随着我国民航事业的快速发展，空中交通流量的不断增长，终端区空域容量与实际需求间的不平衡问题显得愈发凸出，已成为造成航班延误的主要原因。而由天气原因导致的终端空域容量下降又是最常见且影响最大的。为了实现空域资源的有效利用，提高航班计划的有效性和准确性，掌握天气条件下的终端空域容量情况是有必要的。本文以终端空域作为研究背景，对天气条件下的终端空域容量进行了讨论。首先结合人类动力学相关研究对管制员的工作负荷进行分析，设计了基于人类动力学的扇区容量评估方法，通过具体算例得出一般天气条件下的终端空域容量；接着基于历史天气数据总结提取所需的天气要素，经过离散处理后对其进行聚类分析，得到经常出现并对空域容量造成影响的各天气类型，之后分析得到各类天气的判别规则，建立天气类型的情景树，然后利用神经网络对未知类型天气数据进行识别，得到天气类型影响的终端空域容量，并结合具体终端区进行算例验证。最后通过计算机程序实现未知天气数据的类型识别，并就具体的终端空域进行了天气条件下的容量预测。