近几年环境污染问题越来越严重,其中大气污染问题尤为突出,大气污染严重影响了我们的健康生活,虽然相关部门已经实施了很多措施控制污染物的排放,但是到口前为止一直没有效的措施能够遏止污染的蔓延,大气污染仍是威胁我们健康的难题,在治理过程中,对污染物排放的监测预测必不可少。当今社会是一个物联网和互联网的时代,利用探测传感器再结合Web网络技术对污染物的排放进行实时监控是环保工作的发展趋势。本文所设计的监测预测系统的主要特点在于:1、服务器端利用Socket网络编程技术与下位机进行数据交互对其进行数据接收以及远程控制;2、系统通过JAVA开发并利用MySQL数据库对数据进行存储,主要利用Ajax技术进行Web系统前后台的数据交互;3、通过通过对大气污染物扩散模型的研究分析之后提出了融入风速、风向、雨量以及大气稳定度等影响因素的改进版高斯扩散模型,并且利用最小二乘法分析大量实验数据总结出误差补偿算法;4、利用百度地图的BMap技术结合预测模型分析出PM2.5的扩散分布图,以不同色块标识PM2.5的不同浓度值;5、利用了 Web技术对采集的数据实现了实时数据显示、历史数据管理、用户管理、远程设备管理、预警管理以及PM2.5扩散预测等功能。系统完成建立之后对无锡市一工厂的污染排放情况进行实地监测,总共设置了 10个长期监测站,在2016年6月至2016年12月采集了六个多月的数据,通过数据对比分析对预测模型进行了验证,分析结果表明预测值经过误差补偿后得到的PM2.5浓度值与实测值很接近,并且系统能够合理的预测在风速风向以及大气稳定度发生变化的情况下PM2.5的扩散情况,说明系统能够合理的对小尺度范围的污染情况进行实时监测以及对污染物扩散进行有效预测。整个系统的运行结果表明系统可以为有关环保部门的工作及居民的健康出现提供有效的数据支持。