随着我国经济的快速增长，大气污染问题日益严重，在我国绝大多数城市，可吸入颗粒PM₁₀已成为影响环境空气质量的首要污染物。当前我国大气颗粒物监测主要以地面监测为主，但由于我国幅员辽阔，监测网点相对分散，并且大部分集中在各大、中城市，依靠现有的台站分布与监测技术，很难全面、连续地监测我国的大气环境质量状况。于传统的地面监测不同，卫星遥感具有信息获取快、面积覆盖广等特点，能快速高效地获取大气信息。本文首先利用MODIS遥感数据，反演2010年济南地区的气溶胶光学厚度，结合卫星过境时间地面PM₁₀监测浓度进行回归分析，建立AOD与PM₁₀浓度之间的数学模型，以探讨济南市气溶胶光学厚度与可吸入颗粒物PM₁₀之间的关系。在此基础上，反演得出济南市市区四季的气溶胶光学厚度及PM₁₀分布情况，并结合济南市2010年4个监测站点的PM₁₀逐日监测数据与同期气象数据进行统计分析。得出以下主要结论：（1）扩展的暗象元法在济南地区的气溶胶光学厚度反演中是适用的，以中红外通道表观反射率小于0.125为标准（其中μ为卫星天顶角的余弦），可寻找到在济南市区分散度较好的暗象元。（2）本次研究所设置的济南市气溶胶模式为城市型，反演得到的气溶胶光学厚度在0.215到1.17之间，符合一般城市的气溶胶浓度分布区间。（3）济南市气溶胶光学厚度反演结果与地面PM₁₀浓度之间存在较高的相关性，线性相关系数为0.74。通过五种常见模型对两者做回归分析，结果表明：从R2、标准误差、F统计量、F统计量得到的P值四项指标来看，对数函数模型均优于其它四种模型。这说明对数函数模型更能代表济南地区AOD与地面PM₁₀浓度之间的关系。（4）济南市首要大气污染物为PM₁₀，从市平均浓度来看，PM₁₀月均浓度变化具有明显的季节性，季节平均浓度大小依次为：冬季>春季>秋季>夏季，近7年全市PM₁₀年均浓度均超过国家二级标准，整体来看呈下降趋势。四个监测站点中省种子站PM₁₀浓度最高，其次是济南化工厂和高新区，科干所浓度最低，且四个监测点的PM₁₀年均浓度及采暖季平均浓度均超过国家二级标准。（5）根据气溶胶光学厚度反演结果及PM₁₀浓度监测数据分析，济南地区气溶胶光学厚度及PM₁₀浓度在北部黄河沿岸区域均较大，这主要是由于黄河沿岸易产生扬尘，市区五区中，以天桥区气溶胶光学厚度值及PM₁₀浓度最大，其它四区相对差异不大。从季节变化上，济南市春季受地表扬尘及采暖季尚未结束的影响，气溶胶光学厚度及PM₁₀浓度的空间变化较大；夏季气溶胶光学厚度及PM₁₀浓度则较为稳定，市区五区分布较为均匀，相差不大；秋季由于郊区秸秆焚烧及后期进入采暖季，致使大气颗粒物增多，气溶胶光学厚度及PM₁₀浓度增大，市区值较高；冬季由于进入采暖季，颗粒物高强度排放，加上不利的大气扩散条件，导致济南市气溶胶光学厚度及PM₁₀浓度整体高与其它季节。（6）一般情况下，济南PM₁₀浓度与气温、相对湿度在秋冬两季呈明显正相关，在春夏两季相关性不明显；PM₁₀浓度与日照时数全年来看呈显著负相关；PM₁₀浓度与风速的相关关系不明显。（7）济南市低空逆温出现频率与PM₁₀浓度的季节变化呈显著正相关；逆温月平均厚度、接地逆温月平均强度与PM₁₀月均浓度呈正相性，脱地逆温月平均强度与PM₁₀月均浓度呈负相关。总得来看济南市冬季逆温层厚度、强度均较高，风速较小，大气迁移扩散能力最差，不利于颗粒物的迁移扩散。