摘要：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（OrdinaryKriging）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PMz5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0．296μg0／m0、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1．041μg0／m0、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PMz．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PM2s浓度方面的优势。

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