环境空气质量报告辅助助手

要解决的问题

空气质量数据不像常规业务数据那样干净。一次监测过程中，可能出现仪器异常导致的单站突增、局地短时干扰带来的尖峰，也可能是真实的区域污染过程。直接把原始数据拉进报告，很容易把仪器跳变当成污染事件，或者反过来，把真实的累积过程解释成"正常波动"。

更常见的问题是解释链路断裂：数据看了，但气象条件没说清，站点之间没对比，结论停在"PM2.5 偏高"就结束了。

核心能力

这个技能把一次空气质量研判拆成固定链路，按顺序执行：

• 数据检查：识别缺测、突增突降和单站异常，避免把异常值当成污染过程
• 污染态势判断：说明首要污染物、浓度水平、变化幅度和峰值时段；变化幅度参考 ±5% 基本持平、15%—30% 明显变化的阈值
• 气象影响分析：按风速（<1.5 m/s 扩散较差）、湿度、温度、降水和边界层条件解释污染变化
• 站点空间比较：区分城区站、交通站、背景站的代表性差异；郊区站反超城区站时优先考虑区域传输而非异常源
• O3 与 PM2.5 判断：O3 区分小时峰值与 MDA8（阈值 160 μg/m³），PM2.5 关注与湿度、NO2 的同步变化
• 初步成因与建议：归因限定在本地累积、区域传输、二次转化、光化学生成、扬尘影响五类

输出结构

最终输出按固定章节组织：研判结论、数据依据、气象影响、站点差异、初步成因、不确定性说明、管控建议。能定量则定量，数据不足时明确指出需补充哪些字段（污染物浓度、时间范围、站点类型、风速风向等）。

适用边界

这是基础版，定位是日常快速分析和非正式材料整理。成因判断使用"可能与……有关"这类表述，不锁定具体排放源，也不替代官方会商结论。正式会商、深度溯源或精细化减排评估需要专业增强版。