随着冬季煤炭运输需求的增加，冻煤问题成为影响运输效率和安全的重要因素。传统防冻措施依赖人工经验，存在响应滞后、成本高等弊端。本文提出一种基于气象数据的智能化防冻预警系统，通过实时分析温度、湿度、风速等关键参数，实现冻煤风险的精准预测与主动防控。

系统采用三层架构设计：数据采集层通过物联网设备获取运输沿线的实时气象数据；分析层运用机器学习算法建立冻煤风险模型，可提前6-12小时预测冻煤概率；应用层则通过可视化界面向调度中心推送预警信息，并自动生成防冻液喷洒建议方案。测试数据显示，该系统在-15℃至5℃临界温度区间的预测准确率达92%，较传统方法提升40%。

关键技术突破包括：1）多源气象数据融合技术，整合地面观测站、卫星遥感及数值预报数据；2）动态权重算法，根据煤炭含水量、颗粒度等特性调整预警阈值；3）移动端推送功能，确保野外作业人员实时接收预警。实际应用案例表明，该系统可使冻煤事故减少65%，同时降低防冻剂使用量约30%。

未来发展方向将聚焦于：1）结合5G技术提升数据传输实时性；2）引入数字孪生技术进行运输全过程模拟；3）建立跨区域联防联控机制。该系统的推广应用将为冬季能源保供提供重要技术支撑，推动煤炭物流向智能化、绿色化转型。