La minería de carbón a cielo abierto se caracteriza por múltiples fuentes de contaminación, diversos tipos y extensas áreas afectadas, lo que conduce a una compleja contaminación del aire con amplia difusión. Los métodos de monitoreo fijos tradicionales no pueden abordar estas limitaciones. Tomando una mina de carbón en Xinjiang como estudio de caso, este estudio desarrolló un sistema de monitoreo atmosférico móvil montado en drones, centrándose en el dióxido de nitrógeno (NO) y las partículas en suspensión (PM y PM) para explorar su distribución, patrones de difusión y factores influyentes. Los resultados muestran características de contaminantes estacionales distintas: el NO y el ozono (O) dominan en verano, mientras que las partículas en suspensión prevalecen en invierno. La distribución temporal exhibe un patrón bimodal, con niveles altos en las primeras horas de la mañana y en las horas de la tarde. Espacialmente, las concentraciones más altas de contaminantes se acumulan verticalmente por debajo del nivel del suelo, mientras que se observan niveles más bajos por encima de él. Horizontalmente, se encuentran concentraciones elevadas a lo largo de los corredores de transporte del norte; sin embargo, estos niveles se vuelven más uniformes a mayores alturas. Se aplicó con éxito un modelo de predicción espaciotemporal que integra una red neuronal convolucional (CNN) y una red de memoria a corto y largo plazo (LSTM) para la predicción en tiempo real de contaminantes en áreas de minería de carbón a cielo abierto. Este estudio proporciona una solución de monitoreo móvil confiable para la contaminación del aire en minas de carbón a cielo abierto y ofrece valiosos conocimientos para el control de la contaminación dirigido en áreas mineras similares.