沙尘暴是我国北方地区春季常见的气象灾害，尤其是自2020年以来，京津冀地区愈加频繁地受到强沙尘天气袭扰。然而，由于沙尘天气具有突发性强、持续时间短的特点，其数值预报能力仍然存在较大局限，提升其预报技巧已成为亟待解决的问题。鉴于气象初始场在沙尘浓度预报中的重要作用，本研究针对2021年至2023年间京津冀地区发生的6次强沙尘天气事件，采用目标观测策略，并结合先进的条件非线性最优扰动（CNOP）方法，分析了沙尘事件发生时的气象场敏感区域。研究结果表明，与常用的第一奇异向量（FSV）方法相比，考虑了非线性过程的CNOP方法识别的气象场敏感区更接近沙源地区。通过数值试验与物理分析，我们进一步验证并解释了CNOP方法在识别沙尘暴气象预报敏感区方面的优势，从而为提升沙尘事件预报准确性提供了有效途径。该研究不仅强调了在识别目标观测敏感区时考虑非线性过程的重要性，还可为高空气象站的选址及实际外场观测试验的规划提供理论依据。
 

沙尘暴,目标观测,非线性最优扰动,可预报性