背景浓度（background concertration）是指在没有明显的污染源或虽有污染源而不排放污染物的条件下，由环境风从其它地区输送过来以及由各种不明显的小污染源所造成的污染物的浓度。

背景浓度（background concertration）是指在没有明显的污染源或虽有污染源而不排放污染物的条件下，由环境风从其它地区输送过来以及由各种不明显的小污染源所造成的污染物的浓度。

背景浓度是研究环境中污染物扩散规律的一种因素，所以确定背景浓度（环境中本来的浓度）也是研究环境科学中一项重要的基础性工作，但是其研究非常困难。人们普遍认为，背景浓度应该代表研究区域内并不直接影响人类活动的自然情况。

环境背景是大气、水、土壤等环境领域的一个重要概念，关于某一地区环境空气中污染背景值得确立一般依靠设立的环境背景站获得相应的监测数据。然而，大气环境中的流动的情况十分复杂，浓度的测量不仅会受到研究区域内人为污染源的影响，而且也会受到研究区域外长距离输送过来的污染物影响（连绵成片的城市群排放的污染物在一定的气象条件下被远距离输送，必然导致背景区域污染物浓度的抬升）。实际测量浓度可分为以下三个部分：

（1）本计算区域内自然排放的背景浓度；

（2）测量范围内附近人为污染源的影响；

（3）外部区域长距离输送的影响。

可见，计算区域内的背景浓度的准确估算会受到这三个方面因素的影响。

以研究PM2.5为例，背景浓度的研究多采用数理统计、物理识别、化学识别、数值模拟等方法，如何合理地剔除本地污染源贡献，同时对区域浓度水平给予客观评价，反映出相对的背景浓度水平，是关键点同时也是难点所在。 随着空气质量数值模型的发展，观测数据及数值模拟技术相结合的方法得以发展，通常包括以下几个步骤：

背景时段筛选估算

通过特定的条件筛选出的背景时段应当在风速和天气系统识别方面具有一定的代表性，其对应时段的浓度监测结果可表征污染物背景浓度的大致水平，将筛选出的各风向背景时段与污染物监测站点逐时监测数据进行一一匹配，分析实测值统计特征、背景值范围，进一步采用裁剪平均的计算方法排除较高和较低的监测极值带来的影响，初步估算某地区不同方位站点的污染物背景值浓度。

模式验证及估算

采用情景分析的方法模拟污染物的背景浓度，步骤如下:

①利用空气质量模式CMAQ模拟一个完整年该区域及周边所有源都不关闭时的污染物污染分布；

②利用CMAQ模拟一个完整年该地区人为源关闭时的污染物污染分布，其结果代表了该地区的背景浓度或天然源与周边源贡献相对分布；

③计算该地区所有网格第2步骤的模拟结果与第1步骤的模拟结果的比值，得出不同网格的周边源的贡献率；

④利用第3步骤计算的贡献率乘以不同监测点位的实测值，得到背景浓度绝对值及其空间分布。

这一方法在计算某一地区外来源贡献时应用较为广泛，但对模拟某一地区背景浓度应用较少。