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使用Julia進行大氣污染建模和預測的方法包括但不限于以下幾種：
線性回歸模型：通過收集大氣污染物的監測數據和相關氣象數據，可以建立線性回歸模型來預測大氣污染物的濃度。
時間序列模型：利用時間序列分析方法，對大氣污染物的歷史數據進行建模，可以預測未來一段時間內大氣污染物的濃度變化趨勢。
機器學習模型：使用Julia中的機器學習庫，如Flux.jl、MLJ.jl等，可以構建各種機器學習模型，如支持向量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）等，用于大氣污染的建模和預測。
深度學習模型：利用Julia中的深度學習庫，如Flux.jl，可以構建深度神經網絡模型，用于大氣污染的建模和預測。
空間統計模型：結合地理信息系統（GIS）數據和空間統計方法，可以建立空間相關性模型，預測不同地區大氣污染物的濃度分布。
以上是一些常見的使用Julia進行大氣污染建模和預測的方法，具體選擇哪種方法應根據具體情況和需求來決定。
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