近年来，随着社会经济持续增长和现代工业的不断发展，城市环境问题日趋严重，城市大气环境污染己经成为人们倍受关注的环境污染问题之一。为了有效地治理大气环境污染，首先必须对大气环境质量做出科学的评价以及开展大气质量预测工作。本论文以传统研究成果为基础，对大气环境质量评价方法及大气质量预测模式进行了以下研究。选用SO₂、NO₂、PM₁₀作为评价因子，分别运用模糊综合评价法、灰关联分析方法以及基于GIS技术的加权指数模型对合肥市城区大气环境质量现状进行了评价，各种评价结果都较为准确地反映了研究区大气污染的实际情况。而基于GIS技术的评价方法有质的突破，其在利用GIS空间分析和属性查询功能的基础上，对大气环境进行多因素复合分析，将城市大气污染因子的权重随区域差异按污染贡献率法进行赋值，评价结果能精确描述各污染因子的浓度空间分布规律及各区域间的环境质量变化规律。采用三维多箱模型与高斯模式相结合的复合模型对合肥市城区各污染物浓度进行了研究计算。三维多箱模型在考虑各污染物的物理化学去除机理和风向的影响基础上，可以在城市大气环境质量预测中非常有效地计算面源污染浓度，而高斯模型适用于高架点源污染扩散的计算，两者结合可以较为准确地预测研究区大气污染物浓度。将模式预测值与现状监测值进行对比，该复合模型质量浓度预测值与监测值基本吻合，从而验证了复合模型在大气环境质量预测中具有一定的实用价值。同时，预测模型中各参数的选用对计算结果至关重要，本文结合合肥市实际情况对各参数的选用进行了研究。其中，大气混合层高度、风速廓线幂指数及高斯扩散模型中各参数选用国标法确定，箱式模型中垂直扩散系数选用北京大学环境科学中心推荐的数值，水平扩散系数选用10倍垂直扩散系数。结果表明，参数选用合理。