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随着数值模式的不断完善和观测技术的不断提高，资料同化逐渐成为能够进一步提高数值预报水平的一种有效方法。20世纪70年代，资料同化开始引入空气质量预报领域，成为当前大气环境科学研究的一个新方向。简要介绍了资料同化的含义，较详细地介绍了Kalman滤波法、四维变分同化法、牛顿松弛法的基本思想和优缺点，重点阐述了国内外资料同化在空气质量预报中的研究应用情况，最后指出资料同化应用于空气质量预报时存在的问题和今后的研究方向。