空气污染是自然环境和人为条件相互作用的结果。但一般来说，天然源所造成的污染经一定时间的自然净化作用会得到恢复，大气污染主要是人为活动的结果。在全面分析了关于空气现状的评价、污染指标预测、以及影响因子的研究现状的基础上，分析并掌握了灰色系统的基本原理、研究内容、研究方法和运算方式，并在空气污染现状及污染指标趋势预测和因子分析方面进行了一些探索性的研究工作，将灰色系统理论中的灰色聚类模型、灰色关联分析及灰色动态模型群法全面的应用到了空气污染指标的分析中，为改善空气环境现状并对空气污染总量的控制与消减提供可靠依据做出了努力。　　 研究了灰色聚类模型的建模方式，包括白化函数的建立、聚类权及聚类系数的确定等，并将聚类模型与天津市空气污染指标实际值相对应，以天津市2001-2010年空气状况作为10个聚类对象，以SO2、NO2、PM10年均浓度值作为聚类指标，将污染物分为4个灰类进行聚类分析。聚类模型表明，天津市空气污染评价指标在向好的方向发展。同时采用空气综合污染指数与聚类结果进行对比，二者变化趋势相符，在拐点处及大幅度升降处所反应的空气污染指标变化方向一致，因此采用灰色聚类法进行的空气污染指标评价有较高准确性和可信度。　　 概述了灰色关联分析的基本原理及应用特点，针对不同的灰色关联度进行了使用条件、计算方法、优势和不足等方面的分析。采用综合灰色关联法，选取5个类别30项相关社会经济指标作为影响因子，对天津市2001-2009年的PM10、SO2、NO2和空气质量达标率进行关联分析并排序。结果表明，影响天津市污染水平的主要社会经济因素是工业污染的排放和生活生产能源消耗，城市绿化因素也会造成较大影响，而地区产值因素、城市集中供热、环保投资、汽车总数等也在不同程度起作用。　　 在分析灰色预测模型建模原理，GM(1，1)建模条件、建模步骤、适用范围以及精度检验方法、灰色动态模型群优势的基础上，对天津市2001-2010年空气污染指标原始值进行灰色动态模型群拟合，检验精度较好，进而预测未来趋势，到2015年，PM10、SO2、NO2浓度均明显下降。