空气质量预报主要通过气象数据监测、污染物浓度分析和数学模型预测实现。预报流程包括：实时采集PM2.5、PM10等六项污染物浓度及温度、湿度等气象参数；结合历史数据建立多元回归或机器学习模型；输出未来24-72小时AQI等级及主要污染物变化趋势。目前全国180个地级以上城市已实现空气质量日报，90个城市具备预报能力，通过API接口向公众发布。

空气质量预报的科学性建立在三方面技术支撑上。首先是监测网络覆盖，我国自2001年启动47个重点城市空气质量日报，现已建成包含339个地级市的监测体系，2025年4月数据显示京津冀地区PM2.5浓度同比下降15.8%，优良天数比例达93.3%，实时数据为预报提供基础。其次是模型算法演进，早期采用统计预报模式分析天气系统与污染相关性，现代方法则融合多元线性回归、BP神经网络等算法，北京某研究用前5天数据预测PM2.5浓度，LSTM模型误差控制在52微克/立方米内。第三是国际经验借鉴，美国CMAQ模型能模拟大气化学反应过程，欧盟中期天气预报中心开发的多模型集成系统显著提升预报精度，这些技术经本土化改良后应用于我国环境空气质量管理中心。值得注意的是，春季沙尘天气导致的超标天数占比达9.6%，预报时需特别关注污染物跨境传输机制。当前主流预报模型包含气象要素权重分析模块，例如改进熵权法证实北京夏季臭氧、秋冬季PM10分别成为首要污染物，这与2025年长三角地区臭氧浓度同比上升11.7%的观测数据相互印证。未来预报技术将向高时空分辨率发展，生态环境部计划2026年前实现重点区域6公里网格化预报，结合卫星遥感数据提升区域污染过程预警能力。