分析和预报污染物在城市空气中的扩散变化必须考虑局地特点，只有掌握了污染特征才能更好研究空气预报、控制污染。目前，国内外预报方法主要包括：统计预报和数值模型预报。本研究对南宁市2001～2005年SO₂、NO₂、PM₁₀、CO、O₃五种环境空气污染物浓度数据进行分析发现：SO₂年均值曾超标或接近标准上限，PM₁₀日均值超标率则高于SO₂、NO₂；除O₃小时浓度日变化曲线具有明显的单峰特征外，其余四种污染物小时浓度日变化均呈双峰型。空气污染物浓度变化主要受污染源排放和大气扩散条件影响，分析表明：市区SO₂主要来自于点源排放，而线源排放则对NO₂局地浓度存在明显影响，PM₁₀来源相对更复杂。受一定气象条件影响，通常秋冬季CO浓度相对略高，而夏秋季O₃浓度升高。对南宁市污染物浓度与各气象要素相关分析发现：气压、气温对多种污染物浓度变化显著相关，风速对污染物浓度影响不太显著，相对湿度、露点、水汽压、雨量与污染物浓度相关关系欠佳。研究典型污染事件表明：五年间出现轻度污染共计68日，主要集中分布在1、10、11、12月份的秋冬季。当时天气系统影响基本上是地面为变性高压脊，高空有逆温。选择门限自回归的统计方法为基础开展预报模型研究。本文尝试在三个不同方面入手优化模型——通过预报和实测比较表明：选取日平均气压作为参与预报气象因子、360日作为建模资料长度、对数形式的数据转换后建立模型预报效果更佳。对于模型计算难以正确预报的特殊天气和特殊污染状态，则建议采用预报会商方式作出“订正预报”。最后以研究为基础，并结合环保监测部门日常业务工作流程需要，编制了“南宁城市空气质量门限自回归预报管理系统”软件，经使用表明运行平稳，效果良好。