京津冀地区是我国重要的政治、经济和文化中心,近年来随着区域经济快速发展,城市化和工业化进程的加快等造成的区域空气污染问题日趋凸显,严重影响了当地居民生活质量,制约了区域经济发展。基于此,本文首先分析了2013-2016年京津冀地区空气污染时空分布特征,探析了污染物浓度与气象因素之间的相关关系。其次,采用客观分型方法对京津冀地区地面天气形势进行分类,探究了不同天气形势下气象条件和空气污染的变化特征。第三,利用WRF-Chem模式模拟分析了京津冀地区重污染天气特征和气象成因以及地形因素在污染天气过程中的作用。最后,基于逐步回归方法构建了京津冀地区污染物浓度统计预报模型,并结合计算机技术建立了京津冀地区空气污染预报系统。主要结论如下:(1)近年来,京津冀地区AQI年均值整体呈由南向北降低的趋势,高值中心位于河北中南部;次高值中心位于天津、唐山地区;河北北部AQI年均值低于90,重污染天气很少出现。京津冀地区的首要污染物主要为颗粒物(PM2.5、PM10),承德、张家口等部分城市首要污染物为O3的比例也较高。(2)北京、天津、石家庄PM2.5、PM10和SO2浓度基本呈逐年下降的趋势,NO2、CO和O3浓度变化幅度相对较小。除O3外其它污染物浓度年变化基本呈“冬季高夏季低”的特点,其中PM2.5浓度在6、7月出现小峰值,可能是受华北地区秸秆燃烧所致。另外,不同污染物均存在明显的日变化特征,其中O3浓度在14:00~16:00达到全天最高,夜间浓度最低;其它5种污染物浓度峰值多出现在上午和夜间,谷值基本出现在下午16:00左右。(3)相关分析表明,地面气象要素和边界层气象参数与污染物浓度密切相关。其中PM2.5、PM10浓度与相对湿度和稳定能量呈显著正相关,与风速和最大混合层厚度总体呈负相关。O3浓度与温度呈正相关,冬季O3浓度与风速、稳定能量呈负相关,与最大混合层厚度呈正相关,其它季节相关性不显著。(4)京津冀地区冬半年天气形势可分为9种类型,归纳为五大类。其中高压前部型污染较轻;高压场、高压后部型等污染较重(各城市AQI均值多在150以上),伴随着地面风速小,湿度大,稳定能量大,最大混合层厚度低,不利于污染物扩散。2014年2月两次重污染过程均发生在连续多日维持污染天气型的情况下,期间高压系统演变引起北部偏北风增大,缓解了北部城市空气污染持续加重的态势,而偏南风输送又使得北部城市污染物浓度迅速升高。(5)利用WRF-Chem模式模拟了2015年11月26日-12月2日京津冀地区一次重污染过程。此次污染过程京津冀地面天气形势由高压场型转为高压后部型,近地面风速小,相对湿度大,边界层高度低,不利于污染物向区域外扩散。PM2.5高浓度基本分布在逆温层以内,对应着边界层内风速较小,相对湿度大。敏感性试验表明,地形也是影响京津冀地区污染过程的重要因素,地形阻挡导致污染物在太行山东侧及燕山南侧聚集形成污染带。若地形高度降低,偏南风作用下污染物开始越过山体向西北方向输送,导致河北西北部PM2.5浓度上升。(6)基于逐步回归方法构建了京津冀地区污染物浓度统计预报模型。检验表明,模型对污染物浓度和AQI的拟合预报效果良好。建立的空气污染预报系统自动化程度高,能够实时显示京津冀地区污染气象参数和城市空气质量预报结果,可为该地区空气污染预防和合理调控提供科学依据。