作为中国第一经济强省,广东省近年来经历了快速的经济、工业发展和城市化进程以及剧烈的人口膨胀,伴随而来的则是大气污染物排放量剧增,空气质量不断恶化,灰霾天频繁发生,给人体健康和生态环境造成了严重危害,引起了政府、公众和科学家们的密切关注。本研究选取广东省和两个核心城市-广州市和深圳市为研究区域,结合多种数据源和数值模拟方法,分别从不同时间和空间尺度以及不同的来源分析了空气质量的变化及其影响因素。首先,使用气溶胶光学厚度（Aerosol optical thickness,AOT）的遥感产品以及植被指数、高程、各类社会经济因子研究了广东省2010-2012年气溶胶的时空变化以及驱动因素。结果表明,气溶胶的高值区分布在广东省中部的珠三角地区和东部的潮州、汕头等城市,低值区则位于北部的山地和丘陵地区。季节变化为春夏季高,秋冬季低。自组织特征映射（Self-organizing Maps,SOM）网络和线性回归模型被用来定量分析影响气溶胶分布的自然和人为因素,其中植被指数和地形与气溶胶显著负相关,GDP（Gross Domestic Product）、人口、第二产业、第三产业和机动车密度等与AOT的正相关系数达0.8左右,意味着人类活动对气溶胶形成作用重大。多元线性回归的结果反映了多种因素之间的互相作用对气溶胶分布的复杂影响。使用Glo BEIS模型估算了广州市2012年天然源挥发性有机物（Volatile organic compounds,VOCs）的排放量为4.39万吨,其中异戊二烯、单萜烯和其他类BVOCs年排放量分别为2.44万吨、0.52万吨和1.42万吨。本地化的标准排放因子和叶面积指数、风速、湿度等对估算结果有明显影响。BVOCs具有明显的时间变化特征,夏季高冬季低,最高值发生在7-8月,最小值在12-1月。广州市的BVOCs空间分布表现为排放量小的区域位于天河区、越秀区、荔湾区和海珠区等老城区,排放量较高的区域位于从化区中部、增城区中南部、番禺区南部和南沙区,最高排放量则出现在从化区东北部、增城区北部、花都区和从化区的交界处以及黄埔区和白云区的交界处,主要取决于植被类型的分布。然后,我们使用站点监测和遥感数据分别研究了天然源VOCs对颗粒物和臭氧的影响,发现位于郊区的站点BVOCs对臭氧和二次颗粒物的生成贡献较大。就整个广州市而言,天然源排放的VOCs与气溶胶的空间分布完全相反,与臭氧的空间分布较为相似,推断BVOCs对气溶胶的形成贡献小,但对臭氧的影响较大。我们以深圳市为研究区,分析了站点监测的PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO和O3浓度在2012-2014年期间的时间变化特征。受气温和降水的影响,这六类污染物均为冬季浓度高夏季浓度低。PM10、PM2.5、NO2和CO在一天之中的小时值为双峰双谷,峰值出现时间与上下班高峰期同步,SO2和O3则呈现单峰型变化。并且,PM10、NO2和CO存在明显的周末效应。相关分析表明,PM10与PM2.5浓度值的相关系数达0.96,PM与SO2、NO2、CO、O3都存在显著相关性,SO2和NO2、O3也具有一定的相关性,NO2和O3之间几乎不存在相关性。结合气象要素的站点资料,我们分析了深圳市气象要素对污染物的影响,发现相对湿度、气温、风速和降水量与污染物浓度具有负相关,气压和日照时数与污染物浓度具有正相关,且月均值比日均值的相关性要好很多。影响程度依次为相对湿度>气压>气温>降水量>风速>日照时数。最后,利用中尺度气象模式MM5（（The Fifth-Generation NCAR/Penn Mesoscal Model））和HYsplit₄模式我们对深圳市2013年冬季的一次连续污染事件的气象条件和后向轨迹进行了模拟和分析,发现这次污染过程主要是珠三角地区的局地排放源和海上来源在特定的气象条件下共同形成的。