我国大气气溶胶污染通常出现在一年的秋冬季节,尤其是冬季,而就一个冬季来看,污染排放可以视为基本稳定,那为什么还会出现一次次的气溶胶污染,特别是经常出现持续超过三天的重污染事件?其中不利气象条件的作用值得研究。自2013年中国政府出台《大气污染防治行动计划》也称“大气国十条”,经过数年的减排努力,我国空气质量逐年改善,至2016年和2017年冬季,我国中东部地区PM_2.5浓度达到2013年来的低值,在如此大幅减排的情况下,2016年和2017年冬季中国中东部是否仍会出现持续性重污染事件,在污染排放明显更低的中国西部是否会出现类似的重污染事件,其中不利的气象条件起到怎样的作用?污染与不利气象条件间的相互作用程度如何?是政府和百姓都特别关注的有关污染成因的重要问题。本项研究通过分析我国中东部和西北部代表性站点PM_2.5浓度、温湿风等气象要素、ECMWF、NCEP再分析资料、辐射数据和2016年、2017年排放源数据,并结合基于耦合中国大气环境模块的全球-区域同化预报系统（GRAPES-CUACE）模式的4次敏感性实验,以及能够量化不利气象条件变化的PLAM指数模型分析,评估了气象条件对污染排放严重的中东部地区2017年冬季PM_2.5浓度大幅下降的贡献和在污染排放较轻的西北地区2016年冬季PM_2.5浓度变化中的作用。结果表明,对于污染排放较高的整个中东部地区,相比2016年12月,2017年12月的气象条件转好,排放下降,均有利于PM_2.5浓度的减少,且更有利的气象条件贡献了PM_2.5浓度下降的约22%,表明排放源减少仍旧是其整体气溶胶污染改善的主导因素;在其不同的城市中,由于地形和地理位置影响,气象条件的变化对PM_2.5浓度下降的贡献约在12-51%,其中气象条件变化对北京的污染改善贡献最大（51%）,这也直接导致了与其他城市相比,北京的PM_2.5浓度同期下降幅度最大;在不同污染程度的阶段,PM_2.5浓度都呈现出下降趋势,气象条件变化分别在清洁时段、轻污染时段和重污染时段贡献了下降的约98%、28%和19%。而对于污染排放较小的相对清洁的西北地区,在其排放量可视为基本稳定的一段时间内,2016年冬季高空常出现稳定的平直西风型和高压脊型环流形势,并伴随着边界层高度的降低,引起PM_2.5浓度的累积;当PM_2.5累积到一定程度(兰州为75μg m^-3以上,乌鲁木齐为100μg m^-3以上),会引起或加强逆温,导致大气低层增湿,使边界层气象条件进一步转差,而转差的气象条件又导致PM_2.5浓度的上升,甚至出现在几个小时或十几个小时内浓度至少加倍的“爆发性增长”;利用可量化转差的气象条件的PLAM模型,发现转差的气象条件能够解释PM_2.5爆发性增长的约50-85%。表明虽然排放依然是我国PM_2.5浓度变化的主因,但即使在基础排放相对不大的我国西部地区,PM_2.5污染变化仍旧没有和不利气象条件“脱钩”,在污染排放可视为基本稳定的冬季,不利气象条件出现仍旧会导致PM_2.5的累积,当累积到一定程度,使污染的持续性加强。这些结果显示控制排放是减轻大气气溶胶污染的必要和主要手段,在污染排放没有降到与不利气象条件“脱钩”的程度时,不利气象条件的出现仍是冬季气溶胶污染形成的必要外部条件;即使在气象条件较好的时段,也不宜允许污染的无限制排放,因为污染物的增加会显著影响边界层气象条件,形成污染和气象条件之间相互影响的“恶性循环”。