大气环境模型可以帮助我们了解大气污染物在空间和时间上的分布规律。通过模拟和预测大气污染物的浓度分布，可以揭示不同地区之间的空气质量差异，以及季节、天气等因素对污染物浓度的影响。这对于制定和实施环境保护政策、优化工业排放和城市规划等方面具有指导作用。
大气环境模型可以提供空气质量预警和预测服务。通过获取实时的气象数据和监测数据，并结合模型的计算结果，可以对未来一段时间内的空气质量进行预测。这对公众和相关部门及时采取措施，减少对空气污染物的暴露和健康风险具有重要意义。
大气环境模型还可以用于评估不同控制策略对空气质量的影响。通过模拟不同排放削减方案的效果，可以评估其对污染物浓度和空气质量的改善程度。这对于决策者在制定环保政策和规划控制措施时，提供科学依据和技术支持。
然而，大气环境模型也存在一些挑战和局限性。模型建立需要大量的气象和监测数据，并且需要准确地描述和模拟大气物理和化学过程，这对数据采集和模型参数的确定提出了要求。模型的预测结果受到多种因素的影响，如初始条件、边界条件、模型结构和参数等，模型结果的可靠性需要进行验证和评估。