本发明提供一种污染物预报模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：当触发训练任务时，获取预报数据集和原始数据集；其中，预报数据集包括第一指定时期内的样本数据；原始数据集包括第二指定时期内的样本数据；在预报数据集中，获取每个污染物预报浓度和对应的污染物观测浓度之间的绝对误差；根据绝对误差，在预报数据集中筛选得到大误差数据集；根据大误差数据集和原始数据集，获得重构数据集；根据重构数据集对污染物预报模型进行训练，获得更新的污染物预报模型；当触发预报任务时，将目标污染物观测浓度和目标气象要素特征数据输入更新的污染物预报模型进行处理，获得目标污染物预报浓度。采用本发明，可以提高污染物预报模型的预报效果。