與預測天氣類似，也有預測空氣污染程度和空氣品質的模型。有許多預測模型需要比天氣預測模型更複雜。這些模型是用數學模擬空氣中的污染物如何在空氣中散佈 (1)。
為什麼需要空氣品質資訊
當周邊空氣中的氣體、灰塵、煙霧或氣味的含量高到足以危害人類和動物的健康，或足以對植物和材料造成損害時，就會發生空氣污染。
空氣污染是我們這個時代的一大殺手。據估計，全世界每年有 700 萬人死於污染的空氣：約 300 萬人死於家庭空氣污染，400 萬人死於環境（室外）空氣污染 (2) (3)。資料顯示，全世界的空氣污染與下列因素有關
- 19% 的心血管疾病死亡個案
- 24% 的缺血性心臟病死亡個案
- 21% 的中風死亡個案
- 23% 的肺癌死亡個案(4)
此外，戶外空氣污染似乎是兒童神經發育障礙 (5) 和成人神經退化性疾病 (6) 的重要風險因素。
隨著空氣污染對經濟、生態和人類造成的損失，預測技術的重要性與日俱增。
空氣污染資訊與預測的好處
空氣污染預測在個人、社區、國家和全球等多個層面上都是值得投資的。準確的預測有助於人們提前規劃，減少對健康的影響和相關成本。
當人們意識到他們呼吸的空氣品質的變化、污染物對其健康的影響以及可能造成不良影響的濃度時，就更有可能促使個人行為和公共政策發生變化 (7) (8)。
這種意識有可能創造更清潔的環境和更健康的人口。政府也會利用早期預測來建立程序，以降低當地污染程度的嚴重性 (9)。
空氣品質預測的準確性
預測空氣品質時，需要考慮許多變數，其中有些變數相當難以預測。例如，北京當局有時會下令關閉煤廠和工廠，並禁止全市數百萬輛登記車輛中的一部分運行 (10)。
空氣污染程度與當地天氣狀況及附近的污染排放密切相關 (11) (12)。然而，污染的遠程傳輸 - 透過強風 - 也是一個重要的影響因素，在預測當地 AQI 讀數時必須加以考慮 (13)。
因此，預測空氣品質不僅牽涉到天氣預測的困難，還需要以下方面的資料和知識：
- 當地的污染物濃度與排放量
- 遠方的污染物濃度與排放量
- 污染物的移動和可能的轉變
- 盛行風
預測空氣品質的許多因素導致空氣污染預測既主觀又客觀。
空氣品質預測技術
有許多這樣的預測模型，而且都需要比天氣預測模型更複雜的技術。這些模型是用數學模擬空氣中的污染物如何在空氣中散佈。
氣象預測
準確空氣品質預測的第一步是優良的氣象預測。氣象（天氣）預報可分為三大類：氣候學、統計方法和三維（3-D）模型。
氣
候學 氣候學使用過去作為未來的指標。此方法基於特定天氣條件與污染程度之間的關係，因此可能非常單維。這種方法通常會擴展到包括天氣模式與污染模式的匹配。此方法有許多限制，因此被視為補充其他預測方法的工具。
統計方法
空氣品質與天氣模式之間的關聯可使用統計方法量化。最常用的三種方法包括
- 分類與回歸樹 (CART) 旨在將資料分類為不同的群組。軟體識別與環境污染程度相關的變量。根據天氣狀況和相關污染物濃度，使用資料預測濃度。
- 回歸分析估算變量之間的關係。透過分析歷史資料集，在污染程度和氣象資料變數之間建立關聯。其結果是一個方程式，可用於預測未來的污染水平。
- 人工神經網路使用自適應學習和模式識別技術。基於電腦的演算法旨在模擬人腦的模式識別能力。由於其多維方法，這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是穩定的。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。有一些更複雜的方法嘗試將這些不足考慮在內。它們被稱為三維模型。
三維 (3-D) 模型 三維模型
在數學上表現了對室外空氣污染水平有影響的所有重要過程。三維模型利用多個子模型模擬空氣污染的排放、輸送和轉化，這些子模型包括
- 排放模型： 模擬自然與人為污染源排放物的空間分佈。
- 氣象模型：建立軌跡模型，利用三維氣象模型和排放資料預測環境污染程度。
- 化學模型： 檢視一次（排放）污染轉變為二次污染的過程，以決定污染物的結果 (14)。
7 天空氣品質預報
IQAir 的AirVisual 平台可透過行動應用程式和網站提供空氣品質預報。除了即時空氣品質資訊、天氣和污染讀數之外，該平台還包括 7 天空氣品質預測，因此可以做出明智的健康和福祉決策，也有助於提前制定相應計劃。該平台使用先進的預測模型、演算法和機器學習來產生準確的未來一週空氣品質預測。
有了 AirVisual 的 7 天預測，當預期出現空氣品質問題時，個人和政府就能採取主動措施。
隨時瞭解空氣中的污染物
空氣品質第一的應用程式
啟示
污染預測技術和工具正在快速改進，並將繼續提高準確性。準確且容易取得的空氣污染預測 (如 AirVisual 上的預測)，有助於提高大眾意識，讓敏感族群能提早規劃，並為政府提供公共衛生警示資訊。
