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利用广州市环境监测站2007--2009年的空气污染指数（API）及同期地面气象要素（大气能见度、10min平均风速、最大风速、气温、绝对湿度、相对湿度、露点温度、气压、24h降水量）观测资料和空气污染物（PM10、SO2、NO2）监测数据，分析广州市空气污染指数（API）与气象要素及空气污染物之间的联系，挑选相关因子，用多元回归法和径向基神经网络进行API建模，并对2009年1—4月和9—12月进行试报，结果表明：后者预测效果比前者优异，可作为广州市空气污染预报的参考手段。