“沙尘模式的全球高分辨率土壤侵蚀因子数据集(2022年)”成果在国家冰川冻土沙漠科学数据中心（www.ncdc.ac.cn）发布并提供下载，其他数据后期将逐步发布，热忱欢迎广大科研工作者关注并获取数据。

在全球沙尘与风蚀模拟研究领域，长期存在一个瓶颈：传统模型依赖的土壤可蚀性参数多为静态和均质化设定，难以刻画地表条件随季节与地域的动态演变，从而导致沙源区识别失真、沙尘浓度模拟偏差，甚至出现“虚假沙源” 问题。

为解决这一局限，中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所与兰州大学大气科学学院、甘肃省气候资源开发及防灾减灾重点实验室王澄海教授团队联合，提出了一种融合多维度动态地表环境变量的土壤侵蚀因子算法（公式1）。该算法基于地表裸土基底，逐步剔除植被覆盖影响，筛选具备沙质基质特征的区域，最终识别土壤湿度极低的真实易风蚀区，从而实现对动态起沙过程的高精度参数化表征。

基于上述方法，采用土壤质地（SoilGrids）、土地利用（ESA GLC）、2022年逐月的植被覆盖度（MODIS）及土壤湿度（SMAP）遥感数据，构建了一套空间分辨率为1km的全球月尺度动态土壤可蚀性因子数据集。该数据集能有效识别北非、沙特阿拉伯、东亚、中亚–伊朗及澳大利亚等主要沙源区；清晰揭示了不同区域土壤侵蚀因子的空间异质性与季节变化特征：北非与阿拉伯半岛受地中海气候影响，呈现冬春低、夏季高的季节性波动；塔克拉玛干等极端干旱区全年维持高值；澳大利亚内陆则整体偏低且季节变化不显著。这些结果表明，该数据集较为可靠的刻画出了全球沙源区的动态侵蚀格局。

将新研制的土壤侵蚀因子引入WRF-Chem模式后，初步结果显示，该数据集提升了2022年3–6月东亚地区沙尘模拟的准确性。在起沙通量空间分布上表现出系统性改善，不仅成功捕捉到原模式中缺失的柴达木盆地和蒙古高原等关键沙源区，同时也有效消除了宁夏等地原有的虚假沙源（图1）。定量评估表明，东亚地区站点PM₁₀浓度的模拟均方根误差（RMSE）下降79μg/m³，降幅达28.6%；模拟的沙尘气溶胶光学厚度与卫星观测值的空间相关系数也从0.56显著提高至0.83。

图1 土壤侵蚀因子对比图（a默认参数 b新数据集）

该数据集有效弥补了传统参数化方案中空间均质化与匹配精度不足的不足，为沙尘数值预报、风蚀灾害评估及全球气候变化模拟提供了高时空分辨率的动态起沙参数支持。

该数据集以二进制格式存储（无效值-9999）。

数据集地址：https://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/a7c656ad-9511-4f14-9a16-08549e16718a

数据集信息

中文名称: 沙尘模式的全球高分辨率土壤侵蚀因子数据集（2022年）

英文名称: Global high-resolution soil erodibility dataset based on dust model. DOI:10.12072/ncdc.idm.db6969.2025.

数据引用:  李火青,王澄海,刘宗会,王敏仲,买买提艾力·买买提依明. 沙尘模式的全球高分辨率土壤侵蚀因子数据集（2022年）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2025.https://cstr.cn/CSTR:11738.11.NCDC.IDM.DB6969.2025.   

文献引用

1.  Li H, Wang C, Wang M Z, et al. A new dataset of erodibility in dust source for WRF-Chem model based on remote sensing and soil texture-Application and Validation[J]. Atmospheric Environment, 2023, Vol.315. DOI：10.1016/j.atmosenv.2023.120156

2. Li, Huoqing, Chenhai Wang. Impac of dust radiation effect on simulations  of temperature and wind – A case study in Taklimakan Desert. Atmospheric Research[J]. Vol.273. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2022.106163.

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