随着我国大气污染防治工作的不断深化，数值模式模拟已成为分析污染物时空分布、溯源贡献及制定科学管控策略的关键技术手段。国内外研发的多种空气质量模式，如AERMOD模型，在空气质量预报、环境影响评价与污染治理中发挥着重要作用。作为我国《环境影响评价技术导则 大气环境（HJ 2.2-2018）》推荐的高斯稳态扩散模型，AERMOD能够模拟污染物的扩散、转化与沉降，帮助评估污染程度、持续时间和成分贡献，为产业调整与排放控制提供科学依据。

本次内容系统解析AERMOD模型的核心原理与应用全流程，基于高斯稳态烟羽扩散模型理论，深入剖析模型结构、参数配置及扩散机制，并结合实际经验分享优化建模方法。从软件环境搭建、测试案例调试到输入数据预处理，逐步指导学者掌握气象、地形、污染源数据的规范处理技术，确保模型运行的准确性与效率。

在实操环节，重点AERMOD模型的输出后处理技术，包括浓度分布可视化、贡献率分析与结果验证，强化数据解读能力。同时，紧密结合《环境影响评价技术导则 大气环境（HJ 2.2-2018）》，详细演示导则推荐模式下的模型配置方案，涵盖气象数据插值、地形网格处理、排放量计算等关键步骤，确保环评工作的规范性与合规性。

通过典型大气环境影响评价案例，完成从数据预处理、模型运行到结果评估的全过程，提升解决实际问题的能力。最后，针对模型常见报错、参数设置、结果异常等高频问题，助力高效应对AERMOD模型在科研与工程应用中的挑战，为大气污染管控与产业布局提供可靠的技术支撑。

第一章 高斯稳态烟羽扩散模型和AERMOD模型原理解析

第二章 AERMOD模型运行、数据准备及后处理

第三章 基于《环境影响评价技术导则大气环境（HJ 2.2-2018）》的AERMOD配置方法

第四章 基于AERMOD模型的大气环境影响评价案例研究

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