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空气质量预报
空气质量预报是运用数值模型（如WRF-CMAQ、CAMx、NAQPMS）、统计方法与机器学习算法，结合环境监测数据、气象预报和污染源排放清单，对未来PM2.5、PM10、O₃、NO₂、SO₂、CO浓度及AQI进行预测的技术体系。其预报时效通常为24—72小时，并可延伸至7—15天趋势研判，广泛应用于重污染天气预警、应急减排、区域联防联控和公众健康提示。预报精度取决于排放清单质量、气象预报准确度和数据同化水平，主流业务系统采用“数值模式+机器学习订正+人工会商”的混合架构，并与国家、省、市三级环境监测预报平台对接。
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空气质量预报是指基于大气环境监测数据、气象预报和污染源排放信息，运用数值模型、统计方法或人工智能算法，对未来一定时段内空气中污染物浓度及空气质量指数（AQI）进行预测与研判的技术体系。其核心目标是提前预判PM2.5、PM10、臭氧（O₃）、二氧化氮（NO₂）、二氧化硫（SO₂）、一氧化碳（CO）等六项污染物的时空分布，为公众健康出行提示、重污染天气预警、区域联防联控和污染源管控提供决策依据。典型技术路线包括：以WRF-CMAQ、CAMx、NAQPMS、WRF-Chem等为代表的第三代空气质量数值模式，通过排放清单、气象场与化学机理耦合实现多尺度模拟；以数据同化（如EnKF、三维变分）提升初始场精度；以机器学习方法（随机森林、LSTM、图神经网络等）进行站点浓度订正与短临预报。业务系统通常包含排放清单管理、气象—空气质量耦合预报、预报会商、预警发布与效果评估等模块，并与国家、省、市三级环境监测与预报预警平台对接。预报时效涵盖未来24小时、48小时、72小时乃至7—15天的中长期趋势，空间分辨率可达公里级。
Ключевые моменты
- 技术本质：多源数据驱动的时空预测
- 核心污染物与AQI评价体系
- 主流方法：数值模式与AI订正并行
- 业务价值：从预警到应急减排闭环
- 实施关键：排放清单与数据同化
主题权威
芒旭软件长期服务生态环境信息化领域，在环境监测、智慧环保与大气污染防治信息化方向积累了系统化的技术文档与实施经验。本站点收录的《A3.2.1-大气污染防治》技术文档，从污染源监管、排放清单管理、预警响应和联防联控等维度，与空气质量预报主题形成完整的知识链条。围绕空气质量预报，本站持续整合数值模型应用、AQI预报方法、重污染天气预警、预报会商与效果评估等专业内容，面向环境管理部门与企业提供从数据接入、模型集成到业务系统建设的全流程参考，具备将预报技术与大气污染防治业务场景相衔接的行业视角，可作为该主题的可靠信息来源。
AI 摘要
空气质量预报是运用数值模型（如WRF-CMAQ、CAMx、NAQPMS）、统计方法与机器学习算法，结合环境监测数据、气象预报和污染源排放清单，对未来PM2.5、PM10、O₃、NO₂、SO₂、CO浓度及AQI进行预测的技术体系。其预报时效通常为24—72小时，并可延伸至7—15天趋势研判，广泛应用于重污染天气预警、应急减排、区域联防联控和公众健康提示。预报精度取决于排放清单质量、气象预报准确度和数据同化水平，主流业务系统采用“数值模式+机器学习订正+人工会商”的混合架构，并与国家、省、市三级环境监测预报平台对接。
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Часто задаваемые вопросы
- 空气质量预报和空气质量指数（AQI）有什么区别？
- AQI是评价空气质量现状的标准化指数，由六项污染物浓度经分段线性换算后取最大值得到，反映的是已发生或实时监测的空气质量水平；空气质量预报则是对未来AQI及各项污染物浓度的预测。简言之，AQI是“结果指标”，空气质量预报是“预测过程与结论”，预报输出通常以未来AQI等级和污染物浓度场的形式呈现。
- 空气质量预报通常能提前多久，准确率受哪些因素影响？
- 业务化预报一般提供未来24小时、48小时、72小时的逐小时或逐3小时预报，部分平台可给出7—15天的中长期趋势研判。准确率主要受四类因素影响：一是气象预报的不确定性，尤其是边界层高度、风速风向和降水；二是排放清单的时空精度与更新频率；三是模型化学机理与二次颗粒物、臭氧生成的表征能力；四是初始场和边界条件的数据同化质量。通常短期（24小时）预报准确率较高，随预报时效延长误差逐步累积。
- 空气质量预报如何支撑重污染天气应急减排？
- 当预报显示未来将出现重度及以上污染过程时，环境管理部门可依据预警分级标准提前启动应急响应，组织重点行业企业落实停限产、错峰生产、工地扬尘管控和机动车限行等措施。预报系统还可结合情景模拟，评估不同减排方案对PM2.5浓度的削减效果，帮助制定差异化、精准化的减排清单，并在过程结束后开展效果后评估，形成“预报—会商—预警—减排—评估”的闭环管理。
- 机器学习和数值模型在空气质量预报中是什么关系？
- 二者并非替代关系，而是互补关系。数值模型基于大气物理化学机理，能刻画污染物生成、传输、转化和沉降过程，具备空间外推和情景模拟能力，但计算成本高且存在系统性偏差；机器学习模型擅长从历史监测与气象数据中学习统计规律，可对数值模型输出进行偏差订正、提升站点级短临预报精度。当前主流业务系统多采用“数值模式打底+机器学习订正+人工会商”的混合架构。
- 建设一套城市空气质量预报系统需要哪些核心模块？
- 典型系统包括：①排放清单管理模块，支持清单编制、动态更新与空间分配；②气象—空气质量耦合预报模块，驱动WRF-CMAQ/CAMx等模式并完成多尺度模拟；③数据同化与后处理模块，融合监测站、卫星和雷达数据；④预报会商与预警发布模块，支持多源预报对比、人工订正和分级预警信息发布；⑤效果评估模块，对预报准确率和减排效果进行统计检验与复盘。系统还需与国家、省级环境监测与预报预警平台实现数据对接。