针对使用模拟沙尘输送的数值模式预测方法、参数化方法受到因变量影响而导致预测结果精准度不高问题,提出了基于深度学习的沙尘天气智能预测系统设计。根据系统硬件结构,读入所需因变量初值采用Noah模式模拟沙尘暴陆面模式,利用GIS系统对数据分类,结合输送模式完成物理量描述。构建基于深度学习预测模型,通过训练多层神经网络沙尘天气数值,去除噪声数据。计算沙通量和垂直尘通量,预测沙尘源地。结合国家卫星气象中心实际观测数据,进行实验验证分析,具有精准预测结果。