城市空气环境与居民的健康息息相关,而植被是缓解城市空气污染的重要因素。为了了解植被在去除城市PM_2.5中的作用,本文通过理论分析和计算机模拟两个方面,对植被影响下的城市PM_2.5空间分布规律进行了研究。首先,本文在真实地形的基础上对韶山市流场进行了模拟分析。通过对比有无植被影响时的流场差异可以看出,植被的存在降低了近地面流场风速,增大了流场湍流强度。植被对风速的影响随高度而变化,对树冠层底部流场风速的影响最大（风速降低76%）。山峰风速受林地的影响明显降低,原有的速度峰值位置上移,对上层空气的挤压增大,顶部空气风速略微增加;山脉背风面受林地的影响湍流强度显著增大并形成尺度较大涡旋,对下游流场扰动增加。其次,本文在韶山市流场的基础上,对植被影响下的城市PM_2.5空间分布进行了分析。通过对建筑群内部、来流污染、综合污染三种污染源工况的模拟,可以看出,植被可以起到削减PM_2.5浓度的效果。森林内部的PM_2.5削减量与森林面积大小及所选位置有关。面积越大削减效果越强,森林内部的削减效果大于森林边缘处,山谷内林地的削减效果大于山峰处。树木的最大PM_2.5沉降量位于树木冠层底部,PM_2.5沉降量可达97%。上游区域林地的存在可以缓解下游区域的PM_2.5污染。最后,本文讨论了植被覆盖率与城市PM_2.5质量浓度的关系,提出了环境信息关联模型,并在此基础上分析了植被在PM_2.5与气象因素及区域污染的关联中发挥的作用。通过分析模型脉冲响应曲线的数值可以看出绿化率与PM_2.5对相对湿度扰动的响应相关性最高（R²=0.71）,其次为风速（R²=0.54）,与PM_2.5对温度扰动的响应的相关性不高。PM_2.5对风速扰动的响应最为迅速。绿化率越高的市辖区,PM_2.5对三种气象要素的响应越剧烈且越容易出现波动,PM_2.5对气象要素的总扰动的响应的滞后期与绿化率有较强的相关性（R²=0.62）。高植被覆盖的地区更不易受到其他区域污染物的影响。本研究可以对未来进行中尺度的城市风场模拟和城市PM_2.5的浓度场模拟提供一定的参考价值,并对未来的中小型城市的布局、城市绿地规划提供一定的指导意见。