近年来,大气污染不仅成为了社会热点问题而且成为了我国面临的最大环境问题之一。北京作为我国的首都,对全国其它地区起着模范带头作用,因此北京市的大气污染治理尤为重要。本文主要采用了互相关分析、偏相关分析、复杂网络可视化与复杂网络节点重要性评价方法对北京市大气污染影响因素进行重要性评价。针对北京市的大气污染问题,建立大气污染治理措施的系统动力学模型,对模型进行仿真模拟并对结果进行对比分析。本文主要的研究内容和成果有:（1）通过对北京市各区县2013年和2019年主要大气污染物浓度时空分布特征的研究。结合Arc GIS软件的空间可视化功能,发现北京市整体的空气质量北部地区相对较好,南部较差。与2013年相比,北京市2019年主要大气污染物(包括:PM2.5、PM10、NO2、SO2)整体上呈现出下降的趋势。北京市的大多数区域的NO2、SO2、PM10浓度均已达到国家二级标准,大多数区域的PM2.5浓度均未达到国家二级标准,说明近年来北京市的大气污染治理措施取得了一定成效,但是PM2.5造成的大气污染依然很严峻。（2）通过对所选取的大气污染影响因素进行互相关分析、偏相关分析、复杂网络可视化与复杂网络节点重要性评价等一系列方法进行重要影响因素的确定。所选取的北京市大气污染影响因素中较为重要的为:第二产业增加值、河北二氧化硫排放量、GDP增长率、工业增加值、固定资产投资总额等。（3）通过建立系统动力学模型对北京市主要大气污染治理措施进行仿真模拟得出:相比较基准情景,仿真模拟的政策措施对于北京市大气污染治理均有一定的效果。其中,效果最明显的为北京市和周边区域进行大气污染的联防联控。征收硫税与征收消费税对北京市大气污染治理也有明显的效果。经济激励型污染防治措施是一种值得提倡的污染治理手段。公众参与型大气污染治理措施的实施可以调动社会各方的积极性,使得大气污染治理更加高效。针对研究结果提出相应的政策建议:推进区域大气污染联防联控、建立区域利益补偿机制、积极推进环境税的征收、引导公众参与大气污染治理。