PM2.5已成为影响我国城市环境空气质量的首要污染物,控制PM2.5及其前驱物VOCs正在成为我国环境管理的重点任务之一,了解和掌握PM2.5及VOCs排放特征对于大气污染控制政策决策具有重要意义。为了认知和剖析二者的排放特征,可从以下几个方面切入：用何种方法分析,从而可以确保利用所有数据且结果可信?怎么筛选和甄别控制重点,重点之间的差异又如何表现?PM2.5和VOCs以及其他大气污染物(如NOx、SO2、PM10、CO)之间是否存在关联性?如果存在,它们之间到底存在怎样的内在关系,这种关系又是否可以量化?如果可以量化,应该如何量化这种关系?我国日化和化纤行业(以下简称两行业)大气污染物排放在全国工业污染中占有一定的比例,两行业排放VOCs在我国以VOCs为原料的工艺过程涉及到的众行业中占据重要位置。因此两行业PM2.5及VOCs排放特征可反映出两行业PM2.5及VOCs控制着力点,为我国工业污染控制提供重要依据。本研究建立了我国工业源中日化、化纤两行业PM2.5及VOCs排放特征分析方法体系,主要从总体排放特征和影响因子与PM2.5依赖关系两个方面建立我国两行业的PM2.5及VOCs的排放清单及量化依赖关系。主要研究内容如下：(1)基于排放因子法构建我国两行业VOCs排放特征数据集,运用排序法和单位面积排放等级划分方法,从省域尺度和子行业尺度识别我国两行业VOCs的关键排放源。(2)引入Salford Predictive Miner (SPM)数据挖掘工具,克服我国两行业大气污染物排放基础数据不完整对分析结果的干扰。揭示出化纤和日化行业NOx、SO2、CO、PM10、VOCs等污染物与PM2.5之间相关关系的重要性与敏感性。综合本文研究成果,得到以下主要结论：(1)我国日化和化纤行业VOCs总体排放特征为：长三角和珠三角是我国化纤行业和日化行业VOCs排放重点区域。化纤行业VOCs排放重点区域是浙江和江苏；日化行业VOCs排放重点区域是广东。具体到我国化纤各子行业VOCs排放中,人造纤维(包括醋酸长丝和粘胶纤维)的贡献率最大,合成纤维贡献率依次为腈纶、氨纶、丙纶、涤纶(包括长丝和短纤)、锦纶。(2)浙江省两行业PM2.5及VOCs总体排放特征表现为：化纤行业的涤纶纤维制造、其他合成纤维制造和腈纶纤维制造三个子行业对PM2.5及VOCs的贡献最大,日化行业的肥皂及合成洗涤剂制造和香精香料制造子行业对PM2.5及VOCs的贡献最大；化纤行业中杭州、宁波和嘉兴三个地区贡献最大,日化行业中杭州、嘉兴和绍兴三个地区的贡献最大。(3)影响浙江省化纤和日化行业PM2.5排放的首要因素均不是VOCs。按影响PM2.5排放关键因素的重要性由大到小排列,化纤行业为：NOx.CO.S02. PM10、VOCs、Smoke、Dust、NH3；日化行业为：CO、PM10、NOx、SO2、VOCs、 Dust、Smoke、NH3。这两个行业中均表现出微量VOCs的排放都能快速引发PM2.5排放浓度的急速上升。提出以下研究建议：(1)产业集群效应对浙江省两行业PM2.5排放影响很小,控制两行业PM2.5排放时,应首要考虑企业排放行为,之后依次为空间布局和产业结构。(2)控制浙江省化纤行业气体污染物排放时,主要控制NOx、CO和SO2的排放量,而要严格控制VOCs排放浓度,将其浓度降到很低；浙江省日化行业CO、NOx、SO2、VOCs对PM2.5依存性的灵敏度都较高而依存度依次减小,因此要按对PM2.5的重要性来控制几种污染物的排放量,实现协同控制、同步减排。(3)如果基础数据更完整,如可提供全国各地两行业大气污染物排放基础数据的话,基于大数据可处理海量数据的特点,分析效果将会更好,精度会更高。因此我国监控监管体系要将PM2.5、VOCs污染因子纳入,加强日化、化纤两行业及其他行业企业PM2.5、VOCs的在线监控建设、精细化和差别化管理模式,建立起我国行业PM2.5、VOCs 排放数据库,为行业大气污染控制措施和政策的制定提供科学依据。