基于地气耦合遥感的下垫面起沙等级预报模型的构建方法

本申请公开了一种基于地气耦合遥感的下垫面起沙等级预报模型的构建方法，包括实时采集多源观测数据，对所述多源观测数据进行预处理，得到原始观测数据；通过所述原始观测数据获取关键气象预报因子，通过16天作为间隔统计获取样本数据集；采用气溶胶产品数据均值作为起沙量真值，利用随机森林算法对所述样本数据集进行训练和测试，构建识别起沙条件机器学习模型；采用识别起沙条件机器学习模型预测计算得到沙尘起沙指数后，根据新增积雪量以及降水相态和降水量产品进行模型结果修订，输出未来十天逐日起沙等级预报；本发明通过区分不同的降水类型和降水量，对起沙等级进行动态调整，以提高预报的准确性和针对性。