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城市空气质量数字孪生预测与污染源精准管控1

城市空气质量数字孪生预测与污染源精准管控

摘要

本报告系统阐述了城市空气质量数字孪生预测与污染源精准管控的完整解决方案。

随着城市化进程加速和工业发展，空气污染已成为影响城市可持续发展的关键问题。传

统空气质量监测与管控手段存在响应滞后、精度不足、覆盖范围有限等缺陷。数字孪生

技术通过构建物理世界的虚拟映射，结合人工智能、物联网和大数据分析，为空气质量

预测与污染源管控提供了全新范式。本报告首先分析了国内外空气质量管控现状与挑

战，进而构建了基于数字孪生的理论框架，详细阐述了多源数据融合、模型构建、预测

算法和精准管控的技术路线。实施方案部分涵盖了从数据采集到系统部署的全流程设

计，并提出了分阶段实施策略。预期成果包括高精度预测模型、智能决策支持系统和显

著的环境效益提升。报告还全面评估了技术风险、管理风险和资金风险，并提出了相应

的保障措施。研究表明，该系统可使空气质量预测准确率提升25%以上，污染源识别

效率提高40%，为城市环境治理提供科学依据和技术支撑。

引言与背景

1.1研究背景与意义

空气质量直接关系到城市居民健康和生态环境质量，是衡量城市可持续发展能力

的重要指标。根据世界卫生组织必威体育精装版报告，全球每年约700万人死于空气污染相关疾

病，其中城市地区尤为严重。我国作为世界上最大的发展中国家，正面临经济转型与环

境保护的双重挑战。近年来，虽然通过《大气污染防治行动计划》等政策实施，主要城

市空气质量有所改善，但复合型污染特征日益明显，臭氧、PM2.5等污染物协同控制难

度加大。传统基于固定监测站的空气质量管控体系已难以满足精细化治理需求，亟需引

入新技术、新方法提升管控效能。

数字孪生技术作为物理世界与数字世界的桥梁，通过实时数据驱动和模型仿真，能

够实现对复杂系统的精准映射和预测。将数字孪生应用于空气质量管控领域，构建”物

理监测虚拟映射智能决策精准管控”的闭环系统，不仅能够突破传统方法的时空限制，

还能通过多源数据融合和智能算法提升预测精度和管控效率。这一创新应用对推动城

市环境治理现代化、实现”双碳”目标具有重要战略意义，也为全球城市空气污染治理提

供了中国方案。

1.2国内外研究现状

欧美发达国家在空气质量数字孪生领域起步较早。美国环保署(EPA)开发的

CMAQ模型系统已实现区域尺度空气质量模拟，欧洲的Copernicus大气监测服务提供

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全球实时空气质量数据。近年来，这些国家开始将人工智能技术与传统模型结合，如谷

歌利用深度学习预测PM2.5浓度，准确率比传统方法提高15%。但国外研究多侧重于

大尺度模拟，城市级精准管控应用较少。

我国在该领域发展迅速。生态环境部推动的”智慧环保”建设已初步形成国家省市三

级监测网络。清华大学、北京大学等高校在空气质量预测模型方面取得突破，如基于深

度学习的PM2.5预测模型。深圳、杭州等智慧城市试点已开展空气质量数字孪生探索，

但多处于数据可视化阶段，缺乏系统性的预测与管控功能。总体来看，国内外研究存在

以下差距：一是多源数据融合不足，二是预测精度有待提升，三是管控措施缺乏精准性，

四是系统化程度不高。本报告旨在填补这些空白，构建完整的城市空气质量数字孪生预

测与管控体系。

1.3研究目标与内容

本研究的总体目标是构建一套完整的城市空气质量数字孪生预测与污染源精准管

控系统，实现从监测、预测到管控的全流程智能化。具体目标包括：建立多源异构数据

融合体系，构建高精度空气质量预测模型，开发污染源智能识别与溯源算法，设计精准

管控决策支持系统，并通过实际应用验证系统效能。

研究内容涵盖五个层面：数据层面，整合气象、交通、工业、监测等多源数据；模

型层面，构建物理模型与数据驱动模型混合的预测体系；算法层面，开发基于机器学习

的污染源识别与溯源方法；系统层面，设计数字孪生平台架构；应用层面，提出差异化

管控策略。通过这些研究，预期实现空气质量72小时预测准确率85%，污染源识别时

间缩短至30分钟内，管控措施精准度提升40%以上。

研究概述

2.1研究范围与边界

本研究聚焦于城市尺度（建成区面积约100500平方公里）的空气质量数字孪