PMs(PM_2.5和PM₁₀)污染造成的严重环境问题不断威胁着人们的生命健康。绿地就像城市的“肺”,每年都会吸附低空中大量的颗粒物。增加绿地量已然成为解决颗粒物污染问题的重要途径之一,但很少有研究关注绿地与颗粒物之间详细的相关关系。本文以分布浙江省各市的50个监测站点为例,基于气象因子及监测站点半径5公里范围内的交通因子做主成分分析及聚类分析得到颗粒物污染源及传播环境不同的4类站点。此后,本研究分析了各类站点0.5,1,2,3,4,5公里6种半径下绿地绿地边长、绿地覆盖、log绿地覆盖*log绿地边长、log绿地覆盖与PMs的相关关系。结果显示:（1）5km尺度内,PM_2.5与绿地的相关性较PM₁₀更为显著;（2）0.5-2公里尺度内绿地的边界长度较覆盖面积对PMs的影响更大,但在3-5公里尺度内覆盖面积影响更大;（3）利用对数化景观参数来预测颗粒物浓度变化时应当根据研究区域的影响颗粒物的主导因子决定分析尺度,受气象因子主导的浙江省山地丘陵及临海地区可以用3-4公里尺度的绿地构建预测PM_2.5模型,交通因子主导的浙江省平原及盆地地区可以用1-2公里尺度的绿地构建预测PM_2.5模型。本研究对后期的城市规划具有重要的指导意义,特别是在对城市绿的的大小和形状方面。另外,本结果还对利用土地利用回归模型（LUR）模型预测浙江省地区颗粒物浓度分布变化提供了参考依据。