空气质量预报模型是进行空气污染预报和建立污染减排措施的重要方法。随着空气质量预报模型的发展,其类型和数量日益丰富,应用需求也越来越广泛。然而,不同模型在机理、适用区域等方面存在明显的差异性特征,实际建模应用中往往需要对不同模型的适用情景进行繁琐的考量和处理。这在增加模型使用者应用难度的同时,也在开展涉及到多专业、多领域模型的集成应用中增加了综合模拟结果的不确定性。当前,关于空气质量预报模型的评估策略和指标各自为营,难以支撑适应于多样化目标地理问题的模型选择,缺少对模型适用情景的体系性研究。因此,本文从空气质量预报模型的适用情景分析出发,以情景特征体系的构建为切入点,从模型特征和用户使用情景特征两个层面归纳形成情景特征体系;基于此情景特征体系,分别构建模型特征库和用户使用情景特征库。通过将模型特征库和用户使用情景特征库进行指标化关联,面向空气质量预报模型的合理应用需求,本文以匹配与推荐为引导,研究模型的自适应选择方法,实现基于情景特征的模型匹配,以及模型执行驱动的数据资源推荐。本文的主要研究内容和成果如下:(1)情景特征体系与特征库构建。面向模型适用情景的体系性研究需求,从模型特征及用户使用情景特征两个层面构建情景特征体系,形成模型特征子体系及用户使用情景特征子体系。以模型特征子体系为指导,分别从模型建模机理和适用区域两个角度构建模型特征库;以用户使用情景特征子体系为指导,分别从无限定条件和有限定条件两个角度构建用户使用情景特征库。通过情景特征体系与特征库的构建,为自适应选择方法中模型的匹配提供依据和支撑。(2)空气质量预报模型的自适应选择方法。面向空气质量预报模型合理应用的需求,以匹配与推荐为引导,提出模型的自适应选择方法,包括基于情景特征的模型匹配方法,以及模型执行驱动的数据资源推荐方法。针对模型匹配方法,以相似度计算方法为内核,基于构建的模型特征库和用户使用情景特征库,实现基于情景特征的模型匹配。针对数据资源推荐方法,构建数据资源库和数据处理工具资源库,并对其进行结构化表达,以资源关联方法为内核,通过情景特征库与结构化文档之间的绑定关联,实现模型执行驱动的数据资源推荐。(3)模型自适应选择原型系统构建。基于对情景特征体系及模型自适应选择方法的研究,设计并构建了模型自适应选择原型系统。面向用户在不同情景下的空气质量预报模型应用需求,开发前端页面支持用户在线定制情景。通过模型资源、数据资源及数据处理工具资源的开放式接入,帮助用户在开放式网络环境下,使用网络化资源进行模型的在线匹配与运行。基于构建的原型系统,针对两类用户使用情景,对提出的模型自适应选择方法进行实验与验证。本文通过情景特征体系与特征库的构建,以及模型自适应选择方法的研究,将空气质量预报模型与实际应用需求进行系统性的关联,使之不再局限于特定研究领域,具有更加开放的应用入口。本文研究的空气质量预报模型自适应选择方法,可以辅助不同情景下模型的合理应用,降低模型的使用难度,为进一步推广和应用空气质量预报模型提供很好的参考。