本文以西安市2000年6月至2004年3月各监测点逐日PM₁₀浓度监测值以及2001年6月至2004年3月的逐日地面气象要素监测值为研究对象进行西安市PM₁₀污染预报研究。西安市PM₁₀浓度分布及气象资料都表现出较强的季节性特征，所以本文以四季变化作为主线展开研究。 空气污染指数＞150时，表示所监测区域的空气质量属轻度及其以上污染，会对人体健康产生不利影响，本文对不同季节空气污染指数＞150的污染日的气象要素进行统计分析，找出其分布规律，并与非污染日的气象要素分布情况进行对比，从而判定在不同季节可能出现污染天气的气象条件。 PM₁₀浓度与气象条件之间存在着密切的相关关系，本文采用一元统计方法按季节对两者进行相关性分析，从而得到对PM₁₀污染影响显著的气象要素，作为后续进行预报模型研究时选取预报因子的参考依据。 本文在对比众多预报方法之后，选择了多元统计方法中的逐步筛选法、标准化处理-逐步回归法和主成分回归法三种方法，按照季节的不同分别建立预报模型，并对所建模型的预报准确性、适用性进行比较，择优选择标准化处理-逐步回归法，在对各自变量进行标准化处理后，采用逐步回归的方法得到预报方程。为了消除自变量之间的共线性，建模过程使用了SAS系统的REG过程。经过289天的检验，模型的预报准确率为76.69％。 此外，本文在查阅了源解析方面的资料后，得出西安市的PM₁₀以土壤尘为主。同时通过分析调节城市局地气候、改善局地空气环境的方法，并结合西安市的地形地貌和气候特征，提出西安市PM₁₀污染生态调控能力建设的几点建议。