空气污染影响了中国城市居民的生活,分析空气质量的分布和驱动因素已成为当前的研究热点。然而对青岛市区空气污染时空异质性的系统性研究较少,且对气象因素的相关性分析多是线性相关分析。针对这些问题,探讨青岛市四个区空气质量的时空异质性,研究首要污染物的时空异质性,分析影响大气污染物的气象因素和地形因素。主要研究内容如下:(1)基于Kruskal-Wallis秩和检验方法分析空气质量的时间异质性,基于Wilcoxon符号秩检验方法分析空气质量的空间异质性。结果显示空气质量具有明显的时空异质性。空气质量在冬季最差,夏季最优。整个研究区域中,李沧区污染最严重,崂山区污染最轻。(2)基于空间插值技术分析首要污染物在四个季节的空间分布,基于统计分析方法分析首要污染物的小时变化特征。研究发现首要污染物具有明显的时空异质性。首要污染物春季主要为PM10,冬季主要为PM2.5,夏季主要为03,且它们均在李沧区浓度较高。春季PM10、夏季03、冬季PM2.5的各时刻平均浓度在四个区均存在一定的差异。(3)引入Copula模型分析污染物与气象因素、地形因素的线性与非线性相关性。结果表明污染物与气象因素具有明显的非线性相关性。PM10、PM2.5与气压之间存在明显的正相关,与温度之间存在明显的负相关;03与温度之间存在明显的正相关,与气压之间存在明显的负相关。气象因素对污染物的影响具有一定的时滞性,O3与前一小时的风速、湿度,与前一天的气压相关性最大,PM10、PM2.5与前三小时的风速相关性最大,PM2.5与前一天的温度相关性最大。地形因素对污染物也会产生一定的影响。秋季和冬季PM10与地形因素存在一定的负相关性;秋季和冬季O3与地形因子呈一定的正相关性;PM2.5在四个季节均与地形有一定的负相关性,且呈现线性相关性。青岛市区空气质量和首要污染物的分布具有明显的时空异质性,污染物与气象因素具有明显的非线性相关特性,且气象因素对污染物的影响具有一定的时滞性,地形因素对污染物也会产生一定的影响。