城市空气污染问题日益受到广泛的关注，气象条件与空气质量之间关系的研究也越来越受到重视。以往的研究往往局限于某一个尺度的气象条件，对于多尺度气象条件与大气污染物的综合研究并不多见。本文首先对近年来长三角地区空气质量进行了评估，并分析了长三角城市群大气污染的时空分布特征，找出长三角地区大气污染物分布的规律，并采用皮尔逊相关系数（Pearson Correlation）研究了五种主要大气污染物之间的相关性。研究表明长三角地区近年来空气质量逐年好转，特别是进入2015年以来，PM2.5浓度下降的很明显，但气态污染物O3和NO2浓度却呈明显上升趋势，在夏季甚至超过PM2.5成为首要污染物。通过对污染物浓度空间分布特征的描述，发现长三角地区PM2.5浓度由西北向东南逐渐降低，并且具有一定的连续性，而气态污染物浓度分布则没有连续性分布的特征，说明长三角地区颗粒物浓度受区域扩散传输影响较大，影响长三角地区的污染物粒子主要来自西北面，而气态污染物则主要源自局地排放。通过对污染物之间的相关性分析，发现PM2.5与气态污染物之间基本呈正相关，但与O3的相关性有明显的地域差异，在长三角西北部地区表现为强负相关（相关系数为-0.58），在长三角东南部地区表现为强正相关（相关系数为0.75）。这主要是由于两个地区的PM2.5浓度不同导致的，当PM2.5浓度高时，主要表现为，颗粒物对光化学反应的阻碍作用，而当PM2.5浓度并不算太高时，主要表现为O3的氧化作用。结果表明，长三角地区西北部的颗粒物排放还需要进一步加强治理，而东南部地区则需要把治理的方向转到气态污染物控制上面。而气态污染物之间的相关性具有明显的地域特征。
　　采用客观定量的T模态环流分型方法对长三角地区进行环流分型，把主要影响长三角地区的天气环流型分为九种，并研究了每种环流型下对应的局地气象条件和空气质量情况。发现长三角地区空气质量与环流型密切相关，较差的空气质量与具有高压前部特征的环流相联系。结合2015年1月南京地区的一次重污染过程，进一步验证了环流型、局地气象条件和空气质量之间的关系。通过HYSPLIT对该次污染过程粒子移动轨迹的模拟发现，不同的环流型下，对应的粒子移动轨迹不同。“西北高压型”控制时，影响南京地区的污染物粒子主要来自华北地区，而当“东北高压型”控制时，影响南京地区的污染物粒子主要来自东南海上。
　　采用客观定量的Allwine&Whiteman风场分类方法（AW方法），进一步把长三角沿海地区的风场进行客观定量分为三类：通过、阻塞和回流。并把大尺度环流和局地风场相结合，研究了长三角沿海地区由于受特殊地理条件的影响而产生的地方性局地风场与天气环流型和空气质量的关系。研究表明，长三角沿海地区的总体扩散条件较差，主要以阻塞和回流型风场为主。特别是在回流型风场条件下，长三角沿海地区更容易出现高污染事件。并研究了回流型风场条件下的大气环流特征。发现在长三角沿海地区在“东南低压型”，“东北低压型”，“西北高压型”，“北部高压南部低压型”环流下控制时，往往容易出现回流型风场，此时，长三角沿海地区城市空气质量较差。