近年来大气污染越来越受到人们的重视，因为空气是人类生存和发展所离不开的物质，然而伴随着人类的经济快速发展以及对地球资源无节制的开采和大肆利用，大气污染情况越来越严重。特别在我国，我国经济近年来持续高速发展，随之而来的就是能源消费需求的快速增长，机动车保有量的持续攀升，我国的大气污染呈现为复合状态。近年来国内关于这种新型的大气污染研究很少且大多停留在理论研究和体系建设，陕西省这方面的研究更是鲜见，因此，对陕西省大气污染物进行指标量化的研究具有重要意义，本文主要通过情景分析的方法预测未来污染物的排放情况，这将有助于决策者针对未来大气污染情况制定更加有效和正确的控制措施和决策方针。本研究用PSR模型即压力-状态-响应模型，分析现阶段大气污染的特征，构建大气污染情景预测的指标体系。本论文以“压力一状态一响应”(PSR)模型为概念,构建了大气污染的情景分析指标体系，再利用SPSS软件构建污染物的多元线性回归方程，设置三种情景，对三种情景下的污染物排放量进行预测。本研究内容包括三个方面：即大气污染PSR指标体系构建、运用SPSS模型构建陕西省主要污染物排放量的多元线性回归方程、污染物排放量的现阶段情景描述和未来情景预测。（1）描述了我国现阶段新型大气污染的主要特点、形成及其危害。（2）根据情景分析法的基本思想，用PSR模型为构建框架，构建了大气污染情景分析指标体系，主要包括压力系统、状态系统和响应系统。（3）运用SPSS模型分析2001-2010年这十年陕西省的主要污染物的排放数据和各压力指标数据，得出污染物排放量的多元线性回归方程。（4）通过对陕西省现阶段大气污染情景分析指标体系的描述，为下一步未来预测情景的设置提供参考和依据。（5）结合现阶段的陕西省大气污染情景分析指标指标体系的现状描述，通过改变压力指标数据来设置未来（2015年）不同的经济社会发展情景，对于不同的情景运用各污染物的多元线性回归方程，预测出未来各污染物的排放量。