日前，统计科学中心、光华管理学院和数学科学学院陈松蹊教授团队关于中国北方地区沙尘追踪检测和溯源分析的研究论文“Detecting and Evaluating Dust-Events in North China with Ground Air Quality Data”在美国地球物理学会 Earth and Space Science 在线发表。

2021年春季，中国北方地区经受数次大范围、高强度的沙尘天气侵袭。如何自动化地识别沙尘起源区域、追踪沙尘移动路径、科学合理地评价沙尘天气对中国北方地区的污染贡献对沙尘的防治和治理有着重要作用。

文章选取了2015至2020年六年春季中国北方地区的688个空气质量监测站和258个气象站点，共计一亿二百万条地面监测数据，并结合欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的再分析风场数据，提出了一套自动识别并追踪沙尘过程的统计算法。传统的沙尘识别主要依靠卫星遥感数据，其存在时空分辨率的取舍，反演过程中同时受到天气和下垫面的影响，导致数据误差和缺失率比较大。文章提出的统计算法创新性地利用了中国近年来建成的空气质量监测网络，基于高精度的地面站点信息建模，能够实现对沙尘过程的全天候动态追踪。