本发明公开了基于数值模拟和机器学习的小尺度NOx污染溯源方法，步骤如下：建立气象数据预报系统，收集历史气象数据；收集NOx历史监测数据，并基于NOx历史监测数据，建立机器学习系统，构建异常值检测模型；将NOx实时数据接入异常值检测模型中进行检测，在检测到数据异常时，说明发生NOx污染事件；建立后向轨迹追踪系统，获取后向轨迹数据；基于后向轨迹数据和NOx浓度时间序列数据，分别使用PSCF、CWT、RTWC和QTBA算法，建立NOx污染溯源计算模型，得到NOx潜在污染源分布数据；使用Max‑Min标准化算法，对得到的四种NOx污染潜在源分布数据进行数据归一化，再进行数据平均，得到潜在污染源综合概率分布数据。本发明能够更为精准地实现对NOx潜在污染源的小尺度溯源。