随着城市化进程的加快和城市发展的内在需求,城市土地利用类型正在发生复杂而深刻的变化,城市生态环境也面临着巨大的挑战。城市发展不合理导致了大量城市污染问题,其中雾霾问题尤为突出,几乎已经成为各大城市的污染常态。特别地,城市人口密度的增大,会导致城市用地紧张,城市绿地空间大量减少,从而使雾霾现象进一步加剧。因此,合理利用有限的城市绿地,将生态效益实现最大化,是我国城市发展的必然趋势,也是实现生态城市的内在需求。为了有效规划城市绿地,实现城市与自然的和谐发展,有必要研究当下的城市绿地景观格局模式对PM2.5污染的缓解程度,并通过科学的方法进行评价,以期对未来的城市绿地规划提供一定的建议。本文吸收和借鉴了大量前人的研究,系统地阐述了城市绿地景观格局与PM2.5浓度之间的相关性,以及绿地评价指标体系的筛选与构建方法。以此为基础,首先,以2015-2017年的重庆市主城九区为研究范围,通过文献频度统计初步确定待筛选的评价指标。其次,通过基础调研和官方下载(包括重庆市生态环境局官网、PM2.5及空气质量指数实时监测网站、重庆市北碚区城市管理局和美国地质勘探局官网等),获取PM2.5浓度、绿地数量指标以及研究区域遥感图像等原始数据,并运用R语言、Excel、ENVI、Arc GIS和Fragstats软件进一步处理,获得满足分析条件的数据信息。再次,运用SPSS软件进行Pearson相关性分析,最终确定了公园绿地面积、斑块类型总面积、蔓延度指标等与PM2.5浓度相关性强的指标,完成绿地评价指标体系的指标筛选。然后,从绿地数量指标与绿地结构指标两方面构建绿地评价指标体系,并运用熵值法对指标权重进行了运算与分析。最后,通过TOPSIS评价法对重庆市主城九区的绿地景观格局进行综合评价,从而评价出主城区中有效缓解PM2.5污染的绿地景观格局模式。通过一系列研究分析可得以下结果:（1）指标筛选中,通过筛选的绿地数量指标为公园绿地面积、绿化覆盖面积和园林绿地面积,通过筛选的绿地结构指标为斑块类型总面积、斑块所占景观面积比例、最大斑块所占景观面积比例、平均斑块面积、总边缘长度、边缘密度、平均斑块形状指数、平均斑块分维数、平均邻近指数、景观形状指标、斑块数量、斑块密度、散布与并列指标、连接度指标、分离度指数、聚合指数、蔓延度指标、Shannon多样性指标、Shannon均匀度指标以及Simpson均匀度指标。绿地数量指标的结果表明城市绿地面积的增加有利于PM2.5污染的缓解,而绿地结构指标的结果表明城市绿地斑块的破碎化程度越高、绿地连接性和聚合度越低,越有利于PM2.5污染的缓解,该两项指标出现相互冲突。本文经过分析,倾向于采用主流的结论,即绿地面积越大,积破碎化程度越低,绿地聚合度越高,越有利于PM2.5浓度的消减。（2）权重分析中,绿地景观结构的权重在整个评价体系中相对较大,说明绿地结构指标在其中占有相对重要的地位。而在绿地结构指标层中,斑块类型总面积和蔓延度指标的权重较大,说明绿地面积和空间聚合度在绿地规划中应该重点关注和建设。（3）横向比较中,巴南区、渝北区和北碚区的综合评价值最高,三者的绿地面积最大,绿地连通性和蔓延度好,因此对降低PM2.5污染具有良好的作用。因此可以认为巴南区、渝北区和北碚区的绿地景观空间结构模式对PM2.5污染的消减作用更明显,对生态环境更加友好。（4）纵向比较中,渝中区的综合评价值的同比下降率为主城九区中最低,为-4.22%。由于渝中区的绿地面积一直上升,因此下降幅度最小。这也从侧面说明,城市绿地面积的增大有利于维持城市绿地的高评价值。该结果也进一步表明,PM2.5污染的缓解与城市绿地面积的关系紧密,绿地面积越大,PM2.5污染的缓解越明显。本文讨论如下:关于绿地结构指标相关性结果不相符的分析,可能有以下几个原因导致:一是立体绿化的体量未被纳入考虑范围,折损了一部分绿化面积;二是绿地面积计算方法单一,只考虑了垂直投影面积,未考虑到绿化植物在三维空间上的绿量;三是以行政区划为界的局限性,各城区的行政区划范围较大,只通过几个大气质量监测站点无法客观描述PM2.5浓度变化,进而影响了最终的相关性结果。