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中国城市化和工业化的快速发展加剧了空气污染,而大气颗粒物污染会对人体健康产生危害。近年来,我国大气中污染性颗粒物含量增加显著,雾霾天气频发,但颗粒物来源复杂,区域性差异也很明显。大气颗粒物污染与气象条件和人为排放的关系密切。与此同时,大气中颗粒物含量的变化会对地表太阳辐射中的总辐射、直接辐射和散射辐射产生显著影响。因此,本文利用地基观测数据和数值模式,综合分析了典型城市和区域的大气颗粒物浓度时空变化特征及其对地表太阳辐射的影响。首先,本文利用中国环境监测总站于2014年、2015年和2016年分别在169个、369个和367个城市观测获得的空气质量指数（AQI）、PM10和PM2.5数据,分析了中国2014-2016年大气颗粒物在国家、区域和城市尺度上的时空分布变化。其次,本文结合风速风向和能见度数据,讨论了11个典型城市PM2.5增长速率与气象要素和天气现象之间的关系。最后,由于大气颗粒物对地表太阳辐射的变化有影响,本文利用2016至2017年在南京地区观测的地表太阳辐射数据,辅以气象要素和天气现象资料、气溶胶光学特性模式和辐射传输模式,分析了大气颗粒物对地表太阳辐射的影响。主要研究结果如下:（1）研究期间,全国范围内空气质量总体上有所改善,但部分地区（如汾渭平原）空气质量有所恶化。西北地区和京津冀是大气颗粒物污染最严重的地区,主要表现为西北地区春季沙尘造成的PM10污染和京津冀冬季人为和气象条件造成的PM2.5污染。中国颗粒物粒径大小存在显著的区域差异,秦岭-淮河以南地区以细颗粒物为主,而植被稀疏的西北干旱半干旱区则以粗颗粒物(PM2.5-10)为主。在划分的7个地理区域中,PM2.5、PM10和PM2.5/PM10比值存在显著的空间差异和季节变化,反映出各区域排放源的差异。（2）基于细颗粒物线性增长的物理模型,对11个大城市PM2.5污染过程进行了分析。结果表明,PM2.5增长速率与背景大气PM2.5浓度具有显著相关性。风速和风向对PM2.5的增长有显著影响,PM2.5污染过程的发生通常伴随着风速的降低。不同城市的PM2.5增长速率与风速的回归斜率反映了该城市是受上风方向PM2.5输送的影响大还是受局地污染物扩散的影响大。斜率越大,表明该城市受上风方向PM2.5输送的作用大,而受局地扩散的影响小。在斜率大的城市,风速的增加并没有使得污染物得到扩散,反而是在较大风速的情况下使得上游区域的污染物输送到该城市。PM2.5增长速率与能见度呈负指数相关。PM2.5增长速率与能见度的经验关系考虑到PM2.5浓度和气象要素（如风速）对能见度的综合影响。（3）大气颗粒物的增加会使得地表太阳总辐射减少,同时会降低地表太阳总辐射中直接辐射的比例,并相应地增加散射辐射的比例。散射分数、AQI、PM10和PM2.5与能见度都有负相关的关系。所以,散射辐射与空气污染都与能见度的值高度相关。基于此,本文在辐射传输模式中输入观测的能见度来模拟三个无云天气不同污染等级的地表太阳辐射,并发现该方法具有较好的模拟效果。通过观测数据分析出,相比较大气粗颗粒物,细颗粒物对地表太阳散射辐射起到主要作用。基于这一现象,本文利用云和气溶胶光学特性模式模拟不同粒径大小颗粒物的光学特性,并解释了该现象是由于不同粒径颗粒物的单次散射反照率和相函数的差异造成的。