近年来，全球极端天气事件频发，台风、暴雨、暴雪等恶劣气候对物流运输构成了严峻挑战。集装箱作为现代物流的核心载体，其安全加固成为保障货物运输的关键环节。传统加固方式依赖人工经验，难以应对复杂多变的气候条件，亟需智能化解决方案。

智能决策支持系统通过整合气象数据、集装箱参数和加固材料特性，构建多维度风险评估模型。系统首先接入实时气象预报，预测风速、降水量等关键指标；其次分析集装箱类型、载重及堆码方式等结构特征；最后结合历史灾害案例库，生成动态加固方案。

核心技术包括：1）多源数据融合算法，消除气象预报与实地监测的偏差；2）有限元仿真模块，模拟不同加固方式在极端荷载下的应力分布；3）自适应优化引擎，根据运输路线变化自动调整防护等级。实测显示，系统可使集装箱抗风能力提升40%，侧翻风险降低60%。

典型应用场景涵盖：台风登陆前的港口集装箱矩阵加固、跨境运输中的突发暴雨防护、高海拔地区风雪荷载应对等。某国际物流企业部署系统后，货损率同比下降75%，同时节省了20%的加固材料成本。

未来发展方向将聚焦物联网技术的深度集成，通过集装箱内置传感器实现加固状态的实时监测与反馈，最终形成"预测-决策-执行-验证"的闭环管理。随着人工智能技术的进步，系统还将具备自主学习能力，持续优化极端天气应对策略。

该系统的推广需要行业标准制定、设备供应商协作和专业人才培训三大支撑。建议物流企业分阶段实施：初期可建立基础数据库，中期部署核心决策模块，远期实现全链条智能化管理。只有将技术创新与运营实践紧密结合，才能切实提升物流系统在气候异常时代的韧性。