ICS 13.040.20 CCS Z 50 长 江 三 角 洲 区 域 统 一 标 准 DB31/T 310004—2021 DB32/T 310004—2021 DB33/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 Technical specification for ambient air quality forecasting in Yangtze River Delta ecological green integration development zone 2021-03-19 发布 2021-06-01 实施 上海市市场监督管理局、上海市生态环境局 江苏省市场监督管理局、江苏省生态环境厅 浙江省市场监督管理局、浙江省生态环境厅 发布 DB31/T 310004-2021 DB32/T 310004-2021 DB33/T 310004-2021 目次 前言 ....................................................................................................................................................................... I 1 范围 ................................................................................................................................................................ 1 2 规范性引用文件 ............................................................................................................................................ 1 3 术语和定义 .................................................................................................................................................... 1 4 预报时效与内容 ............................................................................................................................................ 2 5 预报方法 ........................................................................................................................................................ 2 6 预报步骤 ........................................................................................................................................................ 3 7 预报发布 ........................................................................................................................................................ 4 8 预报效果评估 ................................................................................................................................................ 4 DB31/T 310004-2021 DB32/T 310004-2021 DB33/T 310004-2021 前言 本文件按照GB/T 1.1—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。 I DB31/T 310004-2021 DB32/T 310004-2021 DB33/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 1 范围 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。 长三角其他区域可参照执行。 2 规范性引用文件 下列文件的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件， 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。 GB 3095-2012 环境空气质量标准 HJ 633-2012 环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行） HJ 663 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 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 air quality index（AQI） 定量描述空气质量状况的无量纲指数。 [来源：HJ 633-2012, 3.1] 3.2 空气质量分指数 individual air quality index（IAQI） 单项污染物的空气质量指数。 [来源：HJ 633-2012, 3.2] 3.3 首要污染物 primary pollutant AQI大于50时IAQI最大的空气污染物。 [来源：HJ 633-2012, 3.3] 3.4 环境空气质量预报 ambient air quality forecasting 1 DB31/T 310004-2021 DB32/T 310004-2021 DB33/T 310004-2021 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。 3.5 环境空气质量数值预报 numerical forecasting for ambient air quality 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：HJ 1130-2020, 3.2] 3.6 环境空气质量统计预报 statistical forecasting for ambient air quality 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 artificial intelligence forecasting for ambient air quality 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。 4 预报时效与内容 预报内容包括日 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，AQI 预报时长不少于 72 h，文字描述及潜在污染过程预报时长不少于 168 h。污染物及其 AQI 计算以 GB 3095-2012 和 HJ 633-2012 为准。针对重污染过程增加污染过程预报 内容。 5 预报方法 5.1 环境空气质量数值预报 5.1.1 数值预报模式的选择 数值预报的技术要求按照 HJ1130-2020 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。 5.1.2 空间尺度 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。 5.1.3 空间分辨率 示范区数值预报模式水平分辨率不低于 3 km×3 km；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一致。 5.1.4 预报时长 示范区数值预报模式计算的预报时长不少于 168 h。 2 DB31/T 310004-2021 DB32/T 310004-2021 DB33/T 310004-2021 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 1 h 以内。 5.2 环境空气质量统计预报 5.2.1 统计预报方法的选择 统计预报方法的选择可根据各地预报基础和技术能力进行选择。 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、PM10、PM2.5、CO 和 O3 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 5.2.3.1 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，根据对污染物浓度的影响， 将天气形势分为若干种类型。 5.2.3.2 以各天气形势下污染物浓度的比值作为不同天气形