理论层面：大气边界层湍流与结构机理

• 湍流相干结构：边界层中低速条纹、对流滚涡、对流单体等结构的形成与转变机制，其演变受浮力与风切变相对作用的控制。

• 晴空边界层：通过激光雷达、风廓线雷达等高分辨率遥感手段，实现了对边界层高度和湍流结构的全天候监测，深化了对边界层日变化及其与污染物扩散关系的理解。

• 湿边界层过程：涉及云、降水、雾等水凝物参与的复杂过程，目前研究尚浅，观测与模拟均存在挑战，尤其是降水条件下的湍流观测仍缺乏有效手段。

技术层面：监测预警与数值模拟

• 低空风切变、湍流与微下击暴流监测：传统依赖飞行员报告和天气雷达监测，近年来机载激光雷达、人工智能算法（如随机森林、贝叶斯模型）显著提升了识别与预警能力。

• 大涡模拟与计算流体力学：大涡模拟已成为研究边界层湍流的重要工具，尤其在GPU加速下实现了百倍效率提升。城市微尺度计算流体力学模拟则能精细刻画建筑群对风场的影响，但实时性与多尺度耦合仍是瓶颈。

• 野外科学试验：全球范围内开展了多项针对低空风切变、湍流、低空急流的观测试验，无人机作为新兴平台在边界层观测中发挥重要作用。

应用层面：路径规划与气象融合

• 低空路径规划已从静态避障向动态气象响应发展，结合计算流体力学风场模拟与AI预测，实现风险规避与能耗优化。但仍存在风场建模理想化、计算成本高、气象-飞行器耦合机制不明确等问题。

• 近中性边界层湍流新理论构建

• 湿边界层物理过程深化

• 智能气象感知装备研发

• AI赋能的航危天气预警

• 高精度大涡模拟与智能流体力学技术发展

• 气象与路径规划的协同优化

• 低空经济气象标准与工程规范的建立

文章亮点

1. 强调AI与物理模型融合：提出"AI+物理约束"的端-端低空航危天气预警模型思路，结合无人机姿态数据与多源观测，实现秒级预警，代表了未来低空经济气象智能化的发展趋势。

2. 推动国产化与业务化转型：呼吁研发基于国产GPU加速的大涡模式与智能计算流体力学技术，推动城市低空气象预报从“理想研究”走向“业务预警”，提升国家低空经济气象的科技自主性。

3. 多学科交叉融合视角：融合气象学、流体力学、控制科学、人工智能等多学科方法，提出“气象-飞行-路径”协同优化的技术框架，具有较强的前瞻性与实践指导意义。