使用Julia进行大气污染建模和预测的方法包括但不限于以下几种：
线性回归模型：通过收集大气污染物的监测数据和相关气象数据，可以建立线性回归模型来预测大气污染物的浓度。
时间序列模型：利用时间序列分析方法，对大气污染物的历史数据进行建模，可以预测未来一段时间内大气污染物的浓度变化趋势。
机器学习模型：使用Julia中的机器学习库，如Flux.jl、MLJ.jl等，可以构建各种机器学习模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，用于大气污染的建模和预测。
深度学习模型：利用Julia中的深度学习库，如Flux.jl，可以构建深度神经网络模型，用于大气污染的建模和预测。
空间统计模型：结合地理信息系统（GIS）数据和空间统计方法，可以建立空间相关性模型，预测不同地区大气污染物的浓度分布。
以上是一些常见的使用Julia进行大气污染建模和预测的方法，具体选择哪种方法应根据具体情况和需求来决定。
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