Scientific Reports·10月15日 · 周四论文农业遥感与作物表型阅读 1
Long-term associations between land-surface indicators and dust-storm occurrence along the margins of the Taklimakan Desert
Yifei Wang · Wen Huo · Mayibaier Maihamuti 等 7 人
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分析塔克拉玛干沙漠边缘地表指标与沙尘暴发生的长期关联。
方法
结合土地覆盖、站点沙尘记录、Sentinel-1后向散射、ERA5与MERRA-
发现
站点沙尘日数多呈下降趋势，Sentinel-1指数与模拟沙尘排放显著负相关。
机会点
可引入多源遥感与机器学习量化地表变化对沙尘的因果贡献，并拓展至绿洲农业防护。
影响力16
信息增量22
专业深度18
信源权威14
时效性8
基于多源遥感与30站长期记录，量化地表指标与沙尘暴关联，方法扎实、数据规模可观，对干旱区生态监测有参考价值。
原文摘要
地表变化与大气变率共同塑造了干旱地区的沙尘活动。我们沿塔克拉玛干沙漠边缘，研究了土地覆盖转变、台站沙尘暴记录、Sentinel-1后向散射指数、来自欧洲中期天气预报中心第五代再分析资料（ERA5）的气象变量，以及来自现代研究与应用回顾分析第2版（MERRA-2）的沙尘诊断量。在制图范围内，草地面积从1990年的9.45%增加到2023年的10.59%，而裸地面积从86.45%减少到82.30%。在1990—2024年现有记录中，30个台站中有21个台站的年沙尘暴日数呈下降趋势；2015—2024年间，22个台站的Sentinel-1指数呈上升趋势。对3804个台站—月观测值的混合效应路径分析表明，Sentinel-1指数与模拟沙尘排放呈负相关（标准化系数=−0.191；95%置信区间：−0.289至−0.043）。在随机森林分析中，归一化植被指数（NDVI）和摩擦速度在训练集中的特征重要性最高。
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