Para hacer una previsión fiable del nivel de polvo, se deben considerar muchos factores externos, como la energía del viento y el contenido de humedad del suelo. La predicción numérica del contenido de polvo en la región del Mar Negro es el enfoque de este estudio, y para este propósito se utiliza el modelo WRF-Chem. La investigación se basa en las estadísticas de la coincidencia de la predicción y el resultado real extraído de los datos de las trayectorias hacia atrás de AERONET y los mapas de estratificación de aerosoles en la atmósfera construidos con la ayuda del satélite CALIPSO. Se recopiló un conjunto completo de datos y se llevó a cabo un análisis comparativo de los resultados utilizando técnicas de aprendizaje automático. La investigación identificó un 89% de aciertos en la predicción de eventos de polvo, lo cual es un resultado muy satisfactorio.