空气质量预测模拟技术演变与发展研究

卢亚灵，李勃，范朝阳，王建童，张鸿宇，蒋洪强＊

（1.生态环境部环境规划院国家环境保护环境规划与政策模拟重点实验室，北京 100012；2.生态环境部环境规划院京津冀区域环境联合研究中心，北京 100012；3.天津大学环境科学与工程学院，天津 300072；4.南开大学环境科学与工程学院，天津 300350）

引言

大气污染对生态系统和人类正常生存与发展造成严重危害[1,2]。大气污染物主要包括气态物质和颗粒物质两类[3]，大量的研究表明，短时间暴露在高浓度大气污染物中会引起眼部不适、呼吸困难、心肺疾病和早产婴儿夭折等严重的短期健康风险[4,5]，长时间暴露极有可能引发癌症，会给身体免疫系统、神经系统和呼吸系统带来永久健康风险[6,7]。随着工业化、城镇化的快速发展，大气污染治理面临严峻挑战，近年来，政府和公众对空气质量实时、准确和快速预测的需求日益增加。空气质量预测技术对大气污染物在给定时间空间范围内的浓度进行科学预测，以支撑开展工程减排、结构减排和管理减排等措施，达到降低大气污染物浓度的目的；实时的空气质量预测技术可以通过减少污染物排放和提升健康效应，为个人、组织、社区带来巨大的社会经济价值[3]。空气质量预测技术主要可以分为两类——数值模拟和统计学习，数值模拟通常可以分为第一代、第二代和第三代空气质量模型，统计学习可以分为简单经验统计模型和机器学习。两类方法的目的都是尽可能真实、准确地实现特定时间、特定区域范围内大气污染物浓度的预测，但两类方法的原理算法差异较大。……