河北中南部属于我国京津冀地区的重要组成部分,是我国空气污染最为严重的地区之一,秋、冬季空气重污染现象频繁发生,已对当地居民健康造成了严重威胁,也影响了河北中南部的投资环境和经济竞争力。基于此,本文首先利用河北中南部2013-2015年实测的空气污染物浓度和气象资料,探究了空气污染的时空分布特征;其次,对造成河北中南部重污染过程进行了天气分型,并分析了两次典型重污染过程特征以及气象要素对污染物浓度的影响;最后,通过气象要素与污染物的多元逐步回归分析挑选出最优因子,基于BP神经网络构建了河北中南部空气质量预报模型,可为当地空气污染预报业务的开展及其预报水平的提高提供科技支持。主要研究结果如下:(1)河北中南部空气污染的时间变化特征是:2013~2015年,河北中南部年均空气质量指数(AQI)值呈逐年下降趋势,空气质量正在逐步改善;从空气质量指数(AQI)的逐月变化特征分析发现,重污染期主要在12月~次年1月。对河北中南部六种污染物的年变化进行分析,得出PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO五种污染物变化特征相似,冬半年重、夏半年轻;而O3与其它污染物的年变化特征正好相反,冬半年轻、夏半年重。对六种污染物的季节变化特征进行分析发现,PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2五种污染物浓度冬季最高,夏季最低,其中PM2.5、SO2和CO的季节变化比较明显,冬季浓度明显高于夏季,NO2浓度的季节变化却不明显;O3浓度在夏季最高,冬季最低,季节变化明显。(2)河北中南部空气污染的空间分布特征是:从年均空气质量指数(AQI)空间分布看,河北中南部以中度污染为主,呈现北部>南部>中部的空间格局;其季节的空间分布是,春季空气质量以轻度污染为主,且呈现西北部>西南部>东北部>东南部;夏季空气质量以轻度污染为主,空气质量比春季略差,石家庄的北部、衡水东南部、邢台东北部、邯郸东部、邯郸南部污染较为严重;秋季空气质量以中度污染为主,石家庄的北部、衡水西南部、邢台中部、邯郸东部污染较重;冬季空气质量以重度污染为主,石家庄大部、衡水的西北部、邢台西南部、邯郸北部、邯郸南部空气污染都比较严重。(3)对河北中南部2013~2015年19次重污染过程进行了天气形势分型。对其产生影响的地面天气系统主要分为:低压型、高压底部型、均压场型和高压后部型四种类型。其中,低压型是受低压带控制,气压场较弱,这种污染天气形势所占比例为28%;高压底部型是冷空气来自贝加尔湖偏东地区,所占比例为28%,此类天气形势易导致早晨形成大雾天气;均压场型污染天气形势是地面为均压场,无明显天气系统,此类型所占比例为24%;高压后部型易造成西南暖湿气流北上,有利于重污染天气的形成,所占比例为20%。(4)对2013~2015年重污染过程中2014年1月29日~2月2日和2014年2月20~26日两次典型重污染过程进行了个例分析。对两次过程中逐日AQI值和PM2.5、PM10浓度值日变化的观测事实进行了阐述,发现平均风速变大和湿度下降时常导致污染物浓度下降,表明风速和相对湿度是影响该地区空气污染的重要气象要素。对两次重污染过程的气象成因和维持机制分别从高空形势场500hPa、700hPa、850hPa以及地面形势场进行了分析,这两次过程的地面形势场分别属于均压场型和高压底部型(第二次过程后期为高压后部型)。(5)详细阐述了基于相关性较好的初始样本的BP神经网络空气质量预报模型的建立过程,以石家庄和邢台为例,将相邻两日污染物浓度差值作为预报量,利用前一日污染物浓度和当日气象要素日均值为预报因子,两者结合起来进行空气质量预报,并以冬季空气质量模型为例,对空气质量等级预报准确率进行检验。结果表明,石家庄和邢台SO2、O3等级预报准确率均为90%以上,PM2.5、PM10的等级预报准确率均为80%以上;首要污染物预报准确率均为80%以上。总体上,石家庄的空气质量等级预报准确率好于邢台。预报实践表明,在冬季的空气质量预报中,应考虑重污染过程的天气分型,在遇到本文第四章所述重污染过程的四种污染天气类型时,需要根据历史上这四种污染天气型控制时所对应的空气污染状况,对其预报结果进行适当的人工订正。此外,将本文第六章第一种预报模型的预报效果与利用相关性好的相邻两日气象要素日均值差值作为因子的预报模型的效果进行对比,结果表明,第一种以前一日污染物浓度和气象要素日均值为气象因子的预报模型比第二种以相邻两日气象要素日均值差值为气象因子的预报模型整体预报效果要好,第一种模型对空气质量等级及首要污染物预报较第二种模型在预报精度上更高,表明第一种预报模型可作为投入业务预报应用的优化预报方案。