我国区域空气质量远未达标,大气重污染事件频发,京津冀区域尤为严重。因此,迫切需要大气污染业务预报。空气污染数值预报是一种有效的获知未来空气质量方法,它可以深入分析污染过程演变特征,解析污染物的来源和去向,及模拟预测应急控制效果等。2013年开始中国环境监测总站联合中国科学院大气物理研究所建立了京津冀预报预警业务化测试系统,从该年开始开展区域6项污染物及AQI预报预警服务,并重点关注京津冀区域的重污染天气过程。业务预报时,主要关注重污染天气过程的起始时间,持续时间以及污染影响的空间范围。因此,本文利用2013和2014年测试系统的预报产品,从上述三个方面着手发展了一种用于评估京津冀区域重污染过程数值预报能力的新方法,并探讨重污染天气过程早报、晚报及漏报的可能气象条件原因,以提高预报准确率。结果表明：（1）数值模式系统提前三天预告重污染天气过程的预报准确率可达57%,秋冬季预报效果好于其他季节,静稳型预报效果好于沙尘型和特殊型。（2）对模式AQI预报结果统计发现,当预报AQI值达到150以上时,实际发生重污染天气过程的概率较大,如定义AQI等于150作为重污染天气预警临界值,模式预报准确率可提高至70%以上。（3）天气系统对污染过程预报有重要影响,WRF气象模式对中低层天气系统位置及强度预报偏差是导致静稳型污染过程早报和晚报的一个重要原因。本文将发展的新方法应用于评估预测2006-2015年冬奥会同期发生重污染的风险。2022年冬季奥运会将在北京举行,届时北京地区空气质量要达到国家标准和世界卫生组织指导值要求。通过对2006-2015年冬奥会同期PM_2.5浓度研究表明,冬奥会同期北京PM_2.5浓度会出现不同程度超标现象,其中,2014年污染最为严重,2015年则相对较好,且在历年的2月13-16日易出现持续的重污染天气过程。假设2022的2月污染程度和气象条件介于2014和2015年之间,利用发展的新方法评估模式系统的这一过程模拟能力,并对2022年污染风险进行评估,在此基础上设计减排实验,使得会期不出现重污染。本文从气象和排放源两个方面,研究不同年份冬奥会同期污染物浓度变化的主要原因。研究对比2014年2月和2015年2月两组气象条件下北京和张家口PM_2.5浓度水平及模拟效果,结果表明：（1）减排方案使得2014年和2015年冬奥会同期PM_2.5浓度在130ug/m3以下,除13-16日外,其他日期空气质量达标。（2）对比2014和2015年冬奥会历史同期,2014年气象要素引起北京和张家口PM_2.5升高40%-60%,SO₂和NO₂浓度升高0-40%（3）2014年减排使得PM_2.5,SO₂和NO₂浓度降低60%以上,2015年减排使得PM_2.5浓度降低40%-60%。