在大气复合污染防治与碳中和战略的双重背景下，大气环境模型已成为空气质量预报、污染溯源及政策评估的核心工具。本研究全面梳理了我国大气环境模型从早期“引进吸收”到“自主创新”的历程，系统总结了在核心科学机理突破、技术创新及业务应用方面的中国贡献，并为构建下一代智慧地球系统模型提供了前瞻性思考。
中国大气环境建模的起步源于20世纪90年代对酸沉降与光化学烟雾问题的科学回应，早期的研究者在消化国际经验的基础上，迅速建立起以嵌套网格空气质量预报建模系统（NAQPMS）为代表的自主三维欧拉模式框架，实现了从经验扩散向动态机理模拟的初步转型 。进入21世纪，随着北京奥运会等重大国际活动的举办，模型研发进入了在线耦合与业务化预报的快车道，气象与化学过程的深度集成使得实时预报与精准溯源成为可能 。2013年以后，在“蓝天保卫战”与碳中和目标的双重驱动下，大气环境模式进入高分辨率、多污染物、多尺度集成与人工智能融合的新阶段 。目前，我国已构建起包括NAQPMS、CUACE、RegAEMS以及2024年发布的开源社区模式EPICC-Model在内的多层次建模体系，标志着我国大气环境模式正式迈入国际化、开源化发展阶段。
图 1 中国大气环境模式发展的重要里程碑
在科学创新方面，中国学者精准破解了中国复合污染形成的机理难题。针对重污染期间硫酸盐浓度被低估的问题，研究通过引入锰催化二氧化硫氧化等机制，显著提升了极端灰霾过程的再现能力；在臭氧研究领域，通过敏感性分析、源标记技术等手段揭示了前体物的非线性响应关系，为制定区域协同控制策略提供了理论基础。此外，在物理反馈及二次气溶胶（SOA）生成机制等领域的改进，使多项中国原创模块被WRF-Chem等国际模型采纳。
图 2 化学传输模式（CTMs）中通常表征的关键大气过程
在技术突破层面，大气数值模式已实现从过程模拟向业务化技术的跨越。通过多源数据同化与排放反演技术，模型显著提升了预报准确性；借助高性能计算及国产异构加速器，运算效率提升数十倍，突破了高分辨率实时模拟的算力瓶颈。结合精细化来源解析与响应曲面法（RSM），模型已成为联防联控和定制化减排决策中不可或缺的“数字底座”。
针对目前面临的物理机理表征不精、计算开销与精度需求矛盾等挑战，论文提出了未来发展的四大战略支柱：一是推动人工智能（AI）与机理模型深度融合，利用机器学习提升计算效率并保持可解释性；二是以EPICC-Model为契机，推动多团队协同开发与开源国际化；三是探索自适应网格细化（AMR）等先进数值技术；四是将大气化学更紧密地嵌入地球系统模型（ESM），科学表征气候变化背景下的复杂反馈作用。
该研究成果以综述论文的形式发表在《Advances in Atmospheric Sciences》，中国科学院大气物理研究所王自发研究员为本文第一作者兼通讯作者。论文收录在《大气科学进展》创刊40周年暨中国气象学会成立百年纪念专刊（https://www.iapjournals.ac.cn/aas/en/topic?id=62c963b1-2d64-44fb-9f61-04a173789421）中。此项工作得到了京津冀区域环境综合改善国家科技重大专项（项目编号：2025ZD1201702）资助和国家重大科技基础设施“地球系统数值模拟装置”的技术支持。
文章信息：
Wang, Z. F., and Coauthors, 2026: Advances and perspectives in atmospheric environment modeling in China. Adv. Atmos. Sci.
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