根據(jù)《地方標(biāo)準(zhǔn)管理辦法》(國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)管總局第26號(hào)令)、規(guī)定，現(xiàn)將長(zhǎng)三角區(qū)域統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)《長(zhǎng)三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)技術(shù)規(guī)范》及編制說(shuō)明予以公示，面向社會(huì)廣泛征求意見(jiàn),期限為2020年11月16日至12月15日。

公開(kāi)征求意見(jiàn)期間，相關(guān)單位和個(gè)人若對(duì)標(biāo)準(zhǔn)送審稿有修改意見(jiàn)，可以通過(guò)電話、電子郵件、信函等形式反饋。若無(wú)意見(jiàn)，我局將在公開(kāi)征求意見(jiàn)期滿后組織專家對(duì)上述地方標(biāo)準(zhǔn)開(kāi)展技術(shù)審查。電子郵箱：wangqian@sheemc.cn

更多詳情，請(qǐng)登錄上海市市場(chǎng)監(jiān)督管理局官方網(wǎng)站查詢。

節(jié)選《環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)技術(shù)規(guī)范》征求意見(jiàn)稿部分內(nèi)容：

本規(guī)范規(guī)定了長(zhǎng)三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)(以下簡(jiǎn)稱“示范區(qū)”)環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)的內(nèi)容、方法、步驟、發(fā)布及評(píng)估等內(nèi)容。

本規(guī)范適用于示范區(qū)及轄區(qū)內(nèi)上海市青浦區(qū)、江蘇省蘇州市吳江區(qū)和浙江省嘉興市嘉善縣(以下簡(jiǎn)稱“兩區(qū)一縣”)的環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)工作，用于規(guī)范示范區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)工作。長(zhǎng)三角內(nèi)地級(jí)及以上城市或類似區(qū)塊可參考執(zhí)行。

規(guī)范性引用文件：《GB 3095-2012 環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)及修改單》、《HJ 633-2012 環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定(試行)》、《HJ 663-2013 環(huán)境空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范(試行)》、《HJ 1130-2020 環(huán)境空氣質(zhì)量數(shù)值預(yù)報(bào)技術(shù)規(guī)范》等等。

預(yù)報(bào)內(nèi)容

預(yù)報(bào)內(nèi)容包括示范區(qū)和兩區(qū)一縣PM2.5和O3的日IAQI范圍，AQI范圍，空氣質(zhì)量級(jí)別范圍和首要污染物，以及空氣質(zhì)量變化趨勢(shì)的文字描述及潛在污染過(guò)程提示。

多元回歸方法

建立多元回歸方法應(yīng)至少具備1年的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)和非氣象觀測(cè)條件?？諝赓|(zhì)量觀測(cè)數(shù)據(jù)指SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO和O3等大氣污染物濃度監(jiān)測(cè)結(jié)果，氣象條件指風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、相對(duì)濕度、壓力和降水等氣象參數(shù)，非氣象條件指季節(jié)、工作日和周末、節(jié)假日等參數(shù)。

通過(guò)對(duì)空氣質(zhì)量和氣象條件歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，明確對(duì)大氣污染物濃度變化影響顯著的氣象和非氣象關(guān)鍵參數(shù)。

天氣形勢(shì)分類法

通過(guò)統(tǒng)計(jì)不少于三年歷史資料中各天氣形勢(shì)下不同污染物平均濃度，確定高濃度天氣形勢(shì)和低濃度天氣形勢(shì)，將天氣形勢(shì)依次分為若干種類型。

統(tǒng)計(jì)各天氣形勢(shì)下污染物濃度的比值，該比值作為不同天氣形勢(shì)之間轉(zhuǎn)變時(shí)污染物濃度的轉(zhuǎn)換系數(shù)。

不同污染物的天氣形勢(shì)分類可能不同。

人工智能預(yù)報(bào)

人工智能是指計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)使用人類的思維方式來(lái)處理問(wèn)題。人工智能預(yù)報(bào)是基于空氣質(zhì)量數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果、氣象模式預(yù)報(bào)結(jié)果和觀測(cè)污染物濃度等數(shù)據(jù)，利用人工智能方法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)等，對(duì)不同污染物的濃度模擬值進(jìn)行優(yōu)化訂正，得到更為精準(zhǔn)的預(yù)報(bào)值。

預(yù)報(bào)回顧分析

統(tǒng)計(jì)分析示范區(qū)內(nèi)各監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的污染物濃度實(shí)況，作為預(yù)報(bào)的初始濃度場(chǎng)。

分析過(guò)去5~7天示范區(qū)和兩區(qū)一縣污染物濃度、AQI指數(shù)、首要污染物以及氣象條件等變化情況和污染成因。

關(guān)注示范區(qū)周邊城市和地區(qū)污染源對(duì)區(qū)內(nèi)空氣質(zhì)量的傳輸影響。

回顧過(guò)去5~7天的預(yù)報(bào)情況，包括氣象、污染、數(shù)值模式等預(yù)報(bào)效果和偏差。

氣象條件預(yù)判

分析示范區(qū)主要?dú)庀笠蜃拥谋O(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)資料，預(yù)判示范區(qū)和兩區(qū)一縣未來(lái)大氣環(huán)境擴(kuò)散條件。

利用天氣圖和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)圖，分析示范區(qū)和兩區(qū)一縣的地面天氣形勢(shì)和地面風(fēng)場(chǎng)、850 hPa風(fēng)場(chǎng)和溫度場(chǎng)、700 hPa垂直速度場(chǎng)、500 hPa高空環(huán)流形勢(shì)等。

關(guān)注降水、臺(tái)風(fēng)、沙塵過(guò)程等對(duì)空氣質(zhì)量有影響的天氣過(guò)程和事件。

模式預(yù)報(bào)結(jié)果分析

將數(shù)值模型預(yù)報(bào)結(jié)果、統(tǒng)計(jì)模型預(yù)報(bào)結(jié)果和人工智能預(yù)報(bào)結(jié)果作為示范區(qū)和兩區(qū)一縣空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)的參考。

以數(shù)值模型和人工智能預(yù)報(bào)結(jié)果為主，統(tǒng)計(jì)模型預(yù)報(bào)結(jié)果為輔。

分析數(shù)值模型預(yù)報(bào)輸出的未來(lái)污染物濃度空間分布、污染區(qū)域范圍及污染氣團(tuán)移動(dòng)規(guī)律、空氣質(zhì)量等級(jí)與首要污染物等結(jié)果。

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