关于对“江苏省环境空气质量预测大模型”服务的询价公告

关于对“**省环境空气质量预测大模型”服务的询价公告

各有关供应商：

****点击查看拟进行“**省环境空气质量预测大模型”服务采购，欢迎合格的供应商参与报价。

一、采购需求

（一）服务内容：详见附件

（二）采购预算：100400元（大写拾万零肆佰元整）

（三）具体要求：

1、资质（如有）： /

2、服务地点: ****点击查看

3、服务时限: 12个月

4、付款条件: 自合同签订之日起，甲方在收到乙方发票后向乙方支付合同额70%费用；甲方出具完工确认函后，支付合同额30%费用。

5、报价文件纸质版和电子版均须加盖公章，纸质版须密封。提供正****点击查看中心在本项目采购中提出的各项技术要求。

6、单位负责人为同一人或者存在直接控股、管理关系的不同供应商，不得参加同一项采购活动。如成为本项目成交供应商，****点击查看中心核实与其他未中标询价单位关联关系，提供无关联关系盖章承诺，并承担违约责任。

7、其他：/

二、报价文件材料要求（标*为关键项，缺失视为无效报价。）

（一）*供应商基本情况

（二）*相关资质证明

（营业执照副本等）

（三）*近两年业绩（提供合同等证明材料）

1、承担其他单位/公司合同情况

2、****点击查看中心合同情况，没有填“无”

（四）*报价及测算明细

（含人员、设备、技术方法等）

（五）*服务响应

（此次项目配备人员情况（职称等）、技术方法、质量要求、保密、时效、安全等要求）

（六）*技术服务成果形式

（七）*知识产权归属等承诺

（八）其他：/

三、报价材料提交截止时间和地点

（一）截止时间：2025年8月3日。以本中心收到材料时间为准，截止时间后为无效报价文件。

（二）提交/邮寄地点：**市**区中和路100号

（三）接受报价材料邮箱： ****点击查看@163.com

（四）联系人： 马茜雅 ，电话： 153****点击查看6852

四、成交规则（服务类）

按照符合采购项目需求、质量和服务的情况下，报价最低的原则确定成交供应商。

附件：“**省环境空气质量预测大模型”服务技术要求

****点击查看

2025年7月28日

附件：

“**省环境空气质量预测大模型”服务技术要求

一、 项目概述

为贯彻落实国家、省《深入打好污染防治攻坚战的实施意见》，根据**省空气质量现状和考核目标要求，拟针对**省2022—2025年期间大气空气质量开展污染过程预测预报技术研究，服务内容为基于 AI 技术的空气质量精细化预测预报技术研究，为**省大气污染过程应对提供科学技术支撑。

二、服务内容

1、基于 AI 技术的空气质量预测模型搭建

预测大模型采用四维时空序列网格化模型，在气象模型基础上增加污染物浓度变量，能够在空间和时间上捕捉空气质量数据中的长期依赖和空间相关性；

预测大模型将气象数据、污染浓度历史数据等作为模型输入，通过海量数据训练，建立海量历史数据与污染浓度的模型关系，并通过预测模型输出不同空间/时间粒度的预测结果；

数据源主要由气象数据与污染物浓度数据两部分构成。气象数据包括**城市气象站点数据、欧洲中心再分析资料ERA5、全球预报系统GFS数据以及参考其他网站的气象预测数据，污染物浓度数据则包括**各个子站和微站各污染物的数据。时间分辨率包括小时和日粒度，数据时间则选择2020年至2023年；

预测模型搭建方面，至少使用2种主流神经网络结构方法，模型空间分辨率不低于27km*27km。

2、基于 AI 技术的空气质量预测模型配置及训练

（1）AI预测模型时间分辨率不低于1h，空间分辨率：不低于27×27km。

（2）AI预测模型能使用**城市气象站点数据、欧洲中心再分析资料ERA5、全球预报系统GFS数据以及参考其他网站的气象预测数据。

（3）预测参数包括：空气污染物PM25，NO2，03，PM10，SO2，CO，AQI；参与训练的参数为：空气污染物PM25，NO2，03，PM10，SO2，CO，AQI，气象变量为2m气温、1000hpa处相对湿度、10m风矢量U\V、向下短波辐射通量。

（4）训练要求：输入为历史m天的污染物真实浓度数据，未来第n天气象预测数据，输出为未来n天的浓度。训练数据为全部数据集合的前80%，训练集为全部数据集合的后20%。

（5）通过训练多个模型以减少累积误差，可预测未来72小时的大气污染。

3、计算**

因服务可能需要同时运行多个高分辨率的大气模型，因此配置的CPU≥16核，内存≥128G，存储≥10T，GPU≥8G。