蒙古國今春對我國北方沙塵平均貢獻超40%

《大氣科學(xué)進(jìn)展》2023年第9期封面。期刊編輯部供圖

近日，中國科學(xué)院院士、蘭州大學(xué)教授黃建平研究團隊借助先進(jìn)的空氣污染模型和衛星遙感技術(shù)，發(fā)現在我國今年春季頻發(fā)的沙塵天氣事件中，蒙古國對我國北方沙塵的平均貢獻約為42%，塔克拉瑪干沙漠的平均貢獻約為26%。此外，該項研究進(jìn)一步融合地基觀(guān)測和衛星遙感等觀(guān)測資料，利用機器學(xué)習方法對模式沙塵預報進(jìn)行訂正，有效提升了沙塵預報效果。相關(guān)研究成果已作為封面文章發(fā)表于《大氣科學(xué)進(jìn)展》。

論文第一作者、蘭州大學(xué)教授陳思宇指出，自今年1月以來(lái)，我國北方已經(jīng)發(fā)生了12次沙塵過(guò)程，2023年以來(lái)發(fā)生的沙塵次數為近10年以來(lái)同期最多。其中，3月19日至24日、4月9日至11日發(fā)生的沙塵事件已達到沙塵暴級別。

陳思宇表示，冷鋒和蒙古氣旋這兩種天氣系統主導了這些事件，致使蒙古國地區大范圍起沙，并推動(dòng)沙塵跨境輸送，導致我國多地出現短時(shí)強沙塵暴天氣。而隨著(zhù)冷鋒不斷南推，沙塵也隨之向南擴散，致使長(cháng)江流域也出現了嚴重的污染天氣。

為進(jìn)一步揭示不同沙源對我國沙塵事件的影響，研究團隊確定了我國北方沙塵的來(lái)源和傳輸路徑，并利用濃度權重軌跡分析方法量化了不同沙源對我國北方沙塵濃度的貢獻。同時(shí)，針對極端氣象數據中常見(jiàn)的數據分布不均衡、長(cháng)尾分布等問(wèn)題，研究團隊利用SMOTE重采樣算法對訓練數據進(jìn)行了重采樣，使學(xué)習數據分布均衡，避免機器學(xué)習模型對“頭部數據”學(xué)習的偏好，提高了對沙塵天氣事件中PM10等關(guān)鍵指標的預報準確率。

相關(guān)論文信息：

https://doi.org/10.1007/s00376-023-3062-1