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根据沙尘暴天气的特点和支持向量机（support vector machine，SVM）方法在解决小样本学习问题中的优势，提出基于SVM的沙尘暴预测模型．首先利用主成分分析法进行数据预处理，然后选择了径向基核函数，并通过分析惩罚参数和核参数对SVM分类器性能的影响，确定了参数的搜索空间，继而利用网格搜索法对其进行优化．在此基础上，构建并实现了基于SVM的沙尘暴预测模型．该模型与BP神经网络模型的运行结果对比表明，基于SVM的沙尘暴预报模型稳定性好，运行速度快，预报准确率提高了71．2％．