在航空科學技術不斷發展的今天，現代飛機性能和智能化水平持續提高，飛機本身的機械事故相對減少，而與氣象相關的飛行事故不斷增加。在我國，不利氣象條件造成的重大飛行事故約占飛行事故總數的31%。可見，氣象條件已經成為影響飛行安全和經濟效益的重要因素。低云低能見度等惡劣天氣已成為大規模航班延誤和旅客滯留的主要原因，由此造成的經濟損失巨大。因此，低云低能見度天氣對飛機飛行的影響引起了各方的極大關注，亦成為全球航空公司時刻關注的焦點問題。

 

       冬季低云低能見度天氣頻發 航空危害巨大

 

       隨著天氣轉冷，全國多地進入低云低能見度天氣多發季節，華南、華北、中南、西北等各地空管局、空管站分別多次開展了以“低云低能見度天氣”為內容核心的培訓交流會，對低云低能見度天氣監測重視程度可見一斑。

 

       飛機在起飛、降落和空中飛行的各個階段都會受到氣象條件的影響，主要分為可見天氣現象和不可見天氣現象，低云、低能見度屬于可見天氣現象。一般情況下，當機場能見度低于350米時，航班就無法起飛，低于500米時，航班就無法降落。

 

 

       能見度低對飛機的起降有相當大的影響。地面能見度差，容易造成偏航和迷航，影響著陸時的安全著陸，處理不當會危及飛行安全。低云也是危及飛行安全的危險天氣之一。在機場低云覆蓋的情況下降落時，經常會發生飛機出云后離地面很低的情況，可能會導致飛機繞過航道，造成復飛，甚至造成飛機與地面障礙物相撞，導致飛機失速，影響乘客的生命安全。由此可見，低云低能見度的精準監測和預報對航空安全保障尤為重要。

 

       人工智能賦能航空氣象 精準監測雙低天氣

 

       受技術發展和設備成本等因素影響，低能見度監測區域和數據獲取有限，雙低天氣預報精準度低于30%；而人工預報，培訓成本較高，培訓周期過長，成熟的預報員低能見度預報準確率仍低于60%，性價比較低。兩種預報模式均無法滿足機場精細化預報的要求。針對這一行業難點，眼控科技人工智研究院通過深入研究，反復測試，研發出了預報準確率可達99%的低云低能見度智能監測及預警系統。

 

 

       據悉，眼控科技低云低能見度智能監測及預警系統，利用AI智能攝像機和AI智能天氣識別模塊構建了智能氣象要素監測設備組，能夠全面監測機場及其周邊地區的氣象變化，可準確預測大霧的時間和影響范圍，預報水平分辨率可達500米，預報準確率達99%。同時，該系統具備深度學習能力，預報準確率隨時間進程不斷提升，并支持在線制作和發布預警功能，實時展示機場跑道的能見度情況，大幅提升了機場區域的雙低天氣監測和預報能力，有效輔助機場運營決策，為航班準點率和乘客出行安全提供必要保障。除此之外，低云低能見度智能系統還具有無人機監控、非法入侵監控、雷暴預測和預警等功能，為航空安全保駕護航。

 

       隨著新技術、新科技的不斷涌現，全球航空業正逐步向“智能化”趨勢發展。未來，在人工智能、5G、大數據等新技術的加持下，航空智慧氣象產品將逐步取代傳統監測手段，為用戶提供更智能、更精準、更高效的航空氣象服務，保障航班的準點率和安全性，全面提升航空公司整體運營效力。