本项目根据时间、空间、气象、环境监测等多维数据进行大数据分析，建立主要大气污染源排放污染物的扩散模型，实现较为精确的大气污染物多点扩散及其聚合的三维GIS动态显示，能够进行重点城市空气污染的全域三维空间分析，并为PM2.5源解析提供参考；基于空气质量指数的时间序列变化特性，综合考虑社会、气象、地理等因素，建立复合架构的预测体系，利用历史空气质量数据，实现了高精度的空气质量预测；以空气质量预测、污染源污染定量为基础，对污染企业的生产、节能减排进行规划，为政府和环保部门提供制定政策的辅助决策系统，实现重点城市空气污染预测评估与控制辅助决策。 项目在单个工业污染源的空间扩散仿真模型基础上，建立了多污染源污染综合作用的空间扩散仿真模型，能够填补利用仿真方法分析空气污染扩散的空白，采用大区域的三维立体GIS的方式展现污染，使得晦涩难懂的环境污染专业问题形象化表示，和政府决策者以及居民密切结合，创造了环境污染得到了最合理的监督的环境，为政府和环保部分提供制定政策的依据和治理对策的辅助决策，项目的研究成果，具有较高的理论研究价值和市场应用推广价值，其主要创新点如下： 

1、细颗粒物的聚合、扩散仿真 建立了描述细颗粒物的聚合、扩散的数学模型，考虑了环境、环保措施等各种因素，在多条件下进行污染物浓度的估算，研究了特殊地形、特殊气象和地貌条件下的扩散模式，定量分析城市污染企业排放的扩散对PM2.5、PM10污染的影响，实现了精度较高的细颗粒物聚合、扩散仿真。 

2、基于时序趋势外推方法和人工智能算法结合的空气质量预测 进行了空气质量预测的模型分析，设计了趋势外推方法和ARIMA模型结合的预测模型、BP神经网络和免疫算法相结合的预测模型，研究了基于大数据的数据挖掘模型，并进行了空气质量高精度预测的系统实现。 

3、空气污染的大数据分析和并行计算实现 基于大数据分析，将时间序列分析和人工智能等方法相结合，对环保监测、气象、空气污染和地理数据等构成的环保大数据采用多GPU并行运算，较好的解决了空气污染定量分析和空气质量预测问题，对研究空气细颗粒物污染来源和影响因素提供了数据支持。 

4、细颗粒物多点扩散及其聚合的三维GIS动态显示 项目实现了多污染源的细颗粒物以及气态污染物扩散叠加以及聚合仿真，将目前依托单个监测点进行环保研究的方式拓展到了三维全空间，实现了重点污染源空气污染的三维GIS动态显示。 

5、提出火电细颗粒污染控制的辅助决策方案 考虑省际与地区间调剂和电厂环保裕度的发电量分配，考虑电厂环保裕度和污染的发电厂内部机组负荷分配，进行了发电厂环保耗量预测计算，为火电细颗粒物的控制提供了辅助决策方案。 本项目研制过程中共申请国家专利5项、软件著作权4项。整套软件系统经过了河南省863软件评测中心的检测，认为软件运行稳定、可靠，软件功能达到设计要求。 综上所述，空气污染预测评估与控制辅助决策系统对整个社会的民生稳定、经济运转等都有着至关重要的作用，该项目具有广阔的推广应用前景。