下的预报稳定性和物理可解释性仍需进一步提升。同时，实时处理与计算效率较低，海量数据的实时融合与快速计算对算力提出了极高要求。标准规范与行业协作，低空气象服务的标准、数据共享机制、空域协同管理等仍需行业内外共同推动。AI 将更深程度地嵌入从数据同化到预报决策的各个环节，出现更多AI 原生的预报模型。实现感知、预警、控制的闭环服务：预警信息将不仅用于避险，更能直接与无人机飞行控制系统（UTM）对接，实现智能绕飞、自动返航等主动风险控制。随着技术进步和成本降低，精细化低空气象服务将从 B 端延伸至 C 端个人用户，为大众低空飞行活动提供安全保障。

本文探讨了基于多源数据融合的低空气象监测预警技术及其应用。研究表明，通过集成地面观测、雷达、卫星、特种设备等多源数据，并充分利用人工智能算法和数字孪生技术，能够有效突破低空气象精准感知和精细化预报预警的瓶颈，实现提前15-30 分钟、分辨率达米级的短临预警，为低空飞行安全提供关键技术支持。杭州、广州、雄安等地的实践案例证明了该技术的可行性和显著应用价值。未来，随着技术的不断演进和跨部门协作的深化，多源数据融合技术必将为低空经济的安全、高效和规模化发展构筑起更加坚实可靠的气象保障屏障。

参考文献

[1]周姣等.基于气象技术的农业气象监测预警和服务平台构建[J].当代农机.2025-09-26.

[2]姜筱玮等.京津冀地区低空三维气象监测预报系统构建与应用[C].第36届中国气象学会年会摘要集——S10 航空气象关键技术与业务应用.

[3]周新皓.基于机器学习的极端天气下路面气象状态自动监测与识别[D].临沂大学.2025-08-16—2025-09-15

[4]李攀等.气象科技赋能低空经济：机遇、挑战与对策研究[J].中国科技产业.2025-02-24