随着近年来我国经济水平的提高,城镇化的快速深入推进和迅猛发展,城市PM2.5污染日益严重,同时城市居民的身心健康与生活以及城市的经济可持续发展都会受到严重的影响。城市绿地空间作为我国现代城市生态系统的重要组成部分,其结构分布和其空间结构的特征,一方面直接影响着其生态效益的充分发挥,另一方面还对于城市绿地的景观和格局设计产生重要的影响。PM2.5的浓度分布受到与其所处空间环境的扩散与沉积能力影响,因而,研究PM2.5与城市绿地及景观格局的耦合关系,对缓解城市PM2.5的污染具有重大意义。基于此,本文以重庆主城区内九个监测站点为研究对象,利用气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth,AOD）与多元回归模型等方法反演该区域2008、2013、2018年的四季PM2.5浓度数据,并通过多重线性回归分析探究其对空间监测站点缓冲区域内土地利用类型面积比、绿地景观格局的共同影响机制。得到的主要结论如下:（1）本文基于MODIS L1B卫星遥感数据,利用暗像元算法反演得到重庆市主城区1KM分辨率AOD图像,并利用地面的全自动太阳光度计（CE-318）的监测结果进行验证,结果显示两者之间的相关关系R~2达到0.834,说明其反演精度较好,证明了基于卫星遥感图像反演AOD的可行性和可靠性。（2）本文以反演的AOD为因变量,PM2.5浓度为自变量,同时加入气象数据和地形数据,建立了以AOD为导向的PM2.5浓度地理时空多元线性回归模型,并将估算的结果与简单线性模型进行留一交叉验证。结果显示,模型拟合度R~2由简单线性模型的0.517提升到0.806,模型性能较好。（3）本文通过对PM2.5浓度对土地利用类型进行拟合分析,发现不同类型的土地利用格局与PM2.5的耦合关系差异明显。城市绿地、农业用地面积占比与PM2.5质量浓度呈负相关;城市建设用地面积占比与PM2.5质量浓度呈正相关,即非建设用地斑块面积越大,对缓解PM2.5质量浓度越好。高尺度域下（5km×5km-6km×6km）相关程度会高于中尺度域（3km×3km-4km×4km）高于低尺度域（1km×1km-2km×2km）。（4）PM2.5浓度与绿地景观格局耦合关系存在明显季节尺度差异。PM2.5浓度与绿地斑块面积比（PLAND）、平均绿地斑块分维数（FRAC-MN）、平均绿地斑块形状指数（SHAPE-MN）、景观分离度指数（CONTAG）四类绿地景观格局指数的线性回归对春、秋、冬季保持正相关,而对夏季变化趋势呈负相关,说明PM2.5对季节变化较敏感;时间尺度上,年际间三者的相关性差异性不大,但同一年的不同季节具有一定的差异性;对于夏季而言,仅在1km×1km尺度PM2.5与PLAND呈显著正相关,1km×1km-3km×3km尺度PM2.5与LPI呈显著正相关,1km×1km-2km×2km尺度PM2.5与CONTAG呈显著负相关,同时二者之间的耦合关系具有最佳的尺度效应,在特定尺度下的绿地景观格局变化能够起到最大的缓解效应。对于春秋冬三季而言,随着尺度的增加,PLAND与PM2.5浓度的正相关性逐步减弱,负相关性逐步增强;在春冬季3km×3km、秋季5km×5km开始由正相关性转为负相关性,且均在6km×6km时三季的负相关性最强;对于绿地景观格局指数而言,FRAC-MN在春季2km×2km时与与PM2.5浓度的相关性由正转负,且在6km×6km具有最强负相关性,与秋冬两季PM2.5浓度均在6km×6km、4km×4km呈最强负相关性;SHAPE-MN均在春季冬季1km×1km、秋季2km×2km与PM2.5浓度负相关性最强;CONTAG在春季秋季6km×6km、冬季5km×5km。