在我国各大城市群,每到夏季常常会产生甲醛高浓度聚集现象,并且表现出在人口密度高、人类活动较频繁的地区浓度相对更高的现象。甲醛作为一种特殊的醛酮类化合物,在大气中的含量普遍较低,而且平均寿命只有大约3.5个小时。甲醛不仅是VOC光化学反应的重要中间产物,也是形成自由基、氧化剂和臭氧的必要前提。传统的地面监测方法经常会因为出现数据缺失、误差大的问题而很难去系统、连续大面积地监测甲醛,而遥感技术削弱了传统地面监测的弊端。本文首先基于2010-2019年Aura/OMI卫星甲醛产品对京津冀地区的时空变化规律进行了分析,并分析了10年间的甲醛浓度空间变化趋势,并对未来的变化趋势做出预测。接着,对影响甲醛浓度分布变化的影响因子展开研究,分别通过自然影响因素和人为影响因素进行分析。最后通过OMI日均甲醛浓度数据和CMAQ模拟的甲醛数据相结合,基于多元回归模型、整合移动平均自回归模型（ARIMA）模型和长短时记忆机（LSTM）神经网络模型分别对甲醛日均浓度数据进行预测分析,进一步提高了甲醛污染预报的可行性。本文分析了京津冀地区2010至2019年年的对流层甲醛柱浓度时空变化规律和10年间的空间变化趋势,发现京津冀地区对流层甲醛柱浓度呈现出先增长后下降又缓慢上升的变化趋势。京津冀地区对流层甲醛浓度空间分布在季节上整体变化趋势基本与年均分布相同,四个季节的甲醛柱平均浓度大小表现为夏季＞秋季＞春季＞冬季。十年来京津冀地区甲醛浓度空间分布面积整体上是呈减少趋势的的。在未来,京津冀地区甲醛柱浓度将持续减少的区域面积约占32.51%,甲醛柱浓度将持续增加的区域面积占35.07%,总体上京津冀地区未来甲醛浓度将呈缓慢上升的趋势。在对京津冀地区影响甲醛浓度分布的各影响因子研究中发现,人类活动和自然因素,都对于甲醛浓度的空间分布产生了影响。最后使用CMAQ模拟的甲醛数据和OMI卫星甲醛日均浓度数据结合,使用多元线性回归模型、时间序列（ARIMA）模型和长短时记忆机（LSTM）神经网络模型分别来对京津冀地区典型城市的甲醛浓度进行了预测研究,发现LSTM神经网络模型对于甲醛日均浓度的预测更具优势,在各城市的预测结果均优于线性预测模型。