基于沙尘暴野外观测,建立有效的沙尘暴定量模拟的数值模型,实现大气表面层内沙尘通量的准确预测,有助于准确的预报和预警沙尘暴。然而,目前的沙尘预报模式中,无法模拟沙尘的湍流输运过程,使得下垫面沙尘通量不准确进而导致了沙尘暴的误报和漏报。已有研究指出,大气表面层中超大尺度结构是影响沙尘输运的重要乃至决定性因素,然而现有高雷诺数大气表面层数值模拟得到的超大尺度结构与野外观测结果仍有很大差异,导致目前仍没有实现基于高雷诺数壁湍流中离散沙粒运动的沙尘暴模拟,尤其是沙尘暴沙墙前缘的沙鼻现象。“沙鼻”形象的展示了沙尘的输运结构,针对“沙鼻”现象的研究对于认识和刻画沙尘暴的空间特征有重要意义。“沙鼻”如何产生及自维持、沙尘颗粒如何向高空输运等问题至今依然没有弄清楚。针对这些问题,本学位论文采用实验和数值模拟相结合的方法,首次建立了能够反映离散颗粒的湍流输运过程并包含近地表信息的沙尘暴平稳阶段沙尘输运模型,并实现了沙尘暴及“沙鼻”现象的数值模拟。本文的主要创新点及结论包括:1)基于青土湖观测列阵(QLOA)测量数据,将沙尘暴期间含沙流动的大气表面层中存在的超大尺度结构的速度脉动提取并表征,进而引入到模型中,建立了一种有效的沙尘暴数值模型,体现了沙尘暴期间大气表面层“外部能量输入”的特点;2)建立了地表通量和不同高度处沙尘通量之间的联系,给出了不同摩阻风速、不同高度处的沙尘垂向通量表征;3)揭示了沙鼻的形成是超大尺度结构的流向和垂向速度脉动共同作用的结果,而流向结构倾角可能是造成沙墙形态差异的主要原因。