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近年来京津冀地区空气质量污染形势严峻,尤其是重污染过程频繁发生,严重危害公众健康,影响社会经济环境协调发展。在当前大气污染防治措施中,空气质量预报预警系统的建设与发展已经成为我国应对大气环境问题的重要方法。目前我国多个区域及城市已建立了常规的空气质量预报预警系统,但是,对可实现污染物区域和行业来源的实时污染来源预报系统研究较少。本文建立了以区域空气质量模型CAMx中颗粒物源追踪模块PSAT为核心的京津冀地区污染来源识别系统。目前系统已经实现日常运行,每天能给出未来3天京津冀地区PM2.5分区域分行业来源的预报和实时分析。利用此系统模拟了京津冀地区2014年全年的空气质量数据,将获得的水平网格分辨率分别为36km与12km双层嵌套的模拟气象和污染物浓度结果与观测数据进行对比评估模拟效果。选取2014年1月11日至25日为研究时段,利用该系统研究了两种减排方案及情景对北京市研究时段内重污染过程中PM2.5峰值浓度、重度及以上污染PM2.5平均浓度、污染持续时间、污染覆盖面积削减效果。主要结论为:（1）预报系统构成、功能:该预报系统输出主要污染物浓度的同时,也能给出预报追踪地区分区域和行业的污染来源贡献。该系统集中了常规空气质量预报系统的功能和优点,能够给出未来3天京津冀各地区主要污染物浓度时空变化。在此基础上利用CAMx模型中的源追踪模块,通过设置追踪的污染源区和行业类别,并经过追踪的区域与行业个数搭配及大量测算实现京津冀地区污染来源预报。（2）预报系统风速评估:网格分辨率分别为36km与12km模拟风速日均值无明显差异,但与观测风速值存在一定差异。36km与12km模拟结果相对于观测数据均有偏高趋势,但存在季节差异,春季、秋季、冬季趋势模拟较好但存在偏高趋势,夏季为偏低。36km与12km这两组模拟结果经置信度为99%检验呈高度相关关系,相关系数为0.91,相对于观测资料数值差异基本一致。限于观测资料,目前的对比分析只是初步的评估。由此推测风速模拟小时值与观测值差异可能更大。（3）预报系统PM2.5浓度评估:36km与12km模拟PM2.5日均值差异较大,但主要是由源排放的差异造成。36km与12km均能较好地再现了PM2.5观测变化趋势。36km模拟结果在空气质量等级为优和良时模拟较好,其他情况下存在偏低趋势;12km模拟结果模拟高值能力较好,但是在低值时存在偏高趋势。36km与12km这两组模拟结果经置信度为99%检验呈高度相关,相关系数为0.94,这在一定程度上是由模式系统决定的,两者在数值上的差异主要是由源排放差异造成的。（4）预报系统在减排措施对重污染过程影响中的应用:与不减排方案相比,减排方案1与方案2及其各情景对重污染过程中PM2.5峰值浓度、重度及以上污染PM2.5平均浓度具有不同程度的削减作用,提前12、11、10…4、3天实施减排措施其削减效果基本一致,而提前1天采取减排措施削减量和百分比最大,削减效果最显著,这主要是因为上述过程PM2.5一次组分均有削减,而PM2.5二次组分除当天减排外其他情景均有增加,且提前一天减排情景下PM2.5二次组分增加量较小。两种减排方案及其情景均减少了北京市重污染过程中度及以上、重度及以上污染持续时间,同时对PM2.5峰值浓度时刻中度及以上、重度及以上污染覆盖面积起到了削减作用。（5）预报系统有待优化:经初步检验,该预报系统需要进一步优化和完善。首先结合观测资料、污染源调查资料对高、低分辨率的源清单进一步调整,作进一步评估反馈。然后进一步搜集全面的观测资料,对系统模拟的气象因素、各污染物结果进行全面评估。最后结合其他大气污染物来源解析模型、长期监测资料对该系统得到的PM2.5区域来源和行业来源进行评估。