簡介
當周邊空氣中的氣體、灰塵、煙霧或氣味的含量高到足以造成危害時，就會發生空氣污染。也就是對人類和動物的健康有害，或足以對植物和材料造成損害的數量。
污染通常以空氣品質指數 (AQI)評級來衡量，許多政府機構使用此指數來表達某一地區的空氣污染程度。隨著 AQI 的增加，可能受到不良健康影響的人口比例也會增加。
人們對空氣污染的意識正在迅速提高，因此對精確空氣品質預測的需求也在增加（Saadi 等人，2005 年）。
然而，預測污染就像預測天氣一樣困難。有大量的變量需要考慮 - 其中一些相當「不可預測」，例如政府干預和自然災害，兩者都可能對 AQI 產生巨大影響（Dye，2003 年）。
儘管如此，準確的空氣品質預測正逐漸成為重要的工具，可提供顯著的社會和經濟效益 - 其中最大的效益是規劃（Saadi 等人，2005 年）。預測可讓人們採取預防措施，避免或限制接觸不健康的空氣污染物 (Dye，2003)。政府也可利用早期預測，及早建立程序，有助於降低當地污染程度的嚴重性 (Saadi et al.2005)。
影響污染程度的因素
污染與當地天氣狀況及附近的排放物有密切關係，然而，越來越多的文獻顯示，污染的遠程傳輸是當地 AQI 讀數的另一個重要影響因素 (NARSTO，2003)。因此，預測空氣品質不僅牽涉到天氣預測的難度，還需要了解周圍和遠方的污染物濃度和排放量，並考慮到移動和可能的轉換（Saadi 等人，2005 年）。
當研究一系列可能影響 AQI 預測的因素時，您會了解到預測既可能是主觀的，也可能是客觀的。為了確保最準確的預測，我們需要擴大資料庫 - 資料庫越大，準確預測的可能性就越大。為了提高準確性，預測程式也會使用連續的即時資料，然後用於開發預測方法、監控當前狀況、評估預測表現並相應修正預測（Ballagas 等人，2003 年）
。空氣品質預測技術
氣象預測
氣象預測或天氣預測是下列所有技術的基石。準確空氣品質預測的第一步是獲得或創建出色的天氣預測。天氣預報利用科學和技術進行預測。一般而言，預測中使用的方法組合越多，預測就越準確
預測是一種主觀和客觀的技術，包含從簡單到複雜的多種技術。預測的時間範圍一般為一到三天 - 預測的時間越長，準確度就越低。為了簡單起見，方法可分為三大類：（U.S. EPA, 1999）：
- 氣候學：
氣候學是基於 假設過去是未來相對較好的指標。此方法基於特定氣象條件與污染程度之間的關係，因此可能非常單維。此方法通常會延伸至氣象模式 - 將氣象模式與污染模式相匹配。
氣候學作為一種預測方法，通常被視為補充其他預測方法的工具。這主要是由於該方法的限制 - 包括難以預測排放模式的突然變化，以及需要大量數據才能建立實際趨勢。
- 統計方法：
空氣品質與特定氣象參數之間的關係可使用各種統計技術進行量化。最常用的三種方法如下：
- 分類與回歸樹 (CART)- 此統計方法旨在將資料分類為不同的群組。它使用專門軟體識別與環境污染水準密切相關的變量 (氣象或空氣品質)。然後利用這些資料建立決策樹，根據預測變數 (氣象條件) 及其與污染物濃度的相關程度預測濃度。
- 回歸分析- 回歸分析可估算變量之間的關係。透過分析歷史資料集，我們能夠確定污染程度與氣象資料變數之間的關係。這會產生多元線性迴歸方程式，可用於預測未來的污染程度。
- 人工神經網路- 可以更複雜的方式分析歷史資料。人工神經網路透過應用適應性學習和模式識別技術，計算歷史資料與大氣因素之間的關聯。此方法使用以電腦為基礎的演算法，在模式識別方面模擬人腦。利用複雜的非線性資料，識別資料中「不可預見」的趨勢。由於其多維方法，這種方法可以說是最適合預測污染的方法
上述統計方法的一個缺點是，它們假定影響空氣品質的過程具有穩定性。因此，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。然而，有一些更複雜的方法嘗試將這些不足考慮在內 - 三維模型。
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- 三維 (3-D) 模型
這是一種預測空氣品質的決定性方法；它建立了三維模型，試圖用數學方法表示對環境污染水平有影響的所有重要過程。該模型通過利用模型中心內的多個子模型來模擬空氣污染的排放、傳輸和轉換。子模型的例子有：
- 排放模型 - 這些模型模擬自然和人為污染源的污染物排放的空間分佈和隨時間變化的排放。
- 氣象模型- 這些模型預測所有氣象條件，這些條件決定了污染物的運輸、沉積、混合、化學和排放。然後，該模型會透過建立軌跡模型來預測環境中的污染水平 - 利用之前的三維氣象模型和排放數據。 收集。
- 化學模型 - 化學模型研究一次污染（排放）轉化為二次污染的過程，包括其成分和形態。該模型使用基本化學定律、光譜特性（紫外線）和熱力學關係來決定污染物的最終組成和形態。
三維模型的分類是基於模擬污染濃度分佈的方法。它們可分為拉格朗日模式 (Lagrangian) 或歐拉模式 (Eulerian
)：- 拉格朗日模型拉格朗日模型利用氣象場資料來顯示污染物隨時間以個別氣團形式的傳輸與散佈。這會產生一個計算效率高的網路。然而，此方法的一個問題是空氣污染通常涉及非線性化學，因此難以描述大量個別源頭的互動。
- Eulerian 模型使用固定的垂直和水平網格。所有化學方程式都在網格中同時求解，包括單元間的污染物交換。根據條件和要求使用不同的網格。一般會在鄉村地區 (同質區域) 使用圓形網格，而在都市地區 (異質區域) 則會使用較細的網格。這些模型能夠產生多種污染物的三維濃度場，但需要大量的計算能力和專業知識。
準確性
為了確保預測盡可能準確，我們需要確保空氣品質預測系統包含相容元件的排列。這些元件將包括預測值/技術以及能夠提供大氣狀況即時測量的觀測網路。這些測量用於建立模型和評估預測品質。
結論
空氣品質預測與天氣預測一樣，都是預測，本質上並不精確。儘管它們經常準確，但由於空氣污染的不可預測性質，有時會出現變化。兩種特別不可預測的事件包括自然災害和排放的突然變化（工廠因某些事件而減少排放，例如政府批准的清潔空氣）。
預測技術正在快速改進，未來將繼續變得更加準確。政府和大眾瞭解空氣品質預測的必要性，不僅是為了監控自身的健康和安全，也是為了讓政府運用適應性管理技術，嘗試減少空氣污染。提高公眾對空氣污染的意識是非常重要的，而空氣品質指數預測是通過提供資訊來提高意識的一種方式。
