大气污染物浓度的时间序列中包含两类信息：一是污染源的影响；二是气象条件的影响；气象条件变化引起的污染物浓度变化的幅度往往大于由污染源排放变化引起的浓度变化的幅度，污染源排放变化的信息往往被“掩盖”。 为了检验大气污染控制是否有效，需要了解仅由污染源排放变化所致的污染物浓度变化趋势。这就必须建立适当的方法，先将混杂在污染物浓度中的气象信息与污染源信息分离，而后分别估算污染源变化和气象条件二者对环境质量的影响程度。对大气污染控制的有效性进行评估，将有助于更客观地认识污染控制实施后的环境效果，为后续的环境质量管理和决策提供科学依据。 本论文系统地比较和分析了传统傅立叶分析、小波分析、KZ滤波、距平技术等分解方法的适用性和有效性，并利用天津市监测站2001年--2006年SO<,2>和PM<,10>的日均浓度对数序列进行了实例分析，结果显示：对于SO<,2>日均浓度序列，KZ滤波和Morlet小波变换的分解效果都很好；而对于PM<,10>浓度序列，Morlet小波变换的分解效果明显优于KZ滤波：分析滤波后不同尺度波动的频谱特征及其对污染物浓度变化的方差贡献，发现：季节分量、短期分量及长期分量对SO<,2>浓度序列总方差的贡献分别为65％、33％及2％，说明其浓度波动主要是由于季节变化引起的，与天气过程有关的短期波动也不容忽视；而PM<,10>浓度序列的季节分量和短期分量的方差贡献分别为16％和76％，其浓度波动主要是由短期分量引起的。 针对SO<,2>和PM<,10>的污染特征，在小波变换及功率谱分析的基础上，利用多元线性回归和人工神经网络等方法分别建立环境浓度基线和短期浓度变化与相应尺度气象变量之间的关系模型；通过残差分析、滤波及序列重建，将混杂在污染物浓度中的气象信息与污染源排放信息分离，分别解析二者对污染物环境浓度的贡献，对大气污染控制的有效性进行评估。 对天津市SO<,2>和PM<,10>污染控制的有效性进行定性和定量评估，研究表明，本论文建立的技术方法是可行的。由于污染源排放的变化，2002年至2005年SO<,2>环境浓度的长期分量总体上呈现上升趋势，而PM<,10>浓度的长期分量呈现下降趋势。比较滤除气象影响前后污染物长期浓度序列的差异，可以得出：2002年-2003年的气象条件总体上不利于SO<,2>扩散，可使SO<,2>长期浓度增加3μg/m<3>左右；而2004年的气象条件有利于SO<,2>扩散，使SO<,2>长期浓度减小5μg/m<3>左右；PM<,10>浓度长期趋势也有类似的规律，且在2002年--2003年，不利气象条件使PM<,10>长期浓度增高地更显著，平均约为10μg/m<3>左右。分析各年有利和不利天气形势出现的频率，可以与上述结果相印证。在经验正交函数分解的基础上，结合气团轨迹模型，探讨了评估区域大气污染对局部城市环境质量影响的方法；分析了天津市区不同季节SO<,2>和PM<,10>浓度的空间结构特征，结果表明：在采暖季和非采暖季SO<,2>日均浓度距平的第一空间型方差贡献分别为63％和62％，可以分别代表各季SO<,2>度变化的总体空间特征，各测站上的分量的值均为正，说明浓度变化在空间上是同步的；其它空间型反映了局地污染源变化及气象因素的影响，差异较大。PM<,10>浓度的空间分布也有类似的特征，并且其日均浓度距平的第一空间型更显著，在采暖季和非采暖季的方差贡献均超过85％。