随着社会经济的发展,环境问题日益凸显。其中,霾已经成为影响区域和城市大气环境的一个重要因素。本文利用2009年12月到2010年11月上海地区的污染物数据和气象数据,对霾的特征和成因进行了分析,并以此为依据和基础,建立了PM2.5的回归方程,进而对上海地区霾判别概念模型进行了初步的探讨和研究,主要工作及结论如下：(1)对霾日的气象要素进行统计分析。霾日的相对湿度、风向、风速等都有一定的统计特征。就相对湿度而言,当霾发生时,相对湿度大都处于60%-90%之间；就风速而言,当霾发生时,风速大都处于0-2m/s之间,有小部分处于2-4m/s之间,最高不超过4m/s；就风向而言,当霾发生时,风向多为西南、西北方向；其次为东北方向。另外,通过对霾日的天气形势进行分析可以发现,霾日的天气形势主要为弱冷高压型和鞍型场型。(2)PM2.5回归方程的建立。经相关分析发现,PM2.5和温度、露点、风速、风向、能见度、气压、相对湿度等气象要素之间有良好的相关关系。因此,以气象要素为自变量,建立关于PM2.。的逐月回归方程,回归方程通过显著性检验,方程成立。(3)霾判别概念模型的建立。霾判别概念模型主要由三部分组成。第一部分为霾发生可能性的判断,使用相对湿度、风速和风向三个气象要素以及天气形势对霾发生的可能性进行判断；第二部分为霾的等级的划分,借鉴API指数的计算方法,选取能见度和PM2.5浓度两个要素,建立霾指数,根据不同的霾指数,对霾的等级进行划分；第三部分为霾类型的区分,根据霾发生时不同的化学组分特征,主要使用OC/EC、NO3-/SO42-两个指标对霾的类型进行划分,进而对霾的成因有一个初步了解。通过本论文的研究分析,对霾的特征和成因有了进一步的了解,在此基础上,建立了PM2.5的回归方程以及霾的判别模型,为霾的分析预报奠定了基础。