闽南三角地区(厦门、漳州和泉州)的经济一体化与交通同城化正处于快速发展阶段,这会对该地区的空气质量造成一定的影响。在春季和冬季,闽南三角地区时有较为严重的雾霾天气发生。PM2.5(Particulate matterwith aerodynamic diameter≤2.5μm)是雾霾天气的成因,其会影响人们的生产生活并且严重危害人体健康。在该区域内开展大气细颗粒物的时空分布研究,对于了解当地空气污染状况、保证当地的空气质量以及促进当地经济健康发展有重要的意义。土地利用回归模型是一种适合于小区域的大气污染物空间分布研究的工具。该模型对数据的类别和精度要求较低,适用范围广,能用于绘制高分辨率的污染物分布图像。运用该模型在城市区域中开展大气细颗粒物的空间分布研究,能帮助我们掌握研究区域内的大气颗粒物的污染状况,了解其来源成因,探究局部区域的大气污染物分布是受到何种条件的影响。本研究拟探讨土地利用回归模型在闽南三角地区的适用性。首先通过对研究区域的11个国控空气质量监测站点所提供的PM2.5数据进行分析,本研究发现该区域内春季和冬季的PM2.5污染较为严重,故选取了各站点于2015年冬季(2015年12月1日至2016年2月29日)和2016年春季(2016年3月1日至2016年5月31日)的PM2.5浓度均值作为模型的因变量。其次,本文选择了土地利用、道路交通、人口密度和海拔共四大类要素作为模型的自变量,以此模型来模拟研究区域内的PM2.5空间分布。本研究以监测站点为中心,建立0.1～5km共9个系列的缓冲区,使用地理信息系统提取了 60个自变量,以提取的自变量来表征各特征变量在不同尺度下对PM2.5的影响。相关分析方法筛选得到14个符合模型要求的自变量,将其用于构建回归模型。借助多元逐步线性回归,,本研究构建了该区域内的土地利用回归模型,最终进入模型的自变量有2个,分别是5000m范围内的水域面积和海拔。从可决系数R2来看,最终模型的R2=0.82,调整R2=0.77,交叉验证的均方根误差为5.68 μm/m3,对比相关研究的交叉验证结果,该模型的性能表现良好,解释能力较强,这说明基于较少的监测站点建立土地利用模型是可行的。本研究通过模型预测研究区域内无监测站点区域的PM2.5浓度值,绘制出研究区域内的PM2.5空间分布图像。此次研究基本实现了对该区域内的PM2.5浓度空间分布模拟。在2014年5月13日至2016年12月31日内,闽南地区的PM2.5污染整体较为轻微,且夏季和秋季PM2.5污染轻微,春季和冬季的污染较为严重。总体上,研究区域内的PM2.5污染状况为漳州>厦门>泉州。在2015年冬季至2016年春季,闽南地区出现了几次较为严重的PM2.5污染。烟花爆竹的燃放导致了春节期间出现了一次较强的PM2.5污染。西南暖湿气流的控制以及较为稳定的气象条件,导致研究区域多次出现较为严重的雾霾天气。研究区内的PM2.5空间分布呈现出东南地区较高,西北地区较低的现象。PM2.5污染主要出现于东南部低海拔的城市区域内,其分布与海拔紧密相关,PM2.5的高值分布于海拔低处,低值则分布于山脉,濒临水域的区域PM2.5浓度较低,模拟的结果与实际的情况相符合。本研究识别了研究区域中PM2.5浓度相关的地理因素,得到了PM2.5的空间分布规律,可以为进一步研究闽南三角地区的污染暴露评估和健康影响分析提供支持。