风媒花粉的致敏特性在不同植物类群之间存在显著差异，其在大气中的浓度对过敏风险评估和人体健康具有重要影响。基于物候学与人工智能方法，利用北京地区15年春季花粉观测数据，构建了一套高精度花粉数值模拟系统。该系统综合考虑了植物物候阶段及多类群特征，在积温物候学基础上，对柏科和杨柳科（阶段I）以及松科（阶段II）花粉释放的起止时间进行了优化。进一步结合积温双阈值与物候概率，构建了归一化花粉排放潜势模型；并采用XGBoost对季节花粉总量（SPIn）进行模拟，实现了春季花粉排放的时空建模。在花粉输送与扩散模拟方面，本研究在WRF-Chem框架中引入新的花粉模块，将花粉排放与风速、降水、湿度等气象调节因子进行耦合，构建了WRF-Chem-Pollen系统，从而实现高时空分辨率（逐小时）的花粉数值模拟。模型评估结果表明，其整体性能良好，在60%的年份中相关系数R超过0.60，验证了系统在时空模拟方面的可靠性。进一步分析表明，气象因子对SPIn具有复合作用机制，在不同时间阶段表现出“前期促进、后期抑制”的特征；其中阶段I花粉对春季花粉负荷贡献占主导，而阶段II花粉贡献相对稳定。总体而言，本研究构建了一个系统化的春季花粉模拟框架，揭示了气象条件对花粉释放的调控机制，为花粉暴露评估、健康风险预报及城市生态管理提供了科学依据。

花粉,模拟