1. 超细颗粒物（PM1 或 UFPs）
- 粒径小于1微米的颗粒物，穿透力更强，可深入肺泡甚至血液循环，与心血管疾病、神经系统病变关联性日益受关注。
- 监测技术提升可能推动其纳入预报体系。
2. 黑碳（BC）与棕碳（BrC）
- 黑碳：化石燃料、生物质不完全燃烧产物，强吸光性，加剧气候变暖，对呼吸道和心血管有害。
- 棕碳：生物质燃烧、工业排放产生的吸光有机气溶胶，影响辐射平衡和健康。
3. 臭氧（O₃）及其前体物的精细化预报
- 随着全球变暖与污染复合效应加剧，近地面臭氧污染问题突出，可能加强对挥发性有机物（VOCs） 和氮氧化物（NOₓ） 的源解析与动态预报。
4. 新型化学物质与持久性有机污染物（POPs）
- 如多环芳烃（PAHs）、全氟化合物（PFAS） 等，可能在空气中迁移沉降，具有生物累积性和毒性。
5. 生物气溶胶（如花粉、真菌孢子）
- 气候变化可能导致花粉季节延长、浓度升高，加剧过敏与哮喘问题。预报系统或整合花粉浓度、物种信息。
6. 二次有机气溶胶（SOA）
- 由VOCs经光化学反应生成，对PM2.5贡献显著，其形成机制复杂，预报需结合化学传输模型。
7. 重金属（如砷、镉、汞）的颗粒态组分
- 工业排放及跨境传输可能导致局部重金属污染，长期暴露风险高。
8. 室内外空气质量联动指标
- 关注甲醛、苯系物等室内污染源与室外污染的渗透效应，推动“全空间”空气质量评估。
9. 微塑料的空气传输
- 近年研究发现微塑料可通过大气远距离扩散，可能成为未来监测对象。
10. 实时毒性当量或健康风险指数
- 综合多种污染物的毒性数据，提供基于健康效应的复合指标（如致癌风险、炎症反应潜力）。
技术驱动因素：
- 高分辨率传感器网络：低成本传感器普及助力多污染物密集监测。
- AI与大数据分析：实现多源数据融合与复杂过程的预报优化。
- 全球协同观测：卫星遥感（如TROPOMI、GEMS）提供区域污染分布数据。
政策与公众需求：
- 碳中和目标下，对温室气体（如CO₂、CH₄） 的协同监测可能增强。
- 公众对健康防护需求升级，推动预报向“精准化、个性化”发展。
总之，2026年的空气质量预报将更侧重健康影响导向和气候关联性，从单一污染物向多维度、复合型风险评价演进。实际进展需关注各国环境政策与技术突破。
