金仁浩，曾国静，王 莎

(北京物资学院 信息学院，北京 101149)

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国内空气质量问题一直受到各界的高度关注，尤其是北方冬季较容易出现的雾霾天气，不仅会导致大气能见度下降，还会增加呼吸道系统疾病的发病率和死亡率[1]。近年来，经过政府的积极治理，华北地区的空气质量得到了显著提升，但大气污染防治工作仍然是一个长期艰巨的过程。当前，各地的环境监测机构和气象部门实时公布当地的空气质量数据和气候条件，对这些数据进行建模分析及预报调控是当下亟待解决的科学问题。

国家环保部从2012年开始采用空气质量指数(AQI)，定量描述空气质量状况。AQI是根据SO2、NO2、PM 10、PM 2.5、O3、CO这6项污染物浓度指标计算出来的一个综合指标[2],各地环保部门一般同时会监测和公布这7项指标。目前，对污染物浓度预测的技术主要分为数值模式方法和统计预测两大类。数值模式方法是基于大气物理学、大气动力学和大气化学理论，以污染物移动的动力学模型、污染源详细信息及化学反应模型为基础，可以准确地预测任何指定的、任意地点和任意时间段上的污染物浓度。由于这种方法需要多方面大量的数据来确定复杂方程中的参数，涉及到巨大的计算量，限制了这种方法的广泛应用[3]。然而，统计预测方法不依赖于大气变化机制，仅基于污染物和气象历史数据通过建立统计模型、机器学习或深度学习模型实现对污染物浓度的预测。目前，大型气象研究机构主要采用数值模式方法，而普通研究者往往采用统计预测方法。……