與預測天氣類似，有一些模型可以預測空氣污染和空氣質量的水平。與天氣預測模型相比，有許多需要更複雜的預測模型。這些模型是關於空氣傳播污染物如何在空氣中分散的數學模擬（1）。

為什麼需要空氣質量信息

當周圍空氣中包含足夠數量的氣體，灰塵，煙霧或氣味以對人類和動物的健康有害或足以對植物和材料造成損害時，就會發生空氣污染。

空氣污染是我們時代的偉大殺手之一。污染的空氣每年估計造成約700萬人死亡：家庭空氣污染約300萬，周圍（室外）空氣污染受到400萬次死亡（2）（3）。數據表明，全球空氣污染與：

• 所有心血管死亡的19％
• 缺血性心髒病死亡中有24％
• 21％的中風死亡
• 23％的肺癌死亡（4）

此外，室外空氣污染似乎是兒童神經發育障礙（5）和成人神經退行性疾病的重要危險因素（6）。

借助經濟，生態和人類收費空氣污染，預測技術是越來越重要的努力。

空氣污染信息和預測的好處

空氣污染的預測是多個層面的值得投資 - 個人，社區，國家和全球。準確的預測可以幫助人們提前計劃，減少對健康的影響和相關的成本。

當人們意識到呼吸質量的變化時，污染物對其健康的影響以及可能引起不利影響的集中的影響，就有很有可能激勵個人行為和公共政策的變化（7 ）（8）。

這種意識有可能創造更清潔的環境和更健康的人口。政府還利用早期預測來建立降低當地污染水平的嚴重程度的程序（9）。

空氣質量預測的準確性

預測空氣質量時，有許多變量需要考慮，其中一些變量是不可預測的。例如，北京的當局有時命令燃煤電廠和工廠關閉並禁止該市數百萬登記車的一部分運營（10）。

空氣污染水平與當地天氣狀況和附近的污染排放密切相關（11）（12）。但是，通過強風的污染遠程運輸也是一個重要的影響因素，在預測局部AQI讀數時必須考慮（13）。

因此，預測空氣質量不僅涉及天氣預報的困難，還需要有關：

• 局部污染物濃度和排放
• 遠處的污染物濃度和排放
• 污染物的運動和可能的轉換
• 盛行的風

預測空氣質量的許多因素導致空氣污染的預測既主觀又客觀。

空氣質量預測技術

有許多這樣的預測模型，所有這些都比天氣預測模型需要更多的複雜性。這些模型是空中污染物如何在空氣中分散的數學模擬。

氣象預測

準確的空氣質量預測的第一步是一個很好的天氣預報。氣象（天氣）預測可以分為三個主要類別：氣候學，統計方法和三維（3-D）模型。

氣候學

氣候使用過去是未來的指標。該方法基於特定天氣條件和污染水平之間的關係，因此可能是非常一維的。此方法通常擴展到包括將天氣模式與污染模式的匹配。這種方法有許多局限性，它被視為補充其他預測方法的工具。

統計方法

之間的關聯 空氣質量和天氣 可以使用統計方法來量化模式。最常用的三個包括：

1. 分類和回歸樹（購物車） 旨在將數據分類為不同的組。軟件標識與環境污染水平相關的變量。數據用於根據天氣條件和相關污染物濃度預測濃度。
2. 回歸分析 估計變量之間的關係。通過分析歷史數據集，可以在污染水平和氣象數據變量之間建立關聯。結果是一個方程，可用於預測未來的污染水平。
3. 人工神經網絡 使用自適應學習和模式識別技術。基於計算機的算法旨在模擬人腦的模式識別能力。由於其多維方法，這是預測污染的最合適的方法。

上述統計方法的一個缺點是，它們在影響空氣質量的過程方面假設穩定性。因此，對排放或氣候的任何急劇變化（短期或長期）都會嚴重降低這些技術的準確性。有更複雜的方法試圖考慮這些缺口。它們被稱為三維模型。

三維（3-D）模型

三維模型在數學上代表了對室外空氣污染水平產生影響的所有重要過程。三維模型通過使用多個子模型模擬空氣污染的發射，運輸和轉化，包括：

• 排放模型： 模擬來自自然和人類來源的排放的空間分佈。
• 氣象模型： 創建一個軌跡模型，以使用3-D氣象模型和排放數據來預測污染的環境水平。
• 化學模型：考慮將主要（發出）污染轉化為二次污染，以確定污染物的結果（14）。

7天空氣質量預測

iqair的 氣象平台 通過移動應用程序和網站上提供空氣質量預測。除了實時空氣質量信息，天氣和污染讀數外，該平台還包括7天的空氣質量預測，因此可以做出明智的健康和福祉決策，並且也有助於相應地計劃。該平台使用先進的預測模型，不斷發展的算法和機器學習來生成未來一周準確的空氣質量預測。

借助Airvisual的為期7天的預測，當有預期的空氣質量問題時，個人和政府可以採取積極的步驟。

外賣

污染預測技術和工具正在迅速改善，準確性將繼續提高。準確且易於訪問的空氣污染預測，例如在空中視圖中發現的預測，有助於提高公眾意識，允許敏感人群提前計劃，並為政府提供公共衛生警報的信息。