我国是产煤用煤大国,国内有数个大型煤炭生产基地,而针对大型矿区集聚地的大气污染研究却较为少见。本文以同煤矿区为研究对象,以降低矿区大气污染水平为目的,分析得到了以下4个方面的结论:（1）研究了同煤矿区的大气污染状况、时空分布特征及各污染物相关性分析。分析结果表明研究区的大气污染时空分布特征规律性较为明显,自2005年至今,大气污染水平总体下降,首要污染物逐渐由二氧化硫转变成颗粒物;空间分布上以城区和工矿企业密集地的污染程度较高,向四周逐渐降低;各污染物相关性随季节变化较为明显。（2）分别在非采暖期（8-9月份）和采暖期（12月-次年1月）两个阶段,对大气颗粒物PM_2.5进行源解析,结果确定了同煤矿区大气颗粒物PM_2.5的主要来源为燃煤源、机动车源、扬尘源、其他工业源。各个污染源在非采暖期贡献率分别为33%、19%、28%、20%,在采暖期贡献率分别为45%、13%、28%、14%。（3）使用A-P值法核算研究区的环境容量及各矿的污染物允许排放量,并与其实际排放量为对比。对比结果表明,17家具有代表性的煤矿区中有两家二氧化硫排放量稍有超标,其他污染物排放量均不超标,研究区内其余矿区都在允许排放量限值内。（4）采用BP神经网络法对同煤矿区的AQI指数小时均值和PM_2.5浓度小时均值进行仿真预测。结果表明,其仿真准确率分别可达79%、63%,利用BP神经网络可以较好的对研究区AQI指数小时均值和PM_2.5浓度小时均值进行仿真预测。