摘要
本发明涉及多源数据融合领域,尤其涉及一种基于多源数据融合的低空航空气象服务方法及系统,该方法包括:将存储的气象数据通过STGNN和LSTM网络架构,进行嵌入气压梯度门控的气象预测,以生成预测气象特征;将存储的站点风场数据、高程地理图像和预测气象特征通过进行风场气象分解、气象动力计算和湍流建模,以生成预测风速场;将所述预测风速场显示于所述高程地理图像上,以生成全低空空域风速标注图。本发明通过STGNN和LSTM,捕捉气象数据的长时序依赖关系和空间关联性,将小波分解、气温差浮力原理、湍流生成规律嵌入神经网络,避免了物理矛盾,更精准刻画地形的湍流强度分布规律,为可视化的低空航空气象服务提供依据。