背景:改革开放以来,随着我国经济的飞速发展,大气污染问题日益突出。2012年2月我国环境保护部颁布了新的环境空气质量标准,该标准规定用空气质量指数(AQI)替代原来的大气污染指数(API)。AQI的分布呈明显的季节变化以及空间聚集性。但由于AQI空气质量标准施行尚不久,目前关于我国空气质量的研究大多局限于对特定地区或者单个城市以及单个污染物的探讨。且AQI相关因素的分析多集中于对气象因素的探讨。所采用的方法大多为时间序列或者广义线性模型。然而,这些研究存在缺少对AQI的空间变异的考虑这一突出问题,所以AQI相关因素的分析可能存在不同程度的偏倚。本文首先对我国AQI的时空分布进行了统计学描述,其次通过广义线性模型和贝叶斯时空模型探讨气象因素、经济因素等对AQI时空特征的影响,其结果可为我国制定相应的污染防控措施提供合理的科学依据。方法:为探索AQI的时空分布特征,绘制了 335个城市年均AQI分布图,AQI达标率分布图以及AQI的季节变化图,采用Spearman秩相关分析对气象因素,经济因素进行两两分析。当两自变量之间的Spearman秩相关系数大于0.7时,为避免共线性问题,两变量不会被同时纳入到模型当中。最后,采用混合效应模型和贝叶斯时空模型分析经济因素以及气象因素对AQI的影响。结果:2015年我国335个城市中,年均AQI的范围为209.29到36.62,其中,年均AQI大于100的城市有60个,空气质量达标率大于80%的有161个,空气质量达标率低于50%的城市有28个。我国城市AQI的时间变化呈现出明显的季节特征,冬季最高,春季次之,夏秋最好。我国大气污染最主要的污染物为PM2.5和PM1o,在335个城市中,PM2.5和PM10为首要污染物的占比分别为31.4%和23.9%。经济因素和气象因素对AQI的影响均具有统计学意义。建成区的绿化率每提高1%,AQI下降0.37(b=-0.37,CI=(-0.46,-0.28))。此外,天气模式较好的情况下,即温度越高、湿度越大、风速越大、降雨量越大AQI越低,即空气质量越好。结论:在我国,大气污染仍然是一个严峻的问题。空间上,南方的空气质量要优于北方的空气质量。而在时间上,呈现出冬季最差,春季次之,夏秋较好的变化特征。人口密度的降低、第一产业、第三产业总和比例的提升以及绿化覆盖率的提高有助于大气污染的改善。气象因素以及天气条件也是影响大气污染的关键因素。本研究为环保部门为制定不同地区的环保政策和预防策略提供科学依据,相关部门可根据不同地区的经济差异和气象差异对大气污染进行针对性的治理。