本文首先介绍了基于WRF-Chem中尺度大气化学模式的建立起来的服务2014南京青年奥运会的空气质量预报系统平台.鉴于现有的污染物排放源清单的较粗时空分布对空气质量模拟的局限,主要提出了排放源精细化的处理方案,并介绍该方案提高排放源时间和空间分辨率的具体方法：1)基于高精度的人口分布数据并对初始人口数据的空间平滑使区域人口合理分布；2)以高分辨率的人口分布作为系数对原有的排放源进行单元网格点内的线性加权平均计算并且通过多次空间平滑,实现高空间分辨率和更接近于实际情况的排放源强度分布再分配；3)时间分辨率的实现,可以通过排放源提供的原始数据分类,再配合不同排放源种类的小时际变化,最终得到总排放强度的小时际变化。在物理化学方案实验中,对物理方案的试验主要针对云微物理方案,采用WDM6和Morrison双参微物理方案对2009年7月23日到24日华东地区的一次强降水过程进行数值模拟,通过对地面累积降水量、降水强度和云中微物理量分析,对比研究了以上两种双参微物理方案对降水的预报效果。结果显示两种方案都低估了强降水区域的降水强度,而且提早预报了降水发生的时间,但相比之下,Morrison方案更接近实际的观测结果,而WDM6方案的误差在50%以上。分析了云中微物理场和参数化方案计算过程,发现由于WDM6方案对雨滴的定义不合理,在结果中存在大量小粒径的雨滴,平均粒径远小于典型雨滴,导致雨水的下落过程中蒸发作用的强度被高估,而沉降过程的强度被低估,因而低估地面降水。后续的拓展实验显示,Morrison方案可以得到更准确的降水预报结果。为了检验排放源再分配方法的预报效果和气溶胶反馈过程的敏感性,对2013年12月南京地区的一次重雾霾污染事件做了敏感性分析。结果显示：优化排放源对于气溶胶的预报结果有较为明显的效果,同时考虑气溶胶气溶胶反馈过程也有一定的作用。优化排放源可以提高对重污染事件的预报能力,对于污染物浓度较低的背景试验,可能会高估NO2的质量浓度。完善排放源的方法对于O3的预报精度没有明显的提高,考虑气溶胶的反馈作用可以提高在清洁背景下对O3的预报精度,但是效果很有限。在水汽相对不足的环境中,,气溶胶的活化作用受到抑制,整个过程中的累积云水质量明显少于忽略气溶胶反馈过程的模拟结果,同时也导致的降水过程受到抑制。降水被削弱使得地表气溶胶浓度保持高值,这与实际观测得到的气溶胶浓度更加接近,而忽略这一过程会使得模拟结果高估了气溶胶的湿清除过程,使模拟结果偏低。