与天气预报类似，也有一些模型可以预测空气污染水平和空气质量。有许多预测模型比天气预报模型更复杂。这些模型是对空气中污染物如何在空气中扩散的数学模拟 (1)。

为什么需要空气质量信息

当周围空气中的气体、灰尘、烟雾或气味含量高到足以危害人类和动物的健康，或足以对植物和材料造成损害时，就会发生空气污染。

空气污染是当代的一大杀手。据估计，全世界每年有 700 万人死于污染的空气：大约 300 万人死于家庭空气污染，400 万人死于环境（室外）空气污染 (2) (3)。数据显示，全球空气污染与以下因素有关：

• 19%的心血管疾病死亡病例
• 缺血性心脏病死亡人数的 24
• 21% 的中风死亡病例
• 肺癌死亡人数的 23%(4)

此外，室外空气污染似乎是儿童神经发育障碍（5）和成人神经退行性疾病（6）的重要风险因素。

随着空气污染对经济、生态和人类造成的损失，预测技术的重要性与日俱增。

空气污染信息和预测的益处

空气污染预报在个人、社区、国家和全球等多个层面都是值得投资的。准确的预报有助于人们未雨绸缪，减少对健康的影响和相关成本。

当人们了解到他们呼吸的空气质量的变化、污染物对其健康的影响以及可能造成不良影响的浓度时，就更有可能促使个人行为和公共政策发生改变 (7) (8)。

这种意识有可能创造更清洁的环境和更健康的人口。各国政府还利用早期预报制定程序，以降低当地污染水平的严重程度（9）。

空气质量预报的准确性

在预测空气质量时，需要考虑许多变量，其中有些变量是很难预测的。例如，北京当局有时会下令关闭煤厂和工厂，并禁止全市数百万登记车辆中的一部分运行（10）。

空气污染水平与当地天气条件和附近的污染排放密切相关（11）（12）。然而，通过强风进行的污染远距离传输也是一个重要的影响因素，在预测当地空气质量指数读数时必须将其考虑在内（13）。

因此，预测空气质量不仅涉及天气预报的困难，还需要有关以下方面的数据和知识：

• 当地污染物浓度和排放量
• 远处的污染物浓度和排放量
• 污染物的移动和可能的转化
• 盛行风

预测空气质量的因素很多，因此空气污染预报既主观又客观。

空气质量预报技术

有许多这样的预报模型，其复杂程度都高于天气预报模型。这些模型是对空气中污染物如何在空气中扩散的数学模拟。

气象预报

准确空气质量预报的第一步是出色的天气预报。气象（天气）预报可分为三大类：气候学、统计方法和三维（3-D）模型。

气候学

气候学利用过去作为未来的指标。这种方法基于特定天气条件与污染水平之间的关系，因此可能非常单一。这种方法通常被扩展为将天气模式与污染模式相匹配。这种方法有许多局限性，被视为其他预测方法的补充工具。

统计方法

天气与污染之间的关联 空气质量与天气 空气质量与天气模式之间的关联可以通过统计方法进行量化。最常用的三种方法包括

1. 分类和回归树（CART） 旨在将数据分为不同组别。软件可识别与环境污染水平相关的变量。数据用于根据天气条件和相关污染物浓度预测浓度。
2. 回归分析 估计变量之间的关系。通过分析历史数据集，在污染水平和气象数据变量之间建立联系。其结果是一个可用来预测未来污染水平的等式。
3. 人工神经网络 使用自适应学习和模式识别技术。基于计算机的算法旨在模拟人脑的模式识别能力。由于采用了多维方法，这无疑是最适合预测污染的方法。

上述统计方法的一个缺点是，它们假定影响空气质量的过程是稳定的。因此，排放或气候的任何急剧变化（短期或长期）都会严重降低这些技术的准确性。有一些更复杂的方法试图将这些不足考虑在内。它们被称为三维模型。

三维模型

三维模型用数学方法表示对室外空气污染水平有影响的所有重要过程。三维模型通过使用多个子模型模拟空气污染的排放、传输和转化，这些子模型包括

• 排放模型： 模拟自然和人为排放源的空间分布。
• 气象模型： 创建一个轨迹模型，利用三维气象模型和排放数据预测环境污染水平。
• 化学模型：研究一次污染（排放）转化为二次污染的过程，以确定污染物的结果 (14)。

7 天空气质量预报

IQAir 的 AirVisual 平台 通过移动应用程序和网站提供空气质量预报。除了实时空气质量信息、天气和污染读数外，该平台还包括 7 天空气质量预报，因此可以做出明智的健康和福利决策，也有助于提前制定相应的计划。该平台采用先进的预测模型、不断发展的算法和机器学习，生成未来一周的准确空气质量预测。

有了 AirVisual 的 7 天预报，个人和政府就可以在预计出现空气质量问题时采取积极措施。

收获

污染预报技术和工具正在迅速改进，并将继续提高准确性。准确、易用的空气污染预报（如 AirVisual 上的预报）有助于提高公众意识，让敏感人群提前做好计划，并为政府提供公共卫生警报信息。