Los aterrizajes de aeronaves pueden ser peligrosos cerca de las pistas de los aeropuertos debido a la variabilidad del viento. Como resultado, una aeronave podría potencialmente perder un acercamiento o desviarse de su trayectoria de vuelo. En este estudio, se investigó la intensidad de la turbulencia a lo largo de la trayectoria de deslizamiento de la pista utilizando un modelo a escala reducida del Aeropuerto Internacional de Hong Kong (HKIA) y el terreno complejo cercano construido en un túnel de viento de capa límite atmosférica TJ-3. Se tomaron en consideración diferentes factores, incluyendo el efecto del terreno, la distancia desde el umbral de la pista, la pista de aproximación asignada, la dirección del viento y la velocidad del viento. A continuación, basándonos en los resultados experimentales, entrenamos y probamos un nuevo modelo de estimador de Parzen estructurado en árbol (TPE) optimizado y un modelo de potenciación de árboles (KTBoost). Los resultados obtenidos por el modelo KTBoost optimizado por TPE superaron a otros modelos avanzados de aprendizaje automático en términos de MAE (0.83), MSE (1.44), RMSE (1.20) y R (0.89). El análisis de importancia basado en permutaciones utilizando el modelo KTBoost optimizado por TPE también reveló que los tres principales factores que contribuyeron a la alta intensidad de turbulencia fueron el efecto del terreno, la distancia desde el umbral de la pista y la dirección del viento. La presencia de terreno, la menor distancia desde la pista y la dirección del viento de 90 grados a 165 grados contribuyeron a una alta intensidad de turbulencia.