郭晓君，张 睿，申厚雪，尤 丹

（1.南通大学 理学院，江苏 南通 226019；2.南京航空航天大学 经济与管理学院，江苏 南京 211106）

酸雨是一种严重的环境污染现象，也是衡量一个国家和地区空气污染程度的重要标志之一，其严重影响人类生命财产安全、生态环境保护和经济社会发展。为了有效控制酸雨的产生与发展，需要提出环境污染物控制的发展规划和对策，而合理预测其主要致酸物质NOx的排放量，对我国政府制定环境保护政策具有重要作用。因此，如何合理选择模型方法对NOx排放量进行有效预测显得尤为重要。

预测技术通常以历史观测（数据）为基础，将定量计算与定性分析相结合。传统的统计方法需要以现实系统结构作为假设条件，但受认知水平的限制和未知干扰因素的影响，往往存在不确定性特征，因此只能了解部分系统结构或者难以获取大样本的可用信息。而作为不确定系统科学中的灰色系统[1-2]，包含部分已知、部分未知的不完全信息，针对少量历史观测（数据），通过累积生成来提取有价值的信息。其中，灰色预测模型[3]通过先验知识弱化原始统计数据的随机性，与传统统计模型相比，其只需要有限的历史观测（数据），而无需其统计分布，已应用于社会经济、工程科学、能源环境、交通运输等领域[4-5]，并取得了良好的预测效果。

灰色Bernoulli 模型[6-7]是一类特别适用于近似单峰态非线性序列的灰色预测模型，其幂指数可以灵活确定现实系统的趋势曲线，有效呈现非线性特性。……