审稿意见

一、引言与评价

主题契合度：本文《基于多尺度时序卷积网络的晴空湍流颠簸预测研究》聚焦于晴空湍流预测的问题，提出了一种基于多尺度时序卷积神经网络（MT-CNN）的预测模型，并验证了其在晴空湍流预测中的有效性。这一主题高度契合《航空科学技术》的学科领域和发表范围，对于提高航空安全具有重要意义。
二、研究方法与内容分析

研究方法：文章采用了多种研究方法，包括基于Kolmogorov湍流理论模型的EDR算法设计、实验验证、MT-CNN模型的构建与训练等。研究方法科学、系统，体现了作者在晴空湍流预测领域的深厚研究功底。
研究内容：文章内容详实，涵盖了晴空湍流的基本概念、现有预测方法的不足、EDR算法的设计与验证、MT-CNN模型的构建与实验结果分析等多个方面。各部分内容之间逻辑清晰，层层递进，为读者提供了一个全面了解晴空湍流预测研究的视角。
实验设计：文章设计了详细的实验来验证EDR算法和MT-CNN模型的有效性。实验数据充足，实验设计合理，实验结果可信，为文章结论提供了有力的支持。
三、结果与讨论

实验结果：文章通过实验证明了EDR算法的有效性，并展示了MT-CNN模型在晴空湍流预测中的优异表现。实验结果显示，MT-CNN模型的预测准确率达到了92.77%，显著优于其他传统预测模型。
讨论深入：作者对实验结果进行了深入的讨论，分析了MT-CNN模型的优势和局限性，并提出了未来研究的方向。讨论部分逻辑严密，观点明确，具有较高的学术价值。
四、学术贡献与创新点

学术贡献：本文在晴空湍流预测领域做出了重要贡献，提出了一种新颖的预测模型——MT-CNN模型，并通过实验验证了其有效性。该模型有望在实际航空安全中得到广泛应用，提高飞行安全性。
创新点：文章的创新点在于将多尺度时序卷积神经网络应用于晴空湍流预测中，解决了传统预测方法存在的预测数据集稀疏、时空分辨率低以及虚警漏警率高等问题。这一创新点对于推动晴空湍流预测研究的发展具有重要意义。
五、不足与建议

模型泛化能力：虽然MT-CNN模型在特定数据集上表现出了优异的预测性能，但其泛化能力尚需进一步验证。建议作者在未来研究中考虑将模型应用于更广泛的数据集和不同的飞行条件下进行测试。
实时性：晴空湍流预测对实时性要求较高，文章在实时性方面的讨论相对较少。建议作者在未来研究中进一步优化模型算法和结构，提高其计算效率和实时预测能力。
实验数据：虽然文章使用了大量实验数据进行验证，但实验数据的来源和多样性方面仍有提升空间。建议作者在未来研究中收集更多不同类型和来源的实验数据，以增强实验结果的普适性和可靠性。
六、总体评价

综上所述，本文在晴空湍流预测领域做出了有价值的探索和创新，提出了一种基于多尺度时序卷积神经网络的预测模型，并通过实验验证了其有效性。文章内容详实、逻辑清晰、方法科学、结论可信，具有较高的学术价值和实际应用前景。在稍作修改和完善后，建议《航空科学技术》予以发表。