随着人们生活水平的不断提高，空气质量问题愈来愈受到人们的关注。近年来，细颗粒污染物PM2.5进入公众视线，它不仅会导致灰霾天气，而且会影响人们的身体健康。西安目前正处于城市的大拆迁和大建设过程，并且又以煤炭为主要能源，而且受地理位置和气象条件的限制，西安的空气质量相较于其他城市比较严重。对于西安市PM2.5的相关因素、分布和未来趋势的研究，有助于制定高效的PM2.5防治措施。　　第1章主要介绍了本文研究的背景及意义，以及研究的主要内容和创新点。　　第2章利用SPSS软件和回归理论对缺失数据查找和填补，并刻画了9项监测指标两两之间的相关性。探究PM2.5与其它监测指标的依赖关系，进行主成分分析提取主成分F1F2并利用多元回归得到回归方程。　　第3章利用PM2.5之外其它监测指标拟合了2013年～2015年西安市PM2.5的等级，建立模型对2016年前十天的PM2.5污染情况进行预测。对2013年之前的污染情况进行估计，为西安市乃至全国PM2.5的变化趋势提供一个参考依据。　　第4章鉴于PM2.5的监测数据具有时序特性，本文利用时间序列分析方法，分析了西安市2013年～2015年PM2.5的数据，建立了ARMA(3，2)模型，并利用此模型对西安市2016年第一周PM2.5数据预报。　　第5章对西安市13个监测点的PM2.5污染情况进行聚类分析，从不同的污染类别中结合监测点具体情况分析造成西安市PM2.5过高或较低的因素。