空气污染预报是根据气象条件和污染源排放情况，对区域未来污染物浓度及空间分布进行预测的技术，核心要素包括风、稳定度、降水及天气形势等 。
按内容分为空气污染气象预报（潜势预报）和空气污染浓度预报两类：前者评估气象条件对污染物扩散的影响，后者预测污染物浓度分布 。预报尺度涵盖区域、城市和特定源三类，其中城市尺度数值预报模式空间分辨率需达到5公里×5公里以上 。预报系统通过采集气象要素与污染物数据，结合数值模式运算生成空气质量等级、AQI区间及首要污染物等结果 。
生态环境部定期发布全国空气质量预报会商结果，采用排放与大气过程集成耦合社区模式（EPICC-Model）提升模拟精度至3公里，PM2.5模拟准确度提高40%以上 。部分省市引入人工智能技术，如深圳市基于LSTM模型实现未来96小时污染物逐小时预报，超标天气准确率达97% 。预报结果可为污染源限停产等环境政策提供技术支撑 。
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