根据《地方标准管理办法》(国家市场监管总局第26号令)、规定，现将长三角区域统一标准《长三角生态绿色一体化发展示范区环境空气质量预报技术规范》及编制说明予以公示，面向社会广泛征求意见,期限为2020年11月16日至12月15日。
公开征求意见期间，相关单位和个人若对标准送审稿有修改意见，可以通过电话、电子邮件、信函等形式反馈。若无意见，我局将在公开征求意见期满后组织专家对上述地方标准开展技术审查。电子邮箱：wangqian@sheemc.cn
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节选《环境空气质量预报技术规范》征求意见稿部分内容：
适用范围
本规范规定了长三角生态绿色一体化发展示范区(以下简称“示范区”)环境空气质量预报的内容、方法、步骤、发布及评估等内容。
本规范适用于示范区及辖区内上海市青浦区、江苏省苏州市吴江区和浙江省嘉兴市嘉善县(以下简称“两区一县”)的环境空气质量预报工作，用于规范示范区环境空气质量预报业务工作。长三角内地级及以上城市或类似区块可参考执行。
规范性引用文件
《GB 3095-2012 环境空气质量标准及修改单》、《HJ 633-2012 环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》、《HJ 663-2013 环境空气质量评价技术规范(试行)》、《HJ 1130-2020 环境空气质量数值预报技术规范》等等。
预报内容
预报内容包括示范区和两区一县PM2.5和O3的日IAQI范围，AQI范围，空气质量级别范围和首要污染物，以及空气质量变化趋势的文字描述及潜在污染过程提示。
多元回归方法
建立多元回归方法应至少具备1年的空气质量监测数据、气象观测数据和非气象观测条件。空气质量观测数据指SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO和O3等大气污染物浓度监测结果，气象条件指风速、风向、温度、相对湿度、压力和降水等气象参数，非气象条件指季节、工作日和周末、节假日等参数。
通过对空气质量和气象条件历史观测数据的统计分析，明确对大气污染物浓度变化影响显著的气象和非气象关键参数。
天气形势分类法
通过统计不少于三年历史资料中各天气形势下不同污染物平均浓度，确定高浓度天气形势和低浓度天气形势，将天气形势依次分为若干种类型。
统计各天气形势下污染物浓度的比值，该比值作为不同天气形势之间转变时污染物浓度的转换系数。
不同污染物的天气形势分类可能不同。
人工智能预报
人工智能是指计算机学习使用人类的思维方式来处理问题。人工智能预报是基于空气质量数值模式预报结果、气象模式预报结果和观测污染物浓度等数据，利用人工智能方法如神经网络、决策树等，对不同污染物的浓度模拟值进行优化订正，得到更为精准的预报值。
预报回顾分析
统计分析示范区内各监测站点的污染物浓度实况，作为预报的初始浓度场。
分析过去5~7天示范区和两区一县污染物浓度、AQI指数、首要污染物以及气象条件等变化情况和污染成因。
关注示范区周边城市和地区污染源对区内空气质量的传输影响。
回顾过去5~7天的预报情况，包括气象、污染、数值模式等预报效果和偏差。
气象条件预判
分析示范区主要气象因子的监测和预报资料，预判示范区和两区一县未来大气环境扩散条件。
利用天气图和数值天气预报图，分析示范区和两区一县的地面天气形势和地面风场、850 hPa风场和温度场、700 hPa垂直速度场、500 hPa高空环流形势等。
关注降水、台风、沙尘过程等对空气质量有影响的天气过程和事件。
模式预报结果分析
将数值模型预报结果、统计模型预报结果和人工智能预报结果作为示范区和两区一县空气质量预报的参考。
以数值模型和人工智能预报结果为主，统计模型预报结果为辅。
分析数值模型预报输出的未来污染物浓度空间分布、污染区域范围及污染气团移动规律、空气质量等级与首要污染物等结果。
