随着煤炭物流规模的不断扩大，运输安全问题日益凸显。传统监测手段难以覆盖复杂多变的运输环境，而多源数据融合技术的引入为构建智能化安全预警系统提供了新的解决方案。

多源数据融合技术的核心在于整合来自不同渠道的实时信息。在煤炭运输场景中，系统需要处理GPS定位数据、车载传感器采集的温湿度与振动参数、沿线气象监测站信息以及视频监控画面等多模态数据。通过建立统一的数据处理平台，系统能够实现对运输车辆状态、货物装载情况、道路环境等关键要素的全方位监测。

在实际应用中，数据融合通常分为三个层级：原始数据层通过时间同步与空间校准实现基础信息对齐；特征层提取关键指标并建立关联模型；决策层则结合专家规则与机器学习算法生成风险评分。例如，当系统检测到车辆振动异常与气象数据中的强降雨信号同时出现时，可自动触发"路面湿滑风险"预警，提示驾驶员减速或调整路线。

该技术的优势不仅体现在实时预警能力上，其积累的历史数据还能为运输优化提供支持。通过分析长期运行数据，企业可识别高频风险路段、车辆维护薄弱环节等潜在问题，从而制定更具针对性的管理策略。目前，国内部分大型煤炭企业已在试点项目中实现事故率下降30%以上，平均运输时效提升15%的显著成效。

未来发展方向包括：1）引入5G技术提升数据传输效率；2）开发轻量化边缘计算模块降低设备依赖；3）构建行业标准数据接口促进系统兼容性。随着技术的持续迭代，多源数据融合有望成为煤炭物流智慧化转型的关键支撑。