随着经济的快速发展,空气污染已经成为影响人群健康的重要因素之一,严重的雾霾天气使得PM2.5污染最受关注。随着政府加大对PM2.5污染的防治力度,PM2.5浓度总体在不断降低,污染得到有效控制,但目前PM2.5依旧是首要污染物,安徽省的PM2.5浓度依旧未达到环境空气质量二级标准,对安徽省的人群健康产生不利影响,人体暴露于高浓度的PM2.5环境中可能会导致患病几率以及死亡率的升高。因此就需要对安徽省PM2.5人口暴露风险进行研究。本研究利用PM2.5人口暴露风险的评估方法对安徽省PM2.5人口暴露风险进行评估,并对其影响因素进行分析。研究得到的主要结论如下:（1）采用算术平均法对安徽省PM2.5浓度的时空分布特征进行分析,结果表明安徽省的月均浓度最高值出现在1月或2月,最低值在7月或8月,季均浓度呈现出冬季＞春季＞秋季＞夏季的规律,2017年年均浓度较之2016年有所升高,2018年与2019年持续下降。空间上整体呈现出皖北＞皖中＞皖南。另外,人口密度整体上也呈现出皖北最大皖南最小,人口密度总体呈增大趋势,其中芜湖、合肥等城市的部分区域呈极显著增长趋势。（2）通过空间自相关分析,结果证明安徽省PM2.5空间相关性较为显著,趋于空间聚集。以平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）以及平均相对误差（MRE）验证三种插值方法的准确度,最终选取克里金插值法进行插值分析。基于PM2.5浓度下的PM2.5人口暴露风险、基于人口密度下的PM2.5人口暴露风险以及基于人口加权下的PM2.5人口暴露风险,在时间上,年均暴露风险值均呈现出2017年高于2016年,而后连续两年下降,并且均为冬季最高夏季最低的规律;在空间上,均呈现出皖北＞皖中＞皖南的特点,其中皖北各市整体暴露风险都较高,皖中的滁州市以及合肥市偏高,而皖南的黄山市、宣城市以及池州市的偏低,基于人口密度下的PM2.5人口暴露风险还呈现出有中心城区向周边减弱的规律,城市中心区一半都是高值区。变化趋势方面,基于PM2.5浓度下的PM2.5人口暴露风险年均值整体和基于人口密度下的PM2.5人口暴露风险年均值整体呈减少趋势,但也有部分地区呈上升趋势,不同季节均有小部分区域呈不同程度的增加趋势,其中冬季的情况最为严重。基于人口加权下的PM2.5人口暴露风险年均值没有呈增加的城市,春季夏季以及秋季均没有呈增加趋势的城市,仅冬季的六安市呈增加趋势。（3）从社会与经济、大气污染物、气象条件三个指标层共选取了19个指标因子分析基于PM2.5浓度下的PM2.5人口暴露风险与人口加权下的PM2.5人口暴露风险影响因素,两种暴露风险均与常住人口数、绿化覆盖率、汽车拥有量、SO2、NO2、PM10、CO、O3、降雨量、气压、气温、风速、相对湿度存在显著相关性。