环境与气象密切联系，加强环境和气象业务合作，是服务污染防治的迫切需求，也是环境和气象部门共同提高公共服务能力的实践需要。长期以来，江苏省南通环境监测中心与南通市气象台共同致力于日常空气质量会商、预报领域协调联动与合作、大气污染成因研究、水环境质量预判等多方面合作，在提升重污染天气精细化预警预报水平，改善区域空气质量等方面取得了显著成效。在当前环境污染防治攻坚战的关键时期，气象环保领域更需深化合作，共谋发展。
一、适应新形势全面深化合作共谋发展
9月23日，江苏省南通环境监测中心邀请南通市气象台的有关专家进行了业务交流活动。市气象台首席预报员陈铁、台长彭小燕分别作了题为《我市典型空气污染形势和气象条件》、《大气污染与气象条件》的交流报告，就今年入夏以来汛期雨量大、高温持续长的特殊气象条件对南通市环境质量的影响进行了解析。
双方回顾了两部门近年来在推进生态文明建设、提升环境质量水平等领域密切合作取得的成效。江苏省南通环境监测中心负责人指出，在当前污染防治新形势下，在现有的重污染天气预警会商机制的基础上，还需进一步完善数据共享机制和环境预报会商机制。另外，对于臭氧污染、秸秆焚烧污染、细颗粒物重污染过程以及气候变化导致的其它环境质量等重点关注问题，亟需从业务和科研不同层面共同合作开展研究，在监测数据共享、环境质量预报预警研究等方面深入探讨并达成共识，为南通市环境质量持续改善、打好污染防治攻坚战提供强有力的支撑。
二、前沿探索基于深度学习进行空气质量预报方法研究
空气质量预报大数据、智能化方向发展，提出了长时间、稳定与准确地进行预测的要求。江苏省南通环境监测中心率先谋划，将大数据、人工智能、深度学习等前沿技术，应用到空气质量预报领域，可开展未来7天甚至以上以小时为单位的精准预报、更大尺度范围内细腻地预报污染物浓度等，为实现科学决策、综合管理环境以及加强空气污染防治提供有效技术手段。
2018年江苏省南通环境监测中心与南通市气象台、南通大学合作开展《基于深度学习LSTM-CNN组合模型的空气质量预报系统》的课题研究工作，目前已初步实现小范围区域站点的预报，解决了组合模型预报挖掘深层特征、多源信息融合与特征提取、针对性监督学习优化空气质量预测模型、多站点联合拒绝孤立学习和预报等4个方面的关键技术。
三、科学指导防汛助力水环境质量预判预控
极端天气气候事件的发生往往伴随着较大的社会影响。2020年世界气象日主题是“气候与水”，南通市今年的梅雨期呈现梅期长、梅雨量显著偏多、强降水过程频繁等几大特点。南通市气象台提供了汛期降雨的精确指导，沿海县市科学安排汛期入海闸口排涝计划，减少入海闸口内污染集聚，降低降雨积累的入河负荷，有效提升水环境质量。
针对入海断面，江苏省南通环境监测中心在市气象台的支持下调度周边气象站，精确掌握辖区内的逐时降雨情况，分析降雨时序和污染时序的时间响应关系，排查各重点断面的水质定类指标，分析查找入海河流沿线主要污染来源，针对性采取预防和管控措施。