随着航空运输业的高速发展，恶劣天气对终端区空域容量的影响造成的需求与容量的不匹配问题愈发严峻，并逐渐成为航班延误的主导原因。为了估计恶劣天气影响下终端区空域容量，且能将预测天气的概率信息加入流量管理的决策中，提高航空公司航班计划的有效性和准确性，首先用决策树的ID3算法将影响终端区空域容量的天气进行分类，之后建立影响终端区空域的恶劣天气的时间序列，对其使用遗传算法进行季节划分，得到影响终端区空域容量的天气最优季节划分，统计得出每个月中出现的各种天气影响下各个容量值持续时间的概率容量分布，并用一个参数的时间容量分布模型计算天气季节性影响的终端区空域容量分布，再以具体机场终端区为例进行算例分析，然后介绍了航空器进入终端区空域的三种改航方法，接着介绍了管制员工作负荷的定义及内容，并且在标准终端区进场的改航条件下基于管制员工作负荷的回归分析法计算终端区空域的容量值，最后用计算机仿真实时天气的影响以及天气季节划分。