随着工业的快速发展,化学物质在工业上大量使用,给自然环境和人们生活环境带来了潜在风险,突发性污染事故时有发生。化学品污染事故不仅严重威胁到人类生命及财产的安全,而且还可能对水体、大气等各个环境圈层造成破坏。本文通过研究污染物的扩散,小波分析,采用适当的模型进行描述,对污染事故的后果进行及时的预测和分析。本文首先应用小波分解后的最高层低频信号的重构,清晰地判断出大气污染物浓度的时间变化规律,再把小波分析和时间序列相结合的预测模型应用于大气污染物浓度预测。利用小波分解将大气污染物浓度时间序列分解到不同频率通道上,再分别考虑用相应的时间序列模型进行预测,最后再合成得到原时间序列的预测值。这种小波时间序列的方法可有效解决时间序列模型对非线性、非平稳复杂时间序列效果欠佳的缺点,并可实现多步预测。研究表明,小波分析在许多领域具有广阔的应用潜力。应用小波分析的方法对大气污染预测进行了深入的研究,拓宽了小波分析在大气污染预测中的应用范围,完善了在大气污染预测中的应用方法,为进一步有效、快速、方便地分析和预测大气污染物浓度提供了全新的思路和方法。本文通过大气扩散的高斯模型,设计系统对突发性意外事故进行了模拟。通过小波分解和重构对大气污染物浓度的时间序列的变化趋势进行分段,设计预测模型对事故的后果进行及时的预测和分析。最终设计的大气污染事故预测分析系统还提供了应急查询功能,能够查询污染物的详细信息和以往的事故数据。