1.一种基于多源数据耦合的机场光伏眩光检测方法，其特征在于：具体步骤如下：

S1、建立检测需求与场址要素基线，确定机场运行保障目标区域、关键安全视点及允许眩光等级，结合机场地形数据、跑道方位、高程模型、航路进近廓线、塔台视域约束及运营限制，形成检测基线信息；

S2、构建多源数据采集体系，所述体系包括气象数据、光学观测数据、光谱及辐照传感器数据、光伏组件反射特性参数、飞行轨迹数据及太阳位置参数，在机场允许区域布设固定或移动采样装置以获取眩光观测信息；

S3、对采集的数据进行预处理与质量控制，包括时间同步、坐标配准、异常值剔除、噪声滤波、辐射校正及三维场景投影，并依据观测数据的可信度生成标准化观测产品；

S4、基于光伏组件几何参数、反射特性与太阳位置参数，构建物理光学仿真模型，对潜在眩光路径进行光线追踪或解析计算，获得可能产生眩光的时空分布结果，并结合气象条件修正反射强度；

S5、将经预处理的实测数据与物理仿真预测结果进行耦合，构建融合模型，利用物理约束的机器学习方法对预测结果进行校正与不确定度量化，输出眩光事件的概率分布及校准后的亮度预测值；

S6、基于融合模型输出，建立风险评估与告警机制，对眩光事件进行分级判定，结合航班运行特征生成动态告警与管控建议，通过可视化界面输出风险指标与事件时空分布图；

S7、在机场典型区域开展试点验证，采集运行数据对模型预测结果进行比对校准，建立持续学习与数据治理机制，使方法在运行过程中实现在线自适应更新和长期应用。

2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据耦合的机场光伏眩光检测方法，其特征在于，步骤S1具体方式如下：S1.1、采集并汇总机场运行及场址相关数据，所述数据包括跑道的编号、长度、宽度及方位角数据，滑行道的空间坐标数据，机场数字高程模型中的高程数值，塔台的经纬度坐标和高度数值，塔台可视范围的方位角和仰角范围数值，航路进近和离场路径的空间坐标序列，机场周边地形的高程数值，机场周边障碍物的经纬度坐标及高度数值，关键安全视点的空间坐标，机场运行保障区域的边界坐标点，允许眩光等级的亮度阈值以及机场运行限制的时间段与区域范围；

S1.2、采集的多项数据进行分类和建模处理，将运行保障需求与场址要素进行统一建模，生成用于后续光伏眩光检测的基线信息。

3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据耦合的机场光伏眩光检测方法，其特征在于，步骤S2具体方式如下：S2.1、配置并布设多源数据采集装置，在机场允许区域内安装固定式气象传感器、光学观测设备、光谱及辐照测量装置和太阳位置测算装置，并在光伏组件附近布设移动式采样装置，以获取包括气温、相对湿度、风速、风向、能见度、太阳辐照度、光谱反射率、天空亮度和太阳方位角在内的实时观测数据，同时获取光伏组件表面的镜面反射率、漫反射率及表面温度数值；

S2.2、记录并汇总多源观测数据，将气象测量结果、光学观测结果、光谱及辐照测量结果、光伏组件反射特性测量结果、飞机起降飞行轨迹坐标序列及太阳位置计算结果进行统一格式化处理，形成用于眩光检测的多源观测数据。

4.根据权利要求3所述的一种基于多源数据耦合的机场光伏眩光检测方法，其特征在于，步骤S3具体方式如下：S3.1、对采集的气象数据、光学观测数据、光谱及辐照测量数据、光伏组件反射特性数据、飞行轨迹坐标数据和太阳位置数据进行时间同步与空间坐标配准，执行异常值检测与剔除、噪声滤波和辐射强度校正处理；

S3.2、将经处理的数据按照统一格式进行三维场景投影，依据观测数据的测量精度和重复性计算数据可信度，并生成可用于后续光伏眩光分析的标准化观测数据集。

5.根据权利要求4所述的一种基于多源数据耦合的机场光伏眩光检测方法，其特征在于，步骤S4具体方式如下：S4.1、基于光伏组件的几何尺寸、倾角、方位角、排布间距及表面反射率测量值，结合太阳的实时高度角、方位角及观测区域的经纬度坐标，建立物理光学原理的光线追踪计算模型或解析计算模型，对光伏组件在不同时间和空间条件下的光线反射路径进行模拟计算；

S4.2、依据气象观测获得的太阳辐照度、天空亮度、空气温度、空气湿度及大气透过率数据，对光线追踪计算模型输出的反射强度进行数值修正，计算并输出在不同时间段和空间范围内可能产生眩光的区域坐标、持续时间及对应的反射亮度数值。

6.根据权利要求5所述的一种基于多源数据耦合的机场光伏眩光检测方法，其特征在于，步骤S5具体方式如下：S5.1、将经时间同步、空间配准和质量控制处理的气象观测数值、光学观测数值、光谱测量数值、辐照测量数值、光伏组件反射测量数值、飞行轨迹坐标数值及太阳位置数值，与物理光学仿真计算获得的眩光预测数值进行对应匹配，建立包含实测数值与仿真数值的融合建模数据集；

S5.2、基于所述融合建模数据集，构建具有物理约束条件的机器学习预测模型，对物理光学仿真计算输出的眩光预测数值进行数值校正和不确定度量化处理，生成用于后续眩光风险评估的眩光事件时间分布、空间分布以及校准后的眩光亮度预测结果。

7.根据权利要求6所述的一种基于多源数据耦合的机场光伏眩光检测方法，其特征在于，步骤S6具体方式如下：S6.1、基于融合模型输出的眩光事件时间分布数值、空间分布数值以及眩光亮度预测数值，结合航班起降时刻、飞行航路坐标序列、运行时段信息以及实时气象条件，对眩光事件对飞行运行的影响程度进行定量计算，设定眩光亮度阈值和眩光持续时间阈值，对所述眩光事件进行等级判定，并生成对应的风险评估结果集；

S6.2、据所述风险评估结果集以及航班运行特征，生成包含眩光事件等级、影响区域边界坐标、影响时间区间以及推荐管控措施的告警数据集，建立风险告警与管控机制，并通过人机交互界面输出风险指标数值、眩光事件的时间分布图和空间分布图。

8.根据权利要求7所述的一种基于多源数据耦合的机场光伏眩光检测方法，其特征在于，步骤S7具体方式如下：S7.1、在机场选定的典型运行区域内执行试点验证操作，采集航班运行轨迹数值、眩光观测测量数值、气象监测数值以及管控措施执行效果数值，对所述采集的运行数据与融合模型输出的预测结果进行逐一比对，并基于比对差异对预测结果进行校准处理，以获得经校准的预测结果集；

S7.2、基于所述运行数据与经校准的预测结果集，建立包含数据清洗规则、质量控制准则及版本管理策略的数据治理机制，构建具有持续学习功能的模型更新流程，使融合模型在运行过程中能够执行在线自适应更新，并保持长期应用的稳定性和有效性。