我们通常所说的空气质量数值预报，是指科学家将描述空气污染物经排放后在大气中迁移、反应、转化和沉降的一系列数学方程组，通过数值分析的方法进行离散化，处理到有限的空间格点上进行差分运算，并用计算机语言编程成为计算机程序，交给计算机执行完成具体运算。学术上我们称这类数值模式为欧拉格子模式，也称空气质量模式。空气质量模式可以被用来预测区域范围（从几百公里到上千甚至两三千公里）内以一定空间分辨率分布的污染物浓度。
具体来讲，空气质量模式一般把要模拟区域上空的大气层，比如覆盖全中国的一个很大的矩形区域，从地面开始往上到接近20公里的上空，分成厚度不等的若干层。越接近地面层厚越小，比如最下面一层通常小于20米，就是人类直接呼吸的那一层。同时也在水平方向上，将这个矩形的区域分割为成千上万个相同大小的方格子，比如边长12公里的格子。空气质量模式就是针对这每一个边长12公里的具有一定高度的盒子来计算空气污染物浓度的。你可以想象实际上最下面一层的那些格子都是些非常扁的方盒子。接下来，首先，天气预报模式（空气质量数值预报系统的第一部分）为每个格子预测短期未来每个时步（计算时间步长，跟格子边长有关，可以短至几分钟）的风速、气温、压强、辐照等气象要素。这些气象要素后边会被用来确定每个格子内的空气污染物随着空气如何流动和扩散，以及在一定的气温和辐照下的化学反应和其他转化的激烈程度。然后，由源排放模式（空气质量数值预报系统的另一个重要组成部分，用来估算和预测源排放，参见“什么是源排放清单？”）预测每个盒子内未来每个时步的空气污染物的排放量。最后空气质量模式本身根据每个盒子在上一个时步的计算浓度作为初始污染物浓度，加入这个时步新增加的排放污染物，还有从相邻盒子传输或者扩散过来的污染物，然后计算这些污染物之间的化学反应（包括气体之间，气体和固体，还有气体和液相间的化学反应），还要考虑是否有沉降或被雨水冲刷到地面的影响，以及在区域边界上的盒子是否有传输进、出区域的，从而最终得到一组更新的每一个盒子的污染物浓度数值。
空气质量模式的计算“格子”
矮马预报就是通过计算这些方盒子的污染物浓度来预测全中国每一寸土地上空的空气质量。仔细观察矮马预报的空间分布图，可以发现用不同颜色表示的污染物浓度或者AQI数值分布，在颜色边界上并不是平滑的，而是锯齿状的，那正是空气质量模式用来计算的格子的边界。而在每一个格子内，预测浓度是均一的。矮马预报的重点城市预报，就是将全国重点城市的市中心所在格子的预测浓度提取出来，作为该城市的数值预报代表值。用市中心的浓度预报代表这些城市的空气污染水平，其好处是这个点位通常是很多城市的人口最密集区域，因此这个预报照顾了大多数人群。但是对于大型都市来说，其缺点也是显而易见的，因为这些都市往往有多个人口密集区域，最好按监测站点的位置提取多个地点的预报（矮马预报正在研发的手机应用可以根据用户的经纬度位置提取预报数值）。然而由于众所周知的原因，矮马预报目前未能获得全国监测站点的经、纬度数据，从而无法按监测站点的经、纬度位置提取相应格子的预测浓度值，然后按监测总站的城市日报的报告方式对同一城市范围内的所有站点的数值作平均，给出该城市的城市预报值。
另外还要强调的一点是，在每一个格子内，预估的源排放量是有时间变化的。不光有季节变化即月际变化，还有周变化（即周一至周日的变化），甚至是细化到每小时的24小时日变化。这些月、周以及日变化，对于不同种类的源也是各不相同的。比如电厂源的季节变化比较明显，但是周内变化一般就没有那么明显，而相对来说日变化就更不显著了。但是汽车源具有典型的显著的周和日变化。日变化好理解，比如上、下班的高峰时刻。周变化则规律不同，西方国家一到周末汽车源显著减少，但是在我国的很多地方，周末可能反而因私车上路增多，抵消了不少汽车源的减少。其实，汽车源也是有季节变化的，比如汽车排放的可挥发性有机物在夏季要更多。这些源排放的时间分配特征是通过调查不同种类的源在各地的典型排放特征得到的。所谓典型，就是通常情况。因此，突发的变化，是不在预报系统内的。当然，如果这个“突发”后来变成有规律了，我们也可以把它纳入到预报系统的源排放模式里，即用具体数值将这个源的时间变化规律表达出来。突发的源排放往往是空气质量模式预测误差的重要来源，比如夏秋收之际的秸秆焚烧。
关于电脑预测的准确性，见“电脑预测空气质量靠谱吗？”。
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