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近年来，我国灰霾污染频发，特别是以京津冀、长三角、珠三角为代表的区域。南京市作为长三角地区重要战略城市，其空气质量受到社会各界广泛关注。本文利用多种监测数据对南京市2013-2015年各大气污染物的时空变化情况进行探讨，通过后向轨迹模式、浓度权重轨迹分析(CWT)，对南京市严重灰霾时段2013年11月28日至12月10日进行案例分析，结合WRF-CMAQ模式对南京市PM2.5污染进行模拟，研究了南京市灰霾污染的特征和成因。本文结果表明: (1)2013-2015年南京市O3、CO与SO2的年平均浓度均未超过国家空气质量二级标准。NO2、PM10、PM2.5的三年平均浓度分别为53.2μg/m3、118.7μg/m3、69.3μg/m3，分别超过国家二级标准33％、69.6％和98％。PM2.5为南京市环境空气质量的首要污染物。 (2) PM2.5，PM10，SO2，NO2和CO浓度季度分布表现为冬季＞秋季＞春季＞夏季，而O3浓度的分布表现为春夏季高，秋冬季低。PM2.5、PM10、NO2、CO的逐时变化趋势相似，均呈现双峰结构，峰值的出现与早晚出行高峰有关。O3呈现单峰值变化，于15:00左右达到峰值。 (3) PM2.5浓度受多种因素的影响，当地一次排放、二次细颗粒物的形成、污染物的区域传输和气象条件均会影响南京市PM2.5浓度的变化趋势。 (4) WRF-CMAQ模式对南京市PM2.5模拟结果较好，相关系数为0.75。在气象场的模拟中，温度、风速、风向的模拟结果与观测结果较为一致。 (5)通过混合受体模式分析发现区域传输对南京市PM2.5污染影响显著，南京市周边城市，如宿迁、淮安、合肥、杭州等是影响南京严重灰霾形成的重要潜在源区。 (6)根据CWT分析结果，在CMAQ模拟中对重要潜在源区进行源排放的削减。对比削减前后南京市PM2.5模拟结果，发现源削减后，南京市PM2.5浓度明显降低，平均下降40.87％，说明CWT值对污染来源具有合理的定位。