以端到端的技术整合能力，助力客户实现气象监测、分析、预测与决策的全链条升级。
智能硬件部署：构建精准感知网络
提供气象观测站、雷达、摄像头等硬件的定制化部署方案，覆盖地面观测、高空探测等多场景需求。通过高精度、低功耗的硬件设计，结合物联网技术实现数据实时采集与稳定传输，为后续分析奠定可靠数据基础。
多源数据处理：挖掘数据深层价值
基于大数据技术，对气象观测数据、数值预报模型输出、第三方数据源进行融合处理。通过异常值修正、时空插值、数据降维等算法，生成结构化、高质量的气象数据集，支持分钟级更新与历史回溯分析。
前沿算法研究：驱动预测精度跃升
聚焦强对流、低能见、风切变等灾害性天气，研发基于深度学习、物理模型融合的智能预测算法。结合气象领域知识图谱与迁移学习技术，实现小样本场景下的模型快速适配，显著提升短临预报时效性与中长期预报稳定性。
定制化系统开发：赋能业务场景落地
根据客户需求开发气象监测预警、行业风险评估、智能决策支持等系统，支持PC端、移动端、大屏可视化等多终端部署。通过微服务架构与低代码平台，实现系统功能快速迭代与跨平台集成，助力气象服务深度融入民航、低空等垂直领域。
提供“天气雷达实时观测、终端区强对流天气预报、航线进离场告警应用”一体化方案，解决中小机场气象观测“看不见”、“看不快”、“看不准”问题，有效降低航班备降率、减少航班延误时间。
看得见：在机场布设小型智能化天气雷达，实时采集雷达观测数据，严格质量控制，实现高效的观测补盲。
看得快：20s单层扫描速度，优于普通雷达的1分钟单层扫描速度，探测效率提升50%。
看得准：大气动力学物理约束与深度学习模型结合，提高预报数据空间精细度，强对流天气预报准确率最高提升49%。
服务案例
了解更多，请至： https://meteo.anfeitech.com/#/solution/ts-alarm
基于摄像头观测设备，实时观测机场周边环境；利用机器学习和AI算法，对摄像机图像进行能见度识别计算，并进行监控预警，为机场流量管理、管制决策提供依据。
硬件部署：2024-2025年，在全国14个中小机场布设了摄像头。
算法研究：利用灰度共生矩阵反映方向、间隔、变化幅度及快慢等图像纹理综合特性，分析和提取大雾天气特征。
服务案例
研究成果首先在低能见天气易发的西南地区进行了落地，并持续推广到全国多个中小机场。
2023年重庆龙兴机场，支持通航机场气象保障；
2024年重庆巫山机场，有效监测跑道两端的不同能见度情况；
2025年文山砚山机场，
针对乱流频发、气象条件复杂的机场，通过整合跑道自观设备实时数据、激光雷达探测的精细风场信息，以及数值预报模式输出的高分辨率风场资料，构建多源数据融合系统，实现风切变的实时监测告警与未来0-2小时短临预警。
硬件部署：在跑道两端布设激光雷达，用于机场下滑道风速风向监测。
算法研究：以机场周边激光雷达网格化风场产品为主要输入，结合历史飞行运行数据（如QAR数据）完成模型训练与阈值标定，实现对风切变的自动识别与事件化输出。
提取u/v风矢量、风速风向及其派生特征（如散度、涡度、时间周期特征等）作为输入，采用时序预测方法学习近场风场的快速演变规律，用过去一段时间的观测风场推算未来短临风场变化，形成面向起飞/进近等关键阶段的精细化风环境预报。
服务案例
喀什徕宁机场风切变预警系统
