近十年来,随着经济建设和城市化的快速发展,中国区域高浓度颗粒物(Particulate Matter, PM)污染事件频发,特别是经济发达的长三角地区。这不仅严重影响了城市空气质量、生态环境和经济发展,同时对居民的身体健康也造成了极大的危害,所以改善空气质量已成为政府部门和社会各界最迫切需要解决的问题。苏州作为长三角的代表城市,研究苏州地区PM2.5和PM10时空分布特征对进一步完善城市规划,制定该地区防污减排政策具有一定的现实意义。本文详尽分析了2012年苏州、昆山和太仓三个环境监测站的PM2.5、PM10、氮氧化物(NOx)、二氧化硫(S02)、一氧化碳(CO)和臭氧(03)等空气污染物观测资料以及同期三个站点的气象观测数据,揭示了该地区PM2.5和PM10的时空分布特征；基于BP神经网络模型,评估各个气象要素和化学因子对PM2.5和PM10的浓度影响；结合上海宝山气象站的探空资料,对一次典型的高浓度PM污染过程中的气象条件进行系统分析。研究表明：1)苏州地区PM2.5的日变化和季节分布特征显著。PM2.5的极大值出现在上午8-9点,与上班高峰相一致,表明人为排放源起着重要作用。月平均最大值出现在春季,而最小值出现在夏季,表明气象条件是影响其季节变化的主要因子。苏州市区的PM2.5和PM10的浓度明显低于周边地区,2012年苏州站PM2.5和PM10的年平均值分别是42.5μg/m3和88.5μg/m3,而周边两站的年平均值约为62.01μg/m3和111.5μg/m3,这与排放源有关。PM2.5和PM10比值的极小值出现在4月,极大值出现在6月。2)气象条件是影响PM2.5、PM10和其它污染物浓度变化的重要因子,但不同的气象因子对污染物浓度的影响有着明显不同。苏州和昆山两站,风速是影响PM2.5浓度的关键因子,其次是气温和降水；而对PM10影响最大的气象要素是降水,其次为风速与温度。其差异主要与气象要素对PM的影响机制有关。NO和S02分别是苏州站和昆山站对PM2.5浓度影响最大的化学因子；而对PM10浓度影响最大的都是NOX。3)通过对PM高浓度污染事件的分析,发现出现高污染现象的大气条件主要有四个特点：气层比较稳定、气温逐渐升高、边界层内风速较小、空气相对湿度降低。这些因素导致污染物积累且不易扩散。但是随着冷空气到来,大气环流形势改变,边界层出现不稳定层结、相对湿度增加,降水和大风都能很好的起到清除和稀释污染物的作用,污染物浓度能够快速降低至正常水平。