近两年,我国大部分城市发生大范围持续雾霾天气,对人类健康造成很大的危害,而雾霾产生的首要原因是PM2.5浓度的急剧增加,但是目前为止对PM2.5及其有关成分统计数据还太少,因此要对PM2.5客观规律有一个全面的认识还是比较困难,本文就针对PM2.5这个热点课题,主要就短时间PM2.5浓度扩散规律、连续一段时间内PM2.s浓度浓度演变规律及对空气污染的量化问题进行研究。第二章主要介绍了研究PM2.5相关的理论基础及国内外的研究现状。第三章主要通过改进高斯扩散模型对短时间内PM2.5浓度扩散规律进行了研究,并对其突发情况进行了模拟。研究表明：(1)PM2.s在无风的条件下随时间均匀向四周扩散,其扩散呈圆形分布。在同一位置,浓度值也在逐渐降低。(2)在一定的微风条件下,在主导风方向上形成椭圆形。(3)在湿度等条件相同下,地面点源扩散的范围远远小于高架点源的扩散范围,而且在同样污染物排放速率下,有风高架点源,在形成最大落地浓度时较低,地面点源扩散一般会形成局部高浓度。改进的高斯模型还可应用预测类似持续污染等突发事件高浓度污染物扩散。利用该模型对2014年除夕PM2.5突发情况进行模拟,数值模拟表明：持续扩散1h后,重度污染的区域从钟楼到纺织城,包括体育场和兴庆小区,可能安全区为未央区(包括草滩及经开区),长安区南部,阎良区及临潼区。应用该模型可以模拟1到2小时突发事件,具有一定的准确度,但超过2小时模拟误差较大,所以不能应用该模型。第四章主要研究了连续一段时间内PM2.5浓度演进规律。对PM25成分及来源进行分析,得出城市PM25的浓度主要与汽车保有量和城市建成区面积这两个因素密切相关。我们首次建立PM2.5浓度演进规律数学模型,并利用2013年西安市PM2.5的数据对该模型进行验证。研究表明降低参数最大增加率和密度制约参数,即有效的控制汽车数量的不断增加、改善目前交通状况、降低单车排放量等,控制城市建成区面积的快速增加等,才能有效快速的控制PM2.5浓度的快速增加。第五章主要对空气质量进行相应量化研究。首先利用模糊评价模型对2013年西安市的空气质量进行了评价,发现模糊评价模型相对于现有的空气污染指数标准更能准确判别空气质量等级。其次利用灰色模型找出2009年到2013年影响西安市空气质量主要因素,影响西安市空气质量最大污染物是NO2,其次是PM10,最后是SO2。最后根据层次分析法可知西安市污染空气最多来自于汽车尾气排放,其次依次为燃烧,工业生产,扬尘。此外,对本文的所做的工作进行了相应的总结与展望。