Este estudio emplea un método de asimilación de filtro de Kalman en conjunto para validar y actualizar el inventario de emisiones de contaminantes con el fin de mitigar el impacto de las incertidumbres en el rendimiento de las previsiones de los modelos numéricos de calidad del aire. Basado en datos de monitoreo de contaminantes a nivel del suelo en toda China, el inventario de emisiones para todo el país fue invertido cada hora en 2022. Las tasas de emisión para PM, CO, NO, SO, NMVOCs, BC y OC actualizadas por la inversión se determinaron en 6.6, 702.4, 37.2, 13.4, 40.3, 3 y 18.2 ng/s/m, respectivamente. Al utilizar el inventario invertido en lugar del inventario previo, la precisión promedio de las previsiones de PM en todas las ciudades mejoró entre un 1.5% y un 4.2%, especialmente con un aumento del 7% en los días contaminados. La mejora fue particularmente notable en los períodos de enero-marzo y noviembre-diciembre, con aumentos significativos en la precisión de las previsiones del 12.5%, 12% y 6.8% para las regiones del Noroeste, Noreste y Norte de China, respectivamente. Los valores de concentración y la distribución espacial de PM se volvieron más razonables después de la actualización. Se observaron mejoras significativas, especialmente en la región del Noroeste, donde la precisión de las previsiones para todos los días anteriores mejoró aproximadamente un 15%. Además, la concentración subestimada de PM en el inventario previo en comparación con el valor de observación se alivió notablemente con la aplicación de la inversión.