近日，由江苏省南京环境监测中心携手南京气象科技创新研究院共同开展的“南京市O₃和PM_2.5人工智能短时预报系统”项目顺利通过验收，成功开启项目的业务化运行。 

　　智能融合，数据驱动新预报体系。面对传统大气环境污染物预报的瓶颈，该项目独辟蹊径，深度挖掘南京市近十年积累的宝贵数据资源，通过精细的空间融合、时间匹配及大数据处理技术，构建了标准化、高质量的人工智能数据集，开启数据驱动预报体系的新篇章。2023年，PM_2.5预报结果相较数值预报结果的平均绝对误差降低20%以上；2024年6月，臭氧轻度污染以上命中率达到86%。 

　　AI赋能，精准预报O₃与PM_2.5。传统预测预报方法受限于气象及模型机理等的不确定性，难以精准捕捉污染物浓度的细微变化。相较于传统预测预报方法，这一项目融合先进人工智能技术与预报专家的经验，采用长短时记忆网络针对O₃与PM_2.5特性定制预报模型，可以每小时自动获取最新大气监测数据及气象数据，自动更新未来12h的逐小时预测结果，实现了高频次的预报能力，显著提升了预报的精准度与时效性。此外，不仅精准刻画了O₃与PM_2.5日变化特征，还能提前预测污染物浓度超标的时间和等级，从更广泛的应用领域探索了人工智能技术在环境预报中的可能，激发新质生产力在生态环境监测现代化建设中的潜力。 

　　三模并行，共创环保科技新篇章。相较于过往单一模型或传统预测方法，本项目基于不同人工智能模型特性，开发了三套互补性PM_2.5预报模型，嵌入自主研发的损失函数，分别擅长中低浓度预测、污染事件捕捉及平衡两者。三模并行，优势互补，有效降低了单一模型可能存在的预测偏差，增强了预报结果的稳健性和可靠性，为预报员提供了更为全面、可靠的决策依据。 

　　降碳增效，引领环保科技新潮流。此次人工智能预报模型实现了轻量级部署，高效运行于普通设备，极大地降低了计算成本与时间消耗，从设计到应用贯穿绿色科技理念。基于海量数据训练模型，对极端大气污染事件预报具有更强大的预测能力，进一步提升“真、准、全、快、新”的大气监测能力，将为生态环保决策提供坚实依据。 

　　南京环境监测中心将以项目运行为契机，加强科技支撑、技术攻关，向“数字化+智能化”转型迈出坚实步伐。 

　　（2024年8月2日省厅微信、8月8日总站微信发布，仅摘录编辑）