标准规范下载简介
DB31／T 310004-2021 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.pdfICS13.040.20 CCs 7. 50
DB31/T310004—2021 DB32/T310004—2021 DB33/T310004—2021
T／CHTS10027-2020标准下载长三角生态绿色一体化发展示范区
Technical specification for ambient air quality forecasting in Yangtze River Delta ecological green integration developmentzone
上海市市场监督管理局 江苏省市场监督管理局 发布 浙江省市场监督管理局
DB31/T310004—2021DB32/T310004—2021DB33/T310004—2021目次前言1范围规范性引用文件3术语和定义4预报时效与内容预报方法预报步骤预报发布R预报效果评估地方标准信息服务平台
DB31/T310004—2021DB32/T310004—2021 DB33/T310004—2021
本文件按照GB/T1.1一2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由上海市生态环境局、江苏省生态环境厅、浙江省生态环境厅联合提出并组织实施。 本文件由上海市生态环境局、江苏省环境管理标准化技术委员会、浙江省环境保护标准化技术委员 会归口。 本文件起草单位：上海市环境监测中心、江苏省环境监测中心、浙江省生态环境监测中心。 本文件主要起草人：王茜、张懿华、肖宇、黄蕊珠、王晓浩、陈沁晨、胡鸣、陆维青、田旭东、王晓元 徐圣辰，
长三角生态绿色一体化发展示范区
本文件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时效与 内容、方法、步骤、发布及效果评估。 本文件适用于示范区的环境空气质量预报工作。示范区范围覆盖上海市青浦区、江苏省苏州市吴 江区和浙江省嘉兴市嘉善县。 长三鱼其他区域可参照执行
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本 文件必不同少的款。其中，在口期的用文 件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于 本文件。 GB3095一2012环境空气质量标准 HJ633一2012环境空气质量指数（AQI)技术规定（试行） HJ663环境空气质量评价技术规范（试行） HJ1130一2020环境空气质量数值预报技术规范 3术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3.1 空气质量指数airqualityindex，AQI 定量描述空气质量状况的无量纲指数。 [来源：HJ6332012,3.1] 3.2 单项污染物的空气质量指数。 [来源：HJ633—2012,3.2] 3.3 首要污染物primarypollutant AQI大于50时IAQI最大的空气污染物。 ［来源：HJ6332012,3.3] 3.4 环境空气质量预报ambientairqualityforecasting 利用监测统计、数值模式、人工智能等多种技术手段和方法，对大气中的主要污染物的浓度及时空 变化进行预测预报。
环境空气质量数值预报 numerical forecastingforambient airquality 利用环境空气质量数值预报模式，对大气中的主要污染物浓度及时空变化进行形势预报， 空气质量状况和潜在污染过程。 『来源.HI1130—2020.3.21
环境空气质量数值预报 numerical forecastingforambient airquality 利用环境空气质量数值预报模式，对大气中的主要污染物浓度及时空变化进行形势预报，预测环境 空气质量状况和潜在污染过程。 [「来源：HI1130—2020,3.2]
环境空气质量统计预报statistica 利用统计方法对历史上的大气污染物浓度数据和同期气象资料进行数学分析，建立统计关系或数 学模型，对未来大气污染物浓度进行预测预报。 3.7 环境空气质量人工智能预报artificialintelligenceforecastingforambientairquality 利用随机森林、神经网络等人工智能算法，对数值预报和统计预报结果进行优化修正
利用统计方法对历史上的大气污染物浓度数据和同期气象资料进行数学分析，建立统计关系或 型，对未来大气污染物浓度进行预测预报， 环境空气质量人工智能预报artificialintelligenceforecastingforambientairquality 利用随机森林、神经网络等人工智能算法，对数值预报和统计预报结果进行优化修正
预报内容包括日1AQI范围、AQ1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，AQI预报时长不少于72h，文字描述及潜在污染过程预报时长不少 于168h。污染物及其AQI计算以GB3095一2012和HJ633一2012为准。针对重污染过程增加污染 过程预报内容，
5.1环境空气质滑数值预报
5.1.1数值预报模式的
数值预报的技术要求按照HJ1130一2020开展，既可采用空气质量数值模式单模式直接输出，也可 采用单模式或多模式集合优化。
空气质量数值预报模式应客观反映示范区及其周边范围的环境空气质量状况和变化规律。周边范 围需覆盖江苏省、浙江省和上海市行政区全境。
示范区数值预报模式水平分辨率不低于3kmX3km；模式计算区域的垂直层数不少于10层，其中 边界层内垂直层数不少于5层；模式污染源清单空间分辨率与数值预报模式计算区域的空间分辨率 致。
示范区数值预报模式计算的预报时长不少于168h
5.1.5输出时间间隔
示范区数值预报模式模拟输出的时间间隔在1h可
5.2环境空气质量统计预报
【冀】12J5-1：平面屋5.2.1统计预报方法的选择
质报方法的选择可根据各地预报基础和技术能力
5.2.2多元回归方法
5.2.2.1建立多元回归预测预报方程应至少具备三年的空气质量监测数据、气象监测数据和其他参数。 空气质量观测数据包括SO2、NO2、PMic、PM2.5、CO和O，等大气污染物浓度监测结果，气象监测数据 包括风速、风向、气温、湿度、气压和降水等，其他参数包括指季节、工作日和周末、节假日等。 5.2.2.2通过对历史空气质量监测、气象监测和其他参数的统计分析，识别对大气污染物浓度变化影响 显著的参数，建立多元回归预报方程。 5.2.2.3利用监测数据对多元回归预报方程进行修正，每年不少于一次
5.2.3天气形势分类法
人工智能预报基于空气质量数值模式预报结果、气象模式预报结果和污染物浓度等数据，利用人 能方法对污染物浓度预报结果优化修正，进行预报，
划去 、AQI、首要污染物、气象条件和污染源排放等变化情况DGJ 32 J 08-2015 建筑太阳能热水系统应用技术规范，分 成空气质量变化的原因和造成预报偏差的原因
6.3模式预报参考结果分析
以数值预报和人工智能预报结果为主，统计模式预报结果为辅，分析未来污染物浓度空间分布， 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，形成模式预报参考结果、