【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于气象安全，涉及一种历史n年不遇的低空气象安全隐患空域垂直梯度人工智能识别算法。
技术介绍
1、近年来，随着低空经济的快速发展，如无人机物流、城市空中交通（uam）和巡检系统的兴起，低空（0–3000米）空间逐渐由空白地带转变为新型经济与安全的焦点领域。低空飞行器在运行过程中高度依赖对复杂气象环境的准确感知与预判，尤其是在气象条件快速变化的背景下，保障其运行安全成为关键问题。
2、与此同时，低空飞行安全不仅受到传统气象参数（风速、温度、湿度）的影响，更容易受到难以捕捉的剧烈小尺度现象影响，如低空风切变、湍流、突发性对流、结冰层与逆温层等。这些现象往往发生在短时短距离尺度上，常规气象监测与预报系统难以及时捕捉和准确预警，导致飞行风险急剧上升。
3、在中国北方的环渤海经济区，由于其靠海沿岸的地形特征，以及季风气候与陆海气温差异显著的特点，该地区低空气象环境尤为复杂。冬春季节常有逆温层频发，夏季强对流频繁，且由于区域内人口密集、飞行活动密集，因此低空飞行的气象风险防控需求尤为迫切。
4、目前，许...
【技术保护点】
1.一种历史n年不遇的低空气象安全隐患空域垂直梯度人工智能识别算法，其特征在于，该历史n年不遇的低空气象安全隐患空域垂直梯度人工智能识别算法包括多源资料数据预处理模块、极端垂直结构异常阈值提取模块、小样本极端识别深度学习模块、垂直梯度风险等级评估与解释模块和滚动再训练与实时预报模块。
2.根据权利要求1所述的历史n年不遇的低空气象安全隐患空域垂直梯度人工智能识别算法，其特征在于，所述的多源资料数据预处理模块具体如下：
3.根据权利要求2所述的历史n年不遇的低空气象安全隐患空域垂直梯度人工智能识别算法，其特征在于，所述的极端垂直结构异常阈值提取模
...【技术特征摘要】
1.一种历史n年不遇的低空气象安全隐患空域垂直梯度人工智能识别算法，其特征在于，该历史n年不遇的低空气象安全隐患空域垂直梯度人工智能识别算法包括多源资料数据预处理模块、极端垂直结构异常阈值提取模块、小样本极端识别深度学习模块、垂直梯度风险等级评估与解释模块和滚动再训练与实时预报模块。
2.根据权利要求1所述的历史n年不遇的低空气象安全隐患空域垂直梯度人工智能识别算法，其特征在于，所述的多源资料数据预处理模块具体如下：
3.根据权利要求2所述的历史n年不遇的低空气象安全隐患空域垂直梯度人工智能识...
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