采集气象要素及大气成分数据
中国气象局环境气象中心（以下简称环境气象中心），主要承担着国家级的环境气象预报预警业务。
环境气象中心副主任张恒德告诉记者，雾、霾及空气污染气象条件预报的制作，首先要从采集观测数据入手。需要采集的数据主要包括常规气象要素和大气成分数据。
气象要素包括温度、湿度、降水、边界层特征量、天气现象实况演变及其他气象参数，用以确定是否会出现雾、霾及沙尘天气。对于环境气象中心来说，这部分数据主要依靠各地气象部门设置的气象观测站及卫星遥感采集，由气象探测中心和国家卫星气象中心给予支持。
至于大气成分数据，则包括空气质量指数（AQI）及PM10、PM2.5、PM1和其他气态污染物等。目前，气象部门在全国范围内设置有百余个监测站，可以采集这类数据；此外，环境气象中心还会从中国环境监测总站上获取相关数据。
尽管观测数据采集基本已经实现自动化，但在为重大活动进行精细化环境气象服务时，气象部门也会辅助以实地人工观测等手段。
通过数值系统运算观测数据
观测数据采集到位后，就需要对数据进行分析。除了基本的气象要素及大气成分数据外，气象专家还需要考虑高空大气环流形势变化、低层环流及温度场、冷空气活动及地面气压场变化等。根据相关影响因素，气象专家会搭建运算模式，通过计算机上的数值预报系统得出结果。
目前，京津冀、长三角、珠三角分别成立的区域环境气象预报预警中心都研发有雾、霾及空气污染气象条件的数值预报系统，而由中国气象科学研究院自主研发的“中国雾霾数值预报系统”（CUACE）在环境气象中心预报预警中承担了重要职责。目前，该系统由中国气象局数值预报中心负责运行和维护，由环境气象中心进行具体应用。
CUACE系统有能力对气溶胶、AQI、气压、风速、空气湿度等实验观测数据进行合理运算，而包括辐射、季风、气候模式等因素亦会被考虑进去。
研发模式的难度很大，它是对气象模式和大气化学模式在线耦合。但凡一个细节出现问题，结果就会出现很大偏差。从效果来看，CUACE输出的数值预报产品能较好把握雾-霾变化趋势。
观测数据“进入”数值预报系统之后，不会自己变成预报产品。预报员要根据侧重点不同，将计算机运算的客观结果，分别制作成雾、霾、空气污染气象条件等不同预报产品。
那么，这些预报产品有什么区别？通俗来讲，雾、霾预报侧重于该天气现象何时出现、程度如何、持续时间多久；空气污染气象条件则是对污染物的稀释、扩散、聚积和清除能力如何的判定。
会商后修订预报结论
尽管计算机运算速度比人脑快，但预报员长期积累的经验在准确制作雾、霾及空气污染气象条件预报的过程中，也会起到重要作用。
张恒德介绍，预报员首先要在客观预报的基础上，根据发生雾、霾及空气污染地区的具体情况进一步进行研判、订正，制作出预报产品。当过程比较复杂时，他们还要拿着预报产品与首席预报员进行讨论，将出现差错的可能性降到最低。此外，加强会商也是提高雾、霾及空气污染气象条件预报准确率的有效手段。雾、霾一旦出现，往往影响不止一个省份，要想准确判断其发展趋势，需要受影响区域的气象部门相互印证和比对各自的预报结论。
11月28日，当模式运算结果倾向北京地区雾-霾过程会随29日的冷空气过程减弱时，基于会商讨论，预报员判断出大气污染物浓度会在短时间内降低后再次飙升。
当出现重污染天气时，气象与环保部门的会商也很关键。环保部门关于污染物排放情况以及大气成分的化学分析，对气象部门做好预报很关键。在2013年11月中国气象局和环境保护部签署合作协议后，每当京津冀地区可能出现重污染天气时，气象与环保部门就会进行会商，并根据会商情况，提前3天发出重污染天气预警。
当预报结论“尘埃落定”后，相关预报产品才会对外发布。
对于一些公众曾抱怨雾、霾区域及消散时间预报不够准确，张恒德说，雾-霾发生机理非常复杂，有些问题至今仍未研究清楚。在预报过程中，细微参数变化都会导致结果偏差，从而使预报结论的精细程度与公众预判有所偏差。同时，雾、霾，尤其是霾，已不单纯是天气现象，人为活动对其影响较大，要想做好预报，需要掌握更为准确的污染源清单。
同时，他坦言，受观测资料、模式偏差、对雾-霾机理认识不足以及特殊地理环境等因素的影响，雾、霾强度的预报难度的确较大，而且预报产品的精细化程度与公众的预期存在差距。未来，气象部门除了着力提高雾、霾和空气污染气象条件预报的准确率、精细程度，延长预报时效以外，还会加强影响预报、风险预报等工作。