日益频繁的人类活动给生态环境带来了巨大的压力,工业既是经济发展的重要支柱,又是污染排放的主要环节。南京市江北地区一直是南京市的工业聚集地,随着南京市发展“江北新城”规划的提出,如何清洁高效发展已经成为江北工业发展的主要目标。本研究选取南京江北地区典型的大型综合工业研究区为研究对象,以大气环境监测数据、气象数据、地理信息数据等为基础,利用ArcGIS、ENVI等软件,分析了NIS周边地区的生态环境现状,探讨了研究区内部大气污染来源并评价了研究区大气环境状况,研究了大气污染物的分布特征并根据大气污染监测数据及气象因素数据对两者的相关性进行计算从而进行数值预报,最后模拟了研究区主要排放源(高架源)对地面污染浓度的影响分布。得出的主要结论有：(1)在1988-2013年的近25年中,研究区周边景观格局中城建用地等人造景观面积比例由12.13%增加至26.42%,耕地面积由70.79%减至50.91%；斑块聚合度及斑块结合度主要呈现下降趋势,分别由69.65和99.87减少至65.66和99.59,斑块间连接性不断减弱,景观由大斑块逐渐变为小斑块：多样性指数与均匀度指数呈现上升趋势,分别由1.02和0.57增至1.26和0.70,景观破碎度不断加大,整个区域中各景观类型的分配趋于均匀,整体景观格局愈发均衡。此外该地区综合土地利用动态度为,20.03%,说明在1988-2013年约有20.03%的土地利用类型发生了改变,反映了江北土地利用总体变化速度非常快。对江北地区2000-2012年NDVI进行分析,得知NDVI的最大值处于0.70左右,而由于水体的存在,其最小值小于0,为-0.15。NDVI值较高的区域主要集中在老山林场,而沿长江的区域是NDVI较低的区域。而研究对象恰恰处于沿江工业园内,该区域植被覆盖度较低。并且随着人类活动的加剧以及城镇用地的增加,NDVI指数较低的区域面积不断扩张。(2)研究区大气环境现状通过对钢铁生产七道工序SO2、NOx和粉尘的排放分析得知,七道工序均有粉尘排放,而焦化、烧结、球团、炼铁和轧钢是SO2的主要排放工序,焦化和轧钢是NOx的主要排放工序；利用资源效率、能源效率和环境效率三个指标对研究区生态效率进行分析可知,2005-2013年,资源效率、能源效率与环境效率均有所提高,但变化幅度不大。在数值上,能源效率最高,在1.103-1.408之间：资源效率最低,在0.507-0.535之间；环境效率居中,略高于资源效率,在0.550-0.633之间。说明研究区在生产过程中资源利用率较低,浪费较严重,因此带来的环境问题也比较突出；基于研究区2012-2014年大气环境监测数据,选取二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物和一氧化碳为评价因子进行大气环境质量评价,结果显示,2012-2014年研究区大气环境质量均为二级,且影响权重最大的评价因子为可吸入颗粒物。(3)对于污染物浓度季节变化分析发现,冬半年月均浓度高于夏半年；而对于污染物浓度日变化,白天浓度高于夜间浓度,较高值均是出现在9：00-17：00之间,最小浓度均出现在傍晚。通过建立模拟监测站点,利用样条函数插值法分析高架源污染对地面SO2、NO2和粉尘浓度影响分布发现,在春季、夏季以及秋季地面SO2、NO2和粉尘浓度受高架源影响较大的区域主要在研究区的北部和西北部,而冬季受影响较大的区域在研究区的南部；通过与地面大气环境监测站点的实际监测数据对比发现,研究区地面SO2、NO2浓度主要受高架源影响,地面源影响不大,而粉尘主要受地面源影响,高架源影响不大。(4)根据预报因子与各污染物浓度的相关性,计算冬半年与夏半年的最优子集回归方程且建立的各污染物浓度的预报公式的复相关系数均在0.77-0.90之间,相关性较好；并且与实际监测浓度对比,最优子集回归方程能对污染物浓度的升降趋势、峰值及谷值有较好的预测。而对其预报误差进行分析,得知在冬半年各污染物的标准误差和平均绝对偏差的值均大于夏半年；预报样本的标准误差及平均绝对偏差均与统计样本的相差不大,说明建立的最优回归模型的预报方程有一定的预报能力。但各污染物预报样本的平均绝对偏差均小于统计样本,表示预报结果分布较集中、离散程度比统计样本小,这说明建立的最优回归模型的预报方程对突发极值的预报仍存在一定的误差,需要进一步结合天气形势图对结果进行修正。通过以上分析及其结论,从而对研究区的大气污染的相关问题有了直观地了解,可以为研究区领导对生产计划及研究区内景观分布的微调整提供一定的依据。