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WMO突出强调沙尘暴热点地区、影响和研究

WMO突出强调沙尘暴热点地区、影响和研究

2025年主要事件

2025年矿物粉尘的年均表面浓度(单位:μg m–3)

相对于1981-2010年均值,2025年平均地表浮尘浓度距平(单位:μg m–3)

根据该《浮尘公报》,2025年全球年均地表浮沉浓度均值与2024年相当,但区域差异较大。

全球年均沙尘浓度最高值仍出现在乍得的博德莱洼地,这是世界上最活跃的沙尘源地区之一。

北非和中东地区遭受了一系列重大沙尘侵袭,空气质量受损,能见度下降。

2025年4月,沙尘从蒙古向南席卷至中国,引发了中国近十年来最严重的沙尘暴:强度最大、影响最广、持续时间最长。

在中国北方部分地区,每小时可吸入颗粒物(PM10)浓度超过1000 μg/m³(微克或每立方米空气百万分之一克),有些地区高达3000至4000 μg/m³,高出世界卫生组织建议限值的许多倍。

在墨西哥和美国的沙漠边境地区,沙尘暴异常频繁、强烈和持久。2025年,得克萨斯州埃尔帕索经历了50天的沙尘天气,是年均水平的两倍多。沙尘暴数量是自1935年美国绵绵无期的“沙碗”灾难期后最多的一次。

3月18日,在其峰值期间,沙尘暴条件连续持续了6个多小时,PM10日均浓度为2064 μg/m³,每小时报告的PM10值为8142 μg/m³,是德克萨斯州自约27年前开始逐时监测PM值以来的最高值。学校、高速公路和机场暂时关闭,公共活动被取消,高速公路发生了多起致命事故。

预测和监测进展

由于浮沉生命周期和大气动力学之间的相互作用复杂,基于传统物理模式的计算成本高昂,准确预报浮沉气溶胶仍是一项重大挑战。

AI领域的最新进展为天气预报引入了全新方法。通过利用海量数据,例如数十年的卫星地球观测数据,AI模型可以高精度推断复杂的大气现象。

尽管机器学习/AI模型的训练阶段本身要求很高,但一旦完成训练,这些系统所需的计算资源就远低于传统数值模型,从而显著降低与日常预测相关的成本和时间。

一种新兴方法是直接将AI生成的天气预报应用于浮沉模式。另一个重大进展是利用基于长期大气数据记录(如再分析或卫星产品)训练的大型AI系统。总体上,从当前结果来看,没有某一种方法对所有情形都有最佳表现。有些AI系统更适合短暂、快速演变的局地尘暴,而另一些AI则在数日发展并移动的大尺度浮尘事件上表现得更为稳定。

卫星遥感领域的最新进展,结合地面信息和机器学习创新技术,已显著提升了对全球活跃浮尘源(热点地区)的识别和定位能力。这一监测对于协助锁定最需采取行动的目标地区至关重要。

WMO的活动

WMO的“沙尘暴警报咨询与评估系统”于2007年建立,旨在加强世界各区域业务预测与警报服务的全球协调,以减轻此类事件对环境、健康和经济的影响。

目前,共有四个活跃区域通过其相关区域中心协调其活动:

海湾合作委员会区域,区域中心在吉达(沙特阿拉伯)非洲北部-中东-欧洲区域,区域中心在巴塞罗那(西班牙)亚洲,区域中心在北京(中国)美洲,区域中心在布里奇敦(巴巴多斯)联合国防治沙尘暴联盟致力于加强全球协作,以应对危害和干扰。WMO在此方面发挥着积极作用,主导关于预报和预警服务的讨论。

联合国大会宣布7月12日为“国际防治沙尘暴日”,并宣布2025-2034年为“防治沙尘暴十年”。今年的主题是“从源头到影响:保护土地和生命免受沙尘暴影响”。

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