环境空气质量直接影响着人民的生活质量和生存环境。目前,在上海共设置45个空气自动监测子站,由此构建的空气质量监测网络体系对快速、准确、全面了解上海空气质量状况做出了重大贡献。本课题就上海市2008～2009年3项空气质量监测因子与6项常规气象因子的监测数据进行分析。依据国家空气质量标准,采用四种不同方法对上海市空气质量进行综合评价;在了解上海市气象条件现状的基础上,分析气象因子与各空气质量监测因子间的相关性,进而采用主成分回归建立各空气质量监测因子的浓度预报模型;此外,依据空气质量监测数据间稳定的相关特征,制定出适合于上海市空气质量异常监测数据的筛选方法,为今后实现数据筛选的自动化提供理论基础。通过对空气质量染监测因子和气象因子的监测数据进行统计分析,可得出以下结论:上海空气质量状况良好,符合国家二级标准水平;结合四种不同空气质量状况的综合评价中可知,上海市空气污染情况呈现冬季重于夏季、白天重于夜晚、市区重于郊区的变化规律;上海市气象因子与空气质量监测因子间多呈极显著相关性,其中气温、露点、湿度、风速值与监测因子浓度呈负相关性;由于各因子间共线性问题严重,采用主成分回归建立各空气质量监测因子的浓度预报模型,该模型通过了08～09年监测数据的回代检验及预报检验,检验结果表明所建模型具有正确率高、稳定性好的优点;此外,以08年45个监测点位可吸入颗粒物监测数据为基础绘制散点图与边界曲线,并设定监测数据分布于边界曲线外即为异常数据,最终建立了以单点位单因子为主、多点位单因子为辅的空气质量异常数据联合筛选体系。