Los sistemas de logística urbana enfrentan una creciente demanda de entregas y complejas restricciones de tráfico y operativas, lo que convierte a los transportes de entrega no tripulados, incluidos los vehículos aéreos no tripulados (UAV) y los vehículos terrestres no tripulados (UGV), en una solución prometedora. Los estudios existentes suelen centrarse en un solo tipo de transportador de entrega y se basan en suposiciones idealizadas, pasando por alto la cooperación heterogénea bajo múltiples estaciones, múltiples ventanas de tiempo y condiciones de transporte del mundo real. Para abordar estas lagunas, proponemos el Problema de Programación de Entregas Cooperativas UAV-UGV en Múltiples Estaciones con Disponibilidad de Servicio Temporalmente Discontinua (MSUUCDSP) para minimizar el tiempo total de viaje y espera de los UAV y UGV. Para resolver el problema, proponemos un modelo de programación lineal entera mixta (MILP) con un enfoque matemático novedoso y un algoritmo de Búsqueda de Vecindario Grande Híbrido (HLNS). Además, adoptamos un método de emparejamiento de mapas basado en un Modelo Oculto de Markov (HMM) y técnicas de big data para capturar características operativas realistas. Se realizan experimentos computacionales en varias instancias realistas bajo cuatro escenarios diversos. Los resultados muestran que la cooperación UAV-UGV mejora significativamente la eficiencia, reduciendo el costo total de tiempo en un 17.12% en comparación con la entrega de modo único, y revelan discrepancias sustanciales entre las suposiciones idealizadas y los escenarios realistas. Además, desarrollamos una simulación basada en ArcGIS para apoyar la implementación práctica. Los hallazgos proporcionan valiosas ideas para la toma de decisiones y aplicaciones de ingeniería para los operadores logísticos.