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空氣質量預測預報是保障人民群眾身體健康、推動空氣質量持續改善不可或缺的重要工作。近年來，空氣質量預測預報工作取得了一定成績，但也存在一些短板。
一方面是硬件不硬，主要體現為預報系統較為單一，站點增多但作用未充分發揮。
一些城市采用動態統計技術，結合省級網絡平臺系統，主要依靠工作人員根據經驗填報基礎背景數據，系統再自動生成結論，最后人工修正上報。這套系統在特殊時段，如秋冬季重污染天氣期間、夏秋季臭氧高發期等，各項數據的準確性難以達到預期。
經過幾年的建設，各地各種類型的自動監測站點日益增多、功能日趨完備，但仍有一些站點還停留在重建設、輕應用、管理分散的階段，沒有真正發揮出應有的作用。數出多門也達不到建、管、用一體的目的。當前氣象背景資料基本出自各級氣象部門，各地自動監測站點的數據也各有管理者，還未打通數據流通途徑。加上環境信息資料數據庫、數據關鍵處理、應用程序、動態統計、預報模型尚未統一，預測預報未能形成一張網。
另一方面是軟件較弱，主要體現為機構設置、人員水平、工作制度等方面的不足。
各地雖大部分預測預報職能都有相關負責科室，但并非其主業。相關科室原有業務也比較繁重，對預測預報工作的投入相對有限。對于不少工作人員來說，預報預測工作都是新的領域，相關經驗和業務水平不足。
空氣質量預測預報目前還處在注重硬件建設的階段，在專項能力建設方面還沒有形成廣泛適用的人才發展和儲備培養機制，基層仍然缺乏相關人才。由于事權劃分的影響，外聘服務團隊、地方生態環境部門、駐地方預報中心之間仍然存在溝通上的壁壘，影響了預測預報工作的全面有效開展。
筆者認為，提高空氣預測預報能力需要內外兼修。
一方面要外強技術。不管是動態還是靜態統計方法，都基于人為經驗，為消除其弊端，就要不斷豐富預測預報模型和方法。要不斷學習國內外各種先進預測預報模式，結合本地實際和需求，在現行上報平臺系統的基礎上開發適合本地的預報模型。學習氣象部門開發“GFS天氣預報模型”的有效方式，借助超級計算機的計算能力和方法，不斷優化預報超算模型。進一步盤活數據信息，從建設站點、管理站點向最終使用、分析、挖掘站點數據推進，不斷提高對氣象、生態環境等數據的收集匯總整理運用能力。
另一方面要內練真功。要提升從業人員職業水準，重視人才選拔和隊伍建設。特別是在省級層面，各駐地預報中心在各地選人用人過程中應予以把關指導，積極引進專門人才，彌補預測預報人員不專業、知識結構不合理、年齡梯次老化等不足，以穩定有序的隊伍支撐事業長足發展。要加強對現有人員的培訓，到相關高校、單位和發達地區開展學習交流，增強培訓的針對性、有效性、持續性。與氣象部門加強合作，不僅要請氣象專家現場參加分析會商，而且應選派預測預報人員到氣象部門學習氣象資料收集分析應用的方法。要提高預報工作者的復盤能力，通過對每次污染過程的反觀、反思、反省，提高綜合分析能力，在今后做出更精準的預測預報。
[來源：中國環境網]
