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大气污染不仅带来了巨大的经济损失与人体健康威胁,亦会影响陆-气界面水分、能量等的输送与交换,对气候变化产生一定影响,已引起国内外的广泛关注。长江三角洲地区（简称长三角地区）是我国经济发展最快的地区之一,其快速城市化的发展进程在部分时段内伴随着区域空气质量下降等问题,已成为我国四大霾天气频发和危害较严重的地区之一。因此,明确长三角地区主要大气污染物时空分异特征,研究其对自然条件和城市化发展的响应,开展重污染时段的成因与模拟分析,对于区域可持续发展具有重要的理论和现实意义。本文基于环境空气质量地面监测、社会经济和卫星遥感等多源数据资料,系统分析了我国长三角地区空气质量指数（AQI）及主要大气污染物(SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10、O3)浓度的时间变化趋势、空间分异特征及其对城市化发展的响应。在此基础上,通过开展长三角地区典型重污染事件的识别和分析,探讨了气象因素和区域传输对重污染过程的影响。最后,本文评估了应用同步卫星-地球静止海洋水色传感器（GOCI）定量观测大气重污染事件的可行性。通过构建以线性混合效应模型（LME）和广义相加模型（GAM）为主体的三阶时空统计模型模拟重污染过程小时尺度的PM2.5时空变化特征,解析典型重污染过程对气象条件和人类活动的响应。本文的主要结论如下:（1）环境空气质量地面观测资料表明,2015年长三角地区AQI平均值为79,主要大气污染物为PM2.5、PM10和O3。AQI和SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10污染物浓度呈现冬春高、秋夏低的特征,而O3浓度则表现出相反趋势。长三角南部的空气质量普遍优于北部地区,AQI最低值（46）出现在浙江省舟山市,最高值（101）出现在江苏省徐州市。卫星遥感观测资料和Manner-Kendall（M-K）非参数检验结果显示,19982015年长三角75%的地区呈现PM2.5浓度显著上升的趋势,以江苏北部最为明显,而浙江南部山区多年PM2.5浓度相对稳定。（2）城市形态指标对长三角地区主要大气污染物浓度的空间分异影响显著。区域空气质量与平均周长面积比（PARAMN）、欧式距离均值（ENNMN）、城市斑块面积（CA）和城市斑块数量（NP）显著相关,这说明长三角地区城市形态主要通过城市斑块的大小、数量和形状多样性来影响空气质量。通过设置不同缓冲区距离（130 km）分析下垫面土地利用类型对空气质量的影响结果表明,当缓冲距离为25 km时,空气质量与林地覆盖率的相关性最高,增加或保留林地面积将有助于减少大气污染物。19982015年长三角地区快速城市化进程中,城市人口、第二产业占GDP的比重、建设用地面积、道路铺设总面积、高等学校在校学生数和社会消费品零售总额与PM2.5浓度呈正相关,而第三产业从业人员比重、第一产业占GDP的比重、林地面积、医院/卫生院床位数与PM2.5浓度呈负相关。LME时空统计模型可较好地模拟城市化发展对区域颗粒物水平的影响（R2=0.87,slope=0.88）。（3）环境空气质量地面观测资料表明,2015年长三角地区环境空气重污染频率为2.01%,主要污染物为PM2.5。其中,94.5%大气重污染过程分布在13月以及1012月,以1月和12月最为频繁。重污染天气出现频数总体上呈北高南低的特征,江苏省的徐州和常州市最高。2015年长三角地区发生三次典型冬季重污染事件,重污染过程中主要为西北风向,并且天气形势较为静稳,风速较小、湿度较高以及逆温层形成导致污染物积累且不易扩散。同时,污染物输送也是形成长三角地区重污染格局特征的重要影响因素。（4）本文基于GOCI AOD和气溶胶精细模式分数（FMF）数据,同期PM2.5地面监测数据、气象资料和土地利用等信息,通过构建三阶时空统计模型模拟20152017年长三角地区冬季小时尺度的PM2.5浓度时空分布,解析典型重污染事件的大气污染逐小时变化过程及其对气象条件和人类活动的响应。研究结果表明,经十乘交叉验证后的时空统计模型CV R2为0.72。进一步分析表明2016年2月春节期间发生的瞬时重污染事件,主要由人为排放引起;而2015年12月冬季持续发生的重污染事件则主要由不利的气象条件所致。因此,在采样频率较高的情况下,GOCI AOD可以作为分析大气重污染事件的新数据源。