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针对PM2.5日均质量浓度,采用BP人工神经网络模型,预测研究区空气中PM2.5浓度的空间变异,通过与普通克里格(Ordinary Kriging)插值方法对比验证BP人工神经网络预测模型的精度。结果表明:BP人工神经网络预测模型下研究区检验样本点位置的PM2.5仿真浓度与观测浓度之间的均方差、平均绝对误差、平均相对偏差和相关系数分别为0.296μg2/m6、0.412μg/m3、1.650%和0.851;而与此同时,普通克里格插值方法下的对应结果分别为1.041μg2/m6、0.689μg/m3、11.910%、0.638。研究成果在肯定BP人工神经网络预测模型可用于揭示PM2.5浓度空间变异特征的同时,也证实了其相对于普通克里格插值方法在固定空间点位准确预测PM2.5浓度方面的优势。