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PM2.5空气污染严重危害人类身体健康。随着PM2.5空气污染现象的加剧,PM2.5空气污染问题目前已经成为社会的关注热点,而PM2.5空气污染时空分布规律也已成为了学术界的研究重点。研究全国PM2.5空气污染现状和时空分布规律,对科学认识全国PM2.5空气污染问题、合理划分PM2.5空气污染范围等都具有重要意义。地理信息系统自20世纪60年代发展至今,其空间分析能力越来越强大,应用领域越来越宽,其中在环境科学研究领域发挥的作用也越来越大。本文以PM2.5时空分布规律作为研究目标,以地理信息系统作为研究工具,通过多种途径收集多元时空数据并结合空间数据处理方法进行了计算分析,得到了许多有意义的结论。本文主要进行了四个方面的研究:(1)研究了离散数据的空间化方法。本文结合PM2.5监测数据和气溶胶光学厚度数据并采用协同克里金插值实现了PM2.5数据空间化,结合土地利用数据与夜间灯光数据并采用多元线性回归模型实现了人口统计数据的空间化。(2)探究了PM2.5空气污染人口暴露的分布规律。在完成PM2.5空气污染监测数据和人口统计数据空间化工作的基础上,本文结合这两类空间化结果分析了以人口分布为权重的PM2.5空气污染分布和人口PM2.5污染暴露强度的分布情况。(3)提取了PM2.5聚集区域区域并分析其分布特征。采用首尾分割分类法对我国人口PM2.5空气污染暴露分布进行了聚集区域提取,并对PM2.5聚集区域的分布特征进行了分析和幂律验证。(4)以北京市为研究对象,应用本文研究方法探究了北京市在2014-2015年的PM2.5空气污染时空分布规律,最后还将对北京市PM2.5空气污染监测站布置方案进行了评估,提出了优化建议。本文的主要研究意义是使用地理统计工具系统探究了PM2.5时空分布规律,并结合自然城市概念提出使用PM2.5聚集区域来描述全国PM2.5空气污染现状。本文的研究结果表明,全国PM2.5空气污染呈现出明显的区域差异和季节差异,全国PM2.5聚集区域的面积大小分布符合幂律分布法则,其范围与行政城市边界有差异,个别PM2.5污染聚集区域横跨多个城市边界,说明PM2.5空气污染治理不仅仅是某个城市的任务,而应该是多个城市共同努力方能进行有效治理。