空气污染是环境问题,也是健康问题、社会问题。第二次工业革命后,化石能源在世界范围内大量使用造成的污染超过了大气自净范围,空气污染问题开始凸显。我国改革开放以后,工业制造业迅猛发展,由此也带来了大气环境污染问题。准确的预报空气质量,能够为空气质量治理提供数据支撑,因此空气质量预警系统有其现实的应用意义。同时,信息技术的进步和计算机性能的提高,为空气质量预报提供了有力的技术支持,本文以空气质量数值预报方法和人工神经网络技术为基础,实现了一个空气质量预警系统。本文采用数值预报模式预测空气质量,同时为了提高预测结果的准确性,本文在空气质量数值预报模式结果基础上构建了基于Elman神经网络的优化算法,最后以各项预报结果为数据基础,设计并实现了基于多模式预报的空气质量预警系统。本系统采用空气质量数值预报模式CMAQ(The Community Multiscale Air Quality modeling system)和CAMx(The Comprehensive Air quality Model with extensions)预报空气质量,通过天气数值预报模式WRF(The Weather Research and Forecasting Model)预测气象数据;然后将数值模式CMAQ、CAMx、WRF的预报结果解析成十进制数据和图片格式进行存储,同时利用Elman神经网络优化算法对空气质量预报结果进行了优化;最后以预报数据为基础,设计并完成了气象预报模块、空气预报模块、评估分析模块、管理模块和登录模块等五个功能模块,多角度、立体化展示了空气质量预报数据和气象预报数据。最终,经过功能性测试和非功能性测试,本系统达到了预期效果,满足了应用需求。