在空气质量预测中，大气环境模型的应用至关重要。通过模型可以分析和预测空气中的主要污染物浓度，如二氧化硫、氮氧化物、颗粒物等。模型可以考虑源排放、气象条件、地形地貌、大气稳定度等因素，并根据这些因素进行计算，从而给出未来一段时间内的污染物浓度分布情况。
大气环境模型可以帮助评估不同排放控制策略的效果。通过模拟不同排放场景下的空气质量变化，可以比较不同控制策略对于改善空气质量的影响，并为决策者提供科学依据。例如，在制定城市交通管理措施时，模型可以评估限行、减速、交通流管理等措施对于减少尾气排放和改善空气质量的效果。
大气环境模型还可以为公众提供空气质量预报和警报。通过对未来天气、季节变化等因素进行模拟和预测，可以提前预报空气质量的变化趋势，警示公众采取相应的防护措施，保护健康。
然而，大气环境模型也存在一些挑战。模型的精度受到数据质量和输入参数的影响，因此需要准确的监测数据和气象信息支持。模型的计算复杂度较高，需要强大的计算资源和优化算法支持。模型的不确定性和局限性也需要进行合理的解释和说明，以避免人们对模型结果过分依赖或误解。