随着民航运输业的持续迅速发展,民航航班流量逐年增长,从而使得我国有限的空域资源面临的压力日渐繁重。其中在不良天气影响下扇区内的航空器为保证飞行安全往往会选择返航、绕飞、改航等措施来规避不良影响,在此背景下的扇区容量研究逐渐成为近年来研究的热点。传统方法得到的扇区容量没有考虑到不良天气对容量的影响,制定出的飞行计划往往与实际情况偏差较大,会造成航班延误影响航班准点率。所以如何对不良天气下的扇区容量进行合理、准确的预测成为目前亟需解决的问题,本文主要的研究内容分为以下几个部分。本文首先对从银川空管局采集到的雷达气象回波图,通过MATLAB程序提取图片中的回波强度信息,同时借助METAR报文确定在该时间段内的天气现象。利用高斯混合聚类算法实现对WITI模型的优化,以银川机场进近管制扇区为实例对其扇区内出现的不良天气种类按照回波强度以及天气类型分为了十二类,并分别对这十二类的天气影响系数进行了计算,为不良天气下的容量计算提供天气影响数据。其次,利用航线可用性模型对不良天气下航路可通过的航班流量进行分析,通过优化后的天气影响系数对研究范围内栅格的阻塞值进行计算,利用得到的阻塞值结果在AIRTOP仿真模型中画设飞行受限区。结合银川进近管制扇区实例进行仿真模拟,设置仿真参数来模拟不良天气情况,通过模型的仿真运行得到需要改航的航班架次。最后,在传统管制员工作负荷模型中加入了不良天气影响因素,利用DNN反向传播算法对输入变量:扇区流量、管制员指令次数及时长、天气影响系数、改航航班架次,进行训练得到输出结果:不良天气下的管制员工作负荷,并利用这一数值使用线性回归方法计算不同恶劣天气种类条件下的扇区容量。本文的研究成果为不良天气下的扇区容量计算提供了一种理论模型,可以更加准确的针对不同恶劣天气种类进行扇区容量评估;为制定不良天气下的飞行计划提供数据支持,有助于提高航班准点率,提高出行效率。