低能见度天气，是民航运行的“隐形拦路虎”。数据显示，我国与气象有关的飞行事故中，低能见度导致的事故占比达19.2%，不仅会让飞行员无法建立目视参考，导致航班复飞、备降甚至取消，更会大幅增加管制员的工作负荷，考验空管运行的协同效率与安全底线。传统低能见度预报多依赖人工经验结合基础气象数据，受主观因素影响，难以客观的描述低能见度天气发生的概率及影响。
为破解这一难题，西南空管局气象中心预报室选择以“数据+智能”破局，自主研发低能见度预报平台。团队依托多年积累的海量历史气象资料，整合机场自动观测数据、ERA5再分析资料等多源数据，覆盖不同季节、不同天气场景下的能见度变化规律，为模型搭建筑牢“数据基石”——这些沉淀多年的“气象密码”，成为机器学习的核心素材，让模型能够精准捕捉低能见度天气的生成、发展与消散逻辑。
不同于单一模型的局限，低能见度预报平台创新采用集成学习算法，整合随机森林、XGBoost等多个模型优势，通过算法迭代优化，实现了多模型协同赋能的应用效果。团队针对低能见度天气的局地性特点，借鉴先进技术经验，通过调整数据权重、优化模型参数，解决了传统算法数据量不足易出现的过拟合问题，提升了模型的场景适配性，让输出结果更贴合实际运行需求。
经过多场景调试优化，该低能见度预报平台已具备落地应用条件：可针对性预判未来12-24小时的能见度变化，提前捕捉低能见度天气的临界节点，更能针对常见的低能见度天气，输出和运行结合的分析结果，为预报预警、管制指挥、航班调度提供科学参考。
科技赋能守天路，精准预报护通行。未来，预报室将持续深耕空管科技创新，不断优化完善低能见度预报平台，探索更多智能化技术在空管运行中的应用，以更精准的气象保障、更高效的运行服务，守护每一架航班的安全起降，护航每一位旅客的平安出行，为我国民航高质量发展注入强劲的“智慧动能”！
西南空管局（杨栎楠）
