近年来,我国长江三角洲和珠江三角洲等地区随着工业发展和城市人口稠密集聚,对区域大气环境造成了不同程度的影响,现今其所面临的大气污染问题需要进行更加深层次的分析和多角度的防治。本文针对空气质量的复杂影响因素问题,通过灰色关联分析与系统聚类算法进行剖析,并应用时间序列模型进行短期预测,结合区域特点提出针对性防治措施,实现大气环境的可持续发展。本文以长江三角洲和珠江三角洲等城市为目标研究区域,运用Python爬虫技术获取该区域2014年1月至2019年3月空气质量相关日监测数据,以目标区域空气质量数据、统计年鉴等发布的相关数据为支撑,深入研究了影响空气质量指数(AQI)的主要因素,并结合地域特点提供防控措施。首先,基于AQI日监测数据归纳统计出年均、季节波动数据及空气质量优良率,探讨AQI的发展趋势及区域性分布特征。其次,结合目标地区的发展特点,从大气污染物因素、社会发展因素两个方面构建空气质量影响因素指标体系,其中社会发展因素包括经济、能源消耗、人口、交通、绿化及污染物排放等11个细化指标。然后通过灰色关联分析法找到影响AQI的主要大气污染物和社会发展因素,并结合地域特点对比分析。再对长江三角洲、珠江三角洲城市,将AQI及人口、经济、交通、绿化、污染物排放、能源因素作为输入变量进行系统聚类,根据聚类结果结合区域特点分析各类别城市AQI的主要影响因素。最后以广州市为例,结合ARMA模型对广州市AQI进行短期拟合预测。深入研究长江三角洲、珠江三角洲区域AQI的时空分布及主要影响因素,并以广州市为例对该地区的AQI进行短期预测,以期为调整和制订大气污染防控策略和措施,达到绿色发展提供可靠建议,并对大气污染防治提出针对性参考意见。