El espacio aéreo terminal es el área de convergencia del flujo de tráfico aéreo, que es el cuello de botella de la gestión del tráfico aéreo. Con el rápido crecimiento del volumen de tráfico aéreo, el impacto del clima convectivo en las operaciones de vuelo se está volviendo cada vez más serio. Para cambiar las condiciones y mejorar la utilización del espacio aéreo del área terminal, se desarrolla un modelo de capacidad del área terminal bajo clima convectivo (CWTAC) para cuantificar el efecto del clima convectivo en la capacidad del área terminal en este documento. El espacio aéreo del área terminal se divide en espacio aéreo mayor, espacio aéreo menor y espacio aéreo sin impacto según la distribución del flujo de tráfico aéreo. Bajo clima convectivo, se calculan sus permeabilidades y se utilizan como características de entrada, y la tasa de disponibilidad real se establece como etiqueta. Se utilizan tres algoritmos de aprendizaje automático: regresión de vectores de soporte (SVR), bosque aleatorio (RF) y red neuronal artificial (ANN) para predecir la tasa de disponibilidad. Luego, se puede calcular la capacidad del espacio aéreo terminal bajo clima convectivo. Se toman los datos de operación históricos del área terminal de Guangzhou y del área terminal de Wuhan para probar los algoritmos de aprendizaje automático y verificar el modelo CWTAC. Se muestra que los tres algoritmos de aprendizaje automático son prácticos, y ANN es el mejor basado en el error cuadrático medio (MSE), el error absoluto medio (MAE) y el error porcentual absoluto medio (MAPE). La capacidad predicha del modelo CWTAC se ajusta bien al número real de vuelos en el espacio aéreo terminal bajo clima convectivo. También se analizan las razones por las cuales no son completamente consistentes.