在工业化迅速发展的大环境下,雾霾己不仅是一个城市的小问题,更是很多区域的大问题,PM_2.5即细颗粒物是造成城市大气环境污染的元凶,而且PM_2.5对人类身体健康的多个系统可造成不同程度的危害。PM_2.5己成为哈尔滨市可吸入颗粒物（PM10）污染中的首要污染物,而城市森林通过吸附作用可以降低PM_2.5质量浓度,因此合理规划城市森林布局既可以有效的改善城市空气质量,进而调节城市生态环境,又对人类身心健康大有裨益。本论文收集整理了哈尔滨市2014年全年地面监测站点的PM_2.5及PM10质量浓度数据、主要空气污染物数据（包括SO2、NO2、CO）和气象数据（包括气压、风速、气温和相对湿度）,分别分析了不同时间尺度下（日、月、季）PM_2.5和PM1o质量浓度变化特征,利用SPSS软件分析了两者的相关性,分别分析了不同相对湿度条件下PM25质量浓度与主要空气污染物浓度的相关性,并以降水日和非降水日进行区分,分析了PM_2.5质量浓度与气象因子的相关性。利用Terra卫星上搭载的MODIS传感器的MOD04 Level2的AOD数据,建立AOD数据与PM_2.5质量浓度的遥感反演模型,对比分析了5种函数模型,从中选出最优模型并计算模型精度,在ENVI软件的支持下按季节分别估算了哈尔滨市部分城区PM_2.5质量浓度空间分布,并从4个角度分析了造成这种分布特征的原因。以冬夏两季PM_2.5质量浓度差值代表城市森林对PM_2.5的消减作用,并加入城市建筑用地面积比例进行修正,利用Landsat遥感影像提取景观覆盖类型图,利用FRAGSTAS软件计算景观格局指数,分析了各景观格局指标特征与PM_2.5消减作用关系,提出在不影响经济发展的前提下,平衡工业发展与环境保护两者之间的矛盾,利用城市森林对PM25的消减作用,合理规划城市森林布局,降低PM_2.5污染,保护生态环境和入类健康,最终达到人与自然协调可持续发展的目的。