环境空气质量预报是一项复杂的系统工程，是当今环境科学研究的热点与难题。通过各类预报方法与手段相结合，可对痕量气体、气溶胶等多种大气污染物在城市、区域、全球尺度下的不同类型污染过程进行模拟预测研究，研究内容涉及气象、物理、化学等多个学科，包含宏观、微观多种过程，是当前城市及区域污染调控与治理的技术支持。目前，国际上空气质量预报的方法有两类：一类是以统计学方法为基础，利用现有数据，基于统计分析，研究大气环境的变化规律，建立大气污染浓度与气象参数间的统计预报模式，预测大气污染物浓度，称为统计预报。常用的空气质量统计预报方法包括回归方程法、天气形势分类法、神经网络法、趋势外推法和决策树法等。统计预报方法具有相对简单易行的特点，适用于污染情况较为单一或污染规律性明显的城市。另一类则是以大气动力学理论为基础，基于对大气物理和化学过程的理解，在给定的气象场、源排放以及初始条件和边界条件下，通过一套复杂的偏微分方程组描述大气污染物在空气中的各种物理化学过程（输送、扩散、转化、沉降等），并利用计算机高速运算进行数值计算和求解，预报污染物浓度动态分布和变化趋势，提供时空高分辨率的污染物浓度区域分布，同时可用于污染来源解析与贡献分析。
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