【摘 要】
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沙尘天气是影响中国北方地区的主要灾害性天气之一,对人类健康、区域生态环境和社会经济构成了威胁。大气环流形势对沙尘的分布、长距离传输和强沙尘天气的发生频次等有着重要影响,但当前的研究中对于沙尘天气主要环流型和中长期可预报性分析较少。本文基于2000-2021年春季我国地面气象观测资料和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的ERA5再分析数据集,采用LambJenkinson环流分型方法对中国北方3个沙
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沙尘天气是影响中国北方地区的主要灾害性天气之一,对人类健康、区域生态环境和社会经济构成了威胁。大气环流形势对沙尘的分布、长距离传输和强沙尘天气的发生频次等有着重要影响,但当前的研究中对于沙尘天气主要环流型和中长期可预报性分析较少。本文基于2000-2021年春季我国地面气象观测资料和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的ERA5再分析数据集,采用LambJenkinson环流分型方法对中国北方3个沙尘天气主要影响区域进行环流分型,同时结合k-means聚类方法对中国北方地区的整体环流形势进行分型。结果表明,新疆盆地南部有利于沙尘天气发生的环流类型为西南风（SW）、气旋（C）和反气旋（A）型。内蒙古西部和蒙古南部有利于沙尘天气发生的环流类型为西北风（NW）、偏北风（N）、反气旋（A）型。内蒙古中部地区有利于强沙尘天气发生的环流类型有西北风（NW）、北风（N）、西南风（SW）和反气旋（A）型。中国北方地区的整体环流型可分为9个类型,其中易发生强沙尘天气的主导环流型为5种:冷高压和冷锋型（T1）;蒙古气旋型（T2）;蒙古气旋与冷锋的混合型（T3）;热低压和冷锋型（T5）;地面冷锋主导型（T8）。本文使用ECWMF的中长期集合预报数据集（Sub-seasonal to Seasonal）S2S,结合地面气象观测资料进行数据预处理后得到样本数据集。针对沙尘天气样本数据集不平衡问题,使用过采样算法SMOTE结合集成学习XGBoost和随机森林算法建立沙尘天气中长期预报模型。结果表明两种模型在预报时效为20-25天时对沙尘天气均具有一定预报能力,TS评分在0.24-0.37之间波动且随预报天数增加而下降。且随机森林模型在沙尘天气中长期预报上表现优于XGBoost模型。证明了集成算法XGBoost和随机森林在沙尘天气中长期预报的应用潜力,对沙尘天气的中长期预报提供了新的科学参考依据。
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