2026年智慧气象服务矿山安全生产

2026/03/082026年智慧气象服务矿山安全生产汇报人:1234CONTENTS目录01

政策背景与战略意义02

矿山安全生产气象风险现状03

智慧气象技术体系构建04

矿山智慧气象应用场景CONTENTS目录05

典型案例与实践成效06

实施路径与保障措施07

效益评估与未来展望政策背景与战略意义01国家矿山安全生产政策导向

智能化建设核心目标到2026年，煤矿智能化产能占比不低于60%，智能化工作面数量占比不低于30%，危险繁重岗位智能装备或机器人替代率煤矿不低于30%、非煤矿山不低于20%，全国矿山井下人员减少10%以上。

重大灾害风险防控推进煤矿及重点非煤矿山重大灾害风险防控建设，建设AI视频智能辅助监管监察系统、应急处置视频智能通信系统和重大违法行为智能识别分析系统，实现对关键地点、重点部位重大风险的实时监测、及时识别和精准研判。

科技赋能与“人工智能+”行动围绕透明地质、智能掘进等关键技术攻关，深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能、物联网、无人驾驶等高水平矿山安全生产场景应用，加快推进灾害严重煤矿、高海拔矿山智能化建设。

安全生产治本攻坚打好治本攻坚三年行动收官战，制定年度重点任务清单并开展“回头看”，推进“三个一批”专项工作，深化重大事故隐患动态排查整治，实现重大事故隐患动态清零。智慧气象纳入矿山安全体系的必要性极端天气对矿山安全生产的直接威胁矿山受暴雨冲刷、洪水浸泡、地震扰动等气象及衍生地质灾害影响，易发生坝体滑坡、溃坝、渗滤液渗漏等安全隐患，传统人工巡检效率低、盲区多、预警滞后，难以满足“早发现、早预警、早处置”的需求。国家政策与行业发展的明确要求国家矿山安监局等七部门联合印发的指导意见强调矿山智能化建设，推动矿山安全治理模式向事前预防转型。智慧气象服务作为矿山智能化、数字化进程的重要组成部分，是提升矿山本质安全水平的必然要求。提升矿山风险防控能力的现实需求通过智慧气象服务系统，可实现对矿区气象条件的实时监测、精准预测和分级预警，为矿山生产调度、隐患排查、应急处置提供科学依据，实现从被动应对到主动防御的转变，有效保障极端天气下的生产安全，如榆林能源气象台提前72小时精准预测连阴雨过程，为煤矿应急处置赢得时间。2026年矿山智能化建设政策要求总体目标与核心指标到2026年，建立完整的矿山智能化标准体系，全国煤矿智能化产能占比不低于60%，智能化工作面数量占比不低于30%且常态化运行率不低于80%，煤矿、非煤矿山危险繁重岗位智能装备或机器人替代率分别不低于30%、20%，全国矿山井下人员减少10%以上，打造一批单班作业人员不超50人的智能化矿山。顶层设计与法规标准完善加强整体规划，因地制宜探索各类矿山智能化建设路径，鼓励制定具体实施方案；完善法规标准，开展智能化相关标准规范制修订，加快《智能化矿山数据融合共享规范》推广应用，健全矿山智能开采全流程标准，发布新技术典型应用场景目录。创新驱动与核心技术突破加强基础研究，组建高水平矿山智能化重点实验室等，开展深部开采岩体力学等基础性研究；突破关键技术，重点攻克透明地质、井下精准定位导航、矿岩识别、智能穿爆、复杂条件无人驾驶、灾害精准感知预警、工业软件等；研发核心装备，加快智能装备核心零部件、传感器、矿山机器人及高端矿用仪器设备研发应用。数字化进程与AI应用强化完善信息基础设施，建设矿山工业互联网，推进业务云化部署和网络信息安全防护体系建设；加快数据治理和赋能，推动矿山企业开展数据管理国家标准贯标，建立全流程数据资源管理体系；强化人工智能应用，建设矿山人工智能创新应用平台，推动“人工智能+矿山”融合发展，提升矿山人工智能大模型通用性和实用性。矿山安全生产气象风险现状02极端天气对矿山生产的影响分析

01暴雨与洪水对矿山设施的破坏暴雨和洪水易引发尾矿库溃坝、排洪系统堵塞等风险，威胁矿山生产安全与周边生态环境，传统人工巡检在极端天气下效率低、风险高。

02低温冰冻对设备与作业的阻碍冬季低温、冰冻天气导致矿山竖井、斜井等关键区域结冰，影响提升、运输系统运行，增加设备故障风险和作业人员安全隐患。

03大风与雷电对露天矿的安全威胁大风天气影响露天矿边坡稳定性，可能引发滑坡事故；雷电则对矿山电气设备和人员安全构成直接威胁，需强化防雷措施。

04极端天气引发的次生灾害链风险极端天气可能引发地质灾害、设备损坏、生产中断等次生灾害链，如2026年杨伙盘煤矿因连阴雨导致矿区累计降雨量达108.9毫米，对生产各环节造成严峻考验。传统气象服务的局限性

预警发布时效性不足传统气象服务预警信息传递链条长，极端天气下难以及时触达矿山作业一线，影响应急响应速度。

监测精度与覆盖不足依赖人工巡检和定点监测，难以实现矿山全域、实时、高精度的气象参数采集，存在监测盲区。

服务针对性与适配性差缺乏针对矿山生产场景的专业气象指标体系，通用气象服务难以满足矿山特殊作业需求。

数据应用与联动不足气象数据与矿山生产系统、安全监测系统未有效融合，无法为矿山风险预警和生产调度提供决策支持。矿山气象灾害典型案例解析

陕北煤矿连阴雨灾害应对案例2026年，陕北杨伙盘煤矿遭遇累计降雨量达108.9毫米的连阴雨。依托榆林能源气象台智慧气象服务系统，提前72小时精准预测，并给出分级预警和针对性防范建议。煤矿及时启动应急预案，加强矿区边坡稳定监测和排水系统巡查，调整煤炭运输计划，实现从被动应对到主动防御的转变，保障了极端天气下的生产安全。

极端天气下露天矿边坡失稳案例某露天矿在暴雨季节因未及时获取精准气象预警，导致边坡受雨水浸泡后发生滑坡。传统人工巡检在恶劣天气下响应缓慢，未能及时发现坝体微小变形。事后分析显示，若当时已部署全域智能监测系统，通过北斗高精度定位和分布式光纤传感技术，可提前捕捉毫米级位移，为应急处置争取时间，避免事故发生。

寒潮引发矿山设备故障案例2026年初，内蒙古某矿山因寒潮天气导致露天矿运输道路结冰，无人驾驶车辆传感器失灵，运输系统瘫痪。而配备了智能气象预警系统的邻近矿山，提前收到寒潮预警，对车辆进行保温处理并调整作业计划，确保了生产连续性。此案例凸显了智慧气象服务在极端低温天气下对设备正常运行的保障作用。智慧气象技术体系构建03空天地一体化监测网络地面气象监测系统

部署多要素自动气象站，实时监测矿区降雨量、温湿度、风速风向等气象参数，为矿山生产调度和安全预警提供基础数据支撑。卫星遥感监测技术

利用高分辨率卫星遥感技术，对矿山地表沉降、火区范围、植被覆盖等进行宏观监测，分辨率可达0.5米级，实现对矿山大范围环境变化的动态掌握。无人机巡检应用

采用无人机对矿山边坡、尾矿库坝体等关键区域进行定期巡检，搭配高清摄像头和红外热成像设备，及时发现裂缝、位移等安全隐患，提升巡检效率和覆盖范围。井下环境感知终端

在井下关键位置布设瓦斯、一氧化碳、温湿度、应力等传感器，结合工业以太网和5G无线网络，实现对井下环境参数的实时采集与传输，构建井下安全监测网络。智能预测预警模型研发

多源数据融合技术整合矿山地质、设备运行、环境监测、气象预报等多源数据，构建统一数据中台，实现数据实时共享与深度挖掘，为预警模型提供全面数据支撑。

AI算法优化与模型迭代加快矿山智能化领域人工智能大模型的算法优化和模型迭代，提升模型通用性和实用性，重点提升在灾害预警分析、工艺参数优化等方面的精准度。

重大灾害风险智能预警基于融合数据和优化算法，建立“红橙黄蓝”四级预警机制，实现对瓦斯超限、冲击地压、透水、边坡失稳等重大灾害的实时监测、及时识别和精准研判，预警响应时间缩短至分钟级。

极端天气应对模型构建结合智慧气象服务系统，科学设定煤矿安全生产气象阈值，提前72小时精准预测极端天气过程，给出分级预警和针对性防范建议，助力矿山从被动应对转为主动防御。气象数据与矿山系统融合技术多源气象数据采集与标准化处理整合卫星遥感、地面观测站、无人机航测等多源气象数据，建立统一数据格式与接口标准，实现温度、湿度、风速、降雨量等关键气象参数的实时采集与标准化处理，为矿山系统融合奠定数据基础。矿山安全生产气象敏感阈值体系构建针对矿山生产各环节，科学设定气象敏感阈值指标，如露天矿边坡稳定临界雨量、井下瓦斯突出关联温湿度等，形成包含20余项要素、180多项指标的风险体系，实现气象风险的精准界定。气象-矿山数据融合平台架构设计采用“感知层-网络传输层-数据中台层-应用层”架构，将气象数据与矿山安全监测、生产调度等系统深度融合，构建一体化数据中台，实现数据实时共享与协同分析，提升矿山对气象风险的综合研判能力。智能预警与联动处置机制实现基于融合数据，运用AI智能算法与专业模型，实现气象灾害的提前72小时精准预测与分级预警。联动矿山应急调度系统，自动生成针对性防范建议与处置方案，如调整开采计划、加强边坡监测等，实现从被动应对到主动防御的转变。AI+气象在风险研判中的应用01多源数据融合智能分析整合气象监测数据、矿山安全监测数据、地质数据等多源信息，通过AI算法进行深度挖掘与关联分析，实现对矿山气象风险的综合研判。例如，将降雨量、风速等气象数据与边坡位移、渗流量等尾矿库监测数据融合，提升风险识别的准确性。02灾害性天气智能预警模型基于历史气象数据和矿山事故案例，训练AI预警模型，实现对暴雨、大风、雷电等灾害性天气的精准预测和分级预警。如榆林能源气象台系统提前72小时精准预测连阴雨过程，并给出分级预警和针对性防范建议。03极端天气下风险模拟推演利用AI技术结合数字孪生，对极端天气可能引发的矿山次生灾害进行模拟推演，评估不同气象条件下的风险等级，为制定应急预案和采取防范措施提供科学依据，提升事前预防能力。04矿山气象风险动态评估AI系统实时接收和处理最新气象数据，动态更新矿山各区域、各作业环节的气象风险等级，实现风险评估的实时化和精准化，辅助矿山管理者及时调整生产计划和安全措施。矿山智慧气象应用场景04露天矿边坡稳定性气象监测

边坡失稳气象诱因分析露天矿边坡受暴雨冲刷、洪水浸泡、地震扰动等气象及地质因素影响，易出现滑坡等安全隐患，传统人工巡检存在效率低、盲区多、预警滞后等问题。

智能化气象监测技术应用整合北斗高精度定位、分布式光纤传感、雨量传感器、无人机航测等多元监测设备，实现对坝体位移、渗压、降雨量等核心参数的全方位、实时化感知，监测精度达毫米级。

气象预警与应急联动机制结合AI智能算法与边坡力学模型，对监测数据进行智能分析，建立“红橙黄蓝”四级预警机制，预警响应时间缩短至分钟级，联动应急处置设备，为边坡安全运维争取时间。

典型案例：智慧气象服务实践榆林能源气象台通过智慧气象服务系统，提前72小时精准预测连阴雨过程，为杨伙盘煤矿提供分级预警和防范建议，助力其加强矿区边坡稳定监测和排水系统巡查，保障生产安全。井下作业环境气象参数实时监控多参数智能感知网络构建部署瓦斯浓度、粉尘浓度、温湿度、风速等多元传感器，关键区域传感器密度提升至每50米1组，实现井下环境参数秒级采集与实时上传。AI智能预警与联动处置基于AI算法与专家知识库，对监测数据进行多参数关联分析，建立“红橙黄蓝”四级预警机制，预警准确率提升至90%以上，异常预警响应时间缩短至分钟级。极端天气下安全管控对接智慧气象服务系统，提前72小时获取极端天气预警，结合井下环境监测数据，智能调整通风、排水等系统运行参数，遇极端天气及时启动停产撤人预案。尾矿库溃坝气象风险预警

尾矿库溃坝气象诱因分析尾矿库溃坝风险受暴雨冲刷、洪水浸泡、地震扰动等气象及地质因素影响，其中暴雨是引发坝体滑坡、溃坝的主要气象诱因，具有突发性强、破坏性大的特点。

智能气象监测系统构建整合北斗高精度定位、分布式光纤传感、雨量传感器等设备，实现对坝体位移、渗流量、降雨量等核心参数的实时监测，结合5G、物联网技术，数据更新频率达分钟级，异常监测精度达毫米级。

AI智能预警与分级响应基于AI智能算法与尾矿库力学模型，对监测数据进行降噪、隐患识别与风险分级，建立“红橙黄蓝”四级预警机制，预警响应时间缩短至分钟级，提前预判隐患发展趋势并联动排洪设备。

气象服务与应急协同对接智慧气象服务系统，提前72小时精准预测极端天气过程，结合“一企一策”气象风险预警，为尾矿库应急处置提供科学依据，实现从被动应对到主动防御的转变，保障周边群众生命财产安全。矿山运输线路气象保障系统运输线路气象风险智能监测网络部署北斗高精度定位、分布式光纤传感、测斜仪、雨量传感器及视频监控等多元设备，实时监测运输线路的边坡位移、路面状态、降雨量等关键参数，异常监测精度达毫米级，预警响应时间缩短至分钟级。极端天气预警与应急联动机制针对暴雨、冰冻、大风等极端天气，结合智能网格预报技术，提前72小时精准预测，科学设定煤矿安全生产阈值，联动运输计划调整与防护措施，实现从被动应对到主动防御的转变，如陕北杨伙盘煤矿利用智慧气象服务系统成功应对连续阴雨影响。运输线路数字孪生与可视化管控构建运输线路三维数字孪生模型，整合监测数据、气象数据、交通流量数据，直观呈现线路健康状态、隐患分布与运行情况，实现隐患模拟推演、趋势预测与可视化管控，提升运输调度的科学性和精准性。典型案例与实践成效05陕北能源基地智慧气象服务案例

智慧气象服务系统架构榆林能源气象台打造的智慧气象服务系统，基于对能化企业的深度调研，风险体系包含20余项要素、180多项指标，科学设定煤矿安全生产阈值，构建了新能源气象服务系统、一体化气象监测预报服务系统和能源气象智慧服务系统3个平台，共同构成能源气象服务的“智慧大脑”。

精准预测预警与应急响应系统可提前72小时精准预测天气过程，如前段时间杨伙盘煤矿经历的连续阴雨，累计降雨量达108.9毫米，系统提前给出分级预警和针对性防范建议。煤矿据此及时启动应急预案，加强矿区边坡稳定监测和排水系统巡查，调整煤炭运输计划，实现从被动应对到主动防御的转变。

“一企一策”服务模式与应用成效陕西气象部门通过5轮18次深入200余家企业调研，精准制定能源产业链条不同节点的敏感气象指标，建立20余项180多条敏感阈值指标，已全面融入236家企业的生产调度中。应用智能网格预报技术，形成分要素、分灾种、分行业的影响预报和“一企一策”气象风险预警服务，有效保障了极端天气下的生产安全。山西煤矿气象风险防控系统应用

系统架构与核心监测要素构建“空天地一体化”气象监测网络，整合卫星遥感、无人机巡检及地面气象站数据，重点监测降雨量、风速、温度、湿度、雷电等20余项关键气象要素，数据更新频率达分钟级，为煤矿安全生产提供全方位气象数据支撑。

风险预警与应急联动机制基于AI智能算法与煤矿安全生产阈值模型，实现暴雨、大风、雷电等灾害性天气72小时精准预测，建立“红橙黄蓝”四级预警机制。预警信息通过矿山工业互联网实时推送至调度中心，联动井下人员定位系统与应急广播，确保极端天气下人员及时撤离。

典型应用场景与成效在晋北某智能化煤矿，系统提前48小时预测强降雨过程，指导煤矿调整采掘计划，加强边坡监测与排水系统检修，避免因雨水渗透引发的顶板事故，单季度减少因气象灾害导致的停产损失超500万元，井下作业人员安全保障能力显著提升。非煤矿山智慧气象解决方案成效露天矿边坡稳定性提升通过智慧气象系统对降雨量、风力等实时监测与预警，结合边坡监测数据，提前72小时预判滑坡风险，有效降低因极端天气引发的边坡垮塌事故发生率。尾矿库安全风险防控强化智慧气象服务提供精准降雨预报，结合尾矿库全域智能监测系统，实现对坝体位移、渗流量等参数的实时监控与联动预警，预警响应时间缩短至分钟级，保障尾矿库安全运行。生产调度效率优化依据智慧气象系统提供的精细化天气预报，矿山企业可提前调整露天作业计划，如遇暴雨、大风等极端天气及时停工撤人，减少因天气原因造成的生产中断和经济损失。应急处置能力增强智慧气象服务与矿山应急指挥系统联动，在灾害性天气来临前，自动生成应急处置方案，辅助企业快速调配救援资源，提升应急响应速度和处置效率。实施路径与保障措施06技术标准与规范建设

气象数据采集与共享标准制定矿山气象数据采集规范，明确传感器布设位置、监测频率（如降雨量每10分钟一次）、数据格式（采用JSON或XML标准），确保与矿山安全生产风险监测预警平台数据接口兼容，实现环境温湿度、风速、降雨量等关键气象参数的实时共享。

气象风险预警指标体系建立矿山气象敏感阈值指标体系，涵盖暴雨（日降雨量≥50mm）、雷电（地闪密度≥5次/平方公里·小时）、大风（风速≥10.8m/s）等灾害类型，科学设定预警等级（红、橙、黄、蓝）及响应触发条件，嵌入矿山应急管理系统。

智慧气象系统技术要求规范智慧气象服务系统技术架构，要求具备高精度网格预报（空间分辨率≤3公里，时间分辨率≤1小时）、极端天气快速响应（预警信息生成至推送≤15分钟）、多源数据融合（整合卫星、地面站、无人机观测数据）等功能，满足《煤矿安全规程》对气象保障的技术要求。

行业协同与标准落地机制建立气象、矿山监管部门及企业协同工作机制，联合制定《矿山智慧气象服务技术导则》，将气象服务纳入矿山智能化建设验收标准，2026年底前完成重点煤矿、高风险非煤矿山智慧气象系统标准化改造，确保与矿山本质安全提升要求相衔接。跨部门协同机制构建

建立多部门联席会议制度由矿山安全监管部门牵头，联合气象、应急管理、科技、财政等部门建立定期联席会议制度，统筹推进智慧气象服务矿山安全生产相关工作，协调解决数据共享、政策支持、技术应用等重大问题。

构建信息共享与数据融合平台依托国家矿山安全生产风险监测预警平台，整合气象部门的灾害性天气预警信息、矿山企业的生产安全数据，实现跨部门数据实时共享与融合分析，为矿山安全风险研判提供全方位数据支撑。

联合开展技术研发与应用示范鼓励气象部门、科研机构与矿山企业合作，围绕矿山气象灾害监测预警关键技术、智能装备研发等开展联合攻关，并选择重点矿区开展智慧气象服务应用示范，形成可复制推广的经验模式。

完善应急联动响应机制建立健全气象灾害引发矿山安全事故的应急联动响应机制，明确各部门在预警发布、应急处置、救援保障等环节的职责分工，确保极端天气下矿山企业能够及时采取停产撤人等措施，提升应急协同能力。人才培养与技术创新体系

复合型人才培养模式构建面向矿山智慧气象服务需求，推动高校、科研院所与矿山企业合作，开设气象与矿业交叉学科专业，培养既懂气象监测预警又熟悉矿山生产安全的复合型人才。强化从业人员实操培训，推广“智能培训系统”，基于岗位需求和技能短板推送定制化课程，提升培训考核通过率。

关键技术联合攻关机制围绕矿山气象灾害精准预测、极端天气应对、气象数据与矿山安全监测数据融合等关键技术，组建“政产学研用”协同创新平台。重点攻关基于小样本数据的灾害预警模型训练、高海拔矿山气象监测设备适应性研发等技术，推动人工智能、物联网等新技术在矿山气象服务中的深度应用。

创新成果转化与应用推广建立矿山智慧气象技术创新成果库，定期发布先进适用技术装备目录，加速科研成果向实际应用转化。通过举办技术交流会、现场观摩会等形式，推广智慧气象服务在矿山安全生产中的典型应用案例，如榆林能源气象台“一企一策”气象风险预警服务模式，提升行业整体应用水平。

行业标准与规范体系建设结合矿山智能化发展趋势和智慧气象服务实践，加快制定矿山气象监测数据共享、预警信息发布、服务质量评估等相关标准规范。推动将气象因素纳入矿山重大灾害风险评估体系，为智慧气象服务矿山安全生产提供标准化支撑。资金投入与政策支持

财政专项资金支持省级财政安排专项资金，对智慧气象服务矿山安全生产相关的技术研发、系统建设和示范应用项目给予补贴，例如对智能化示范矿、关键技术攻关项目按投资比例给予10%-30%补贴。

税收优惠激励落实国家关于矿山智能化建设的税收优惠政策，如增值税即征即退、研发费用加计扣除等，鼓励矿山企业加大对智慧气象服务相关的资金投入。

金融产品创新引导金融机构开发“智能化改造贷”“设备更新贷”等金融产品，鼓励社会资本通过PPP、产业基金等方式参与智慧气象服务矿山安全生产项目的建设。

政策协同保障多部门协作，将智慧气象服务纳入矿山智能化建设的整体规划和政策支持体系，如国家矿山安监局等七部门联合印发的指导意见，明确推动人工智能等新技术与矿山安全发展的融合应用。效益评估与未来展望07安全效益：事故率降低与风险管控气象风险引发事故率显著下降智慧气象服务通过提前72小时精准预测极端天气，如杨伙盘煤矿在连阴雨过程中及时调整作业，有效避免了因气象因素引发的生产安全事故，实现了从被动应对到主动防御的转变。极端天气下人员安全保障增强依据智慧气象系统预警，遇暴雨、台风等极端恶劣天气，矿山可及时停产撤人，如青海省应急管理厅要求极端天气下涉险矿井坚决停产撤人，大幅降低人员伤亡风险。关键环节风险管控能力提升通过对矿区边坡稳定、排水系统等关键环节的气象风险监测与预警，结合智能研判平台，实现对坝体位移、渗流量等核心参数的实时监控，异常监测精度达毫米级，预警响应时间缩短至分钟级，有效防范溃坝、滑坡等重大风险。经济效益：生产效率提升与成本优化生产调度优化与效率提升智慧气象服务通过提前72小时精准预测极端天气，为矿山生产调度提供科学依据，实现从被动应对到主动防御的转变，有效保障了生产连续性，提升整体生产效率。例如，杨伙盘煤矿在连阴雨过程中，依据气象预警及时调整计划，避免了生产中断。安全投入成本降低通过精准的气象风险预警和针对性防范建议，矿山可减少因恶劣天气导致的设备损坏、边坡失稳等事故，降低事故处理和设备维修成本。同时，智能化气象监测减少了人工巡检频次和范围，降低了人工成本。资源与能源消耗优