空气质量数值模式预报是通过气象模型来模拟大气运转的过程,分析大气中各种元素的相互作用来预测各种污染物的浓度,从而实现空气质量的预报。由于大气混沌特性、初始气象场的不确定性及模型自身误差的限制,使得数值模式预报中往往存在着一定的偏差。多模式集成技术是解决数值预报不确定问题的一种高效方法,它能够综合利用各环境气象模式的优点来减少预报误差。本论文在探讨分析了京津冀区域空气污染形势的基础上,研究了基于神经网络算法的多模式集成预报技术,丰富了深度学习在空气质量预报方面的研究方法,为污染防控和交通出行提供了科学参考。本文核心研究内容如下。对京津冀地区的空气污染形势从空气质量指数AQI、首要污染物、污染物浓度三方面进行细致分析,探究AQI年均值的空间分布特征和季均值的四节变化规律,统计各项首要污染物天数的占比情况和主要的首要污染物天数的月变化规律,研究了重点城市的各项污染物浓度的季节变化和日变化的特征规律。实验结果表明,空气质量南高北低,秋冬季污染严重,PM2.5为主要的首要污染物,且是一种持续性、区域性的大气污染物。在中国气象局雾-霾数值预报系统和睿图-化学子系统两种数值模式预报产品的基础上,先后构建了基于循环神经网络和长短期记忆神经网络的多模式集成预报模型,通过参数敏感性实验优化模型,对预报结果进行评估分析,添加实时修正与趋势分析模块对模型结构进行改进,模拟典型重污染案例。实验结果表明,集成预报模型有效改善了数值模式的预报结果,降低了预报误差。