近年来，空气污染事件频频见报，引起了环保人士、政府部门以及各界人士的广泛关注。以往的研究多集中在单一城市的大气污染研究，而现阶段，空气污染已经成为区域性的问题。长三角(Yangtze River Delta，YRD)区域是中国经济增长发展最快的地带，工业化进程的加快和人口密度过高都促使了长三角地区环境问题的集中式爆发，因此，清晰的认识长三角地区大气污染现状及其规律是进一步采取污染减排及治理措施的重要前提。　　本次的研究范围定义在江苏省、浙江省和安徽省以及上海市共三省一市。基于41个市的2015年1月1日-2015年12月31日的空气自动监测数据，运用SPSS绘制NO2、 O3、PM10和PM2.5的月均浓度、季节浓度的变化趋势图，同时利用ArcGIS进行空间分布特征的描述。分析结果表明:NO2、PM10和PM2.5的季节变化特征均为冬季高，夏季低，高峰值出现在1月和12月，6-8月由于大气扩散条件良好使得3种污染物的浓度值都有明显的下降。O3浓度的季节变化特征则相反，5-9月份达到一年中的最高值，变化遵循“凸”字形分布，并且能观察到一年中有两次峰值。就空间分布来讲，上海、苏州、嘉兴等地NO2浓度值较高，北部地区连云港、徐州等地颗粒物浓度较高，而O3的高值区域则主要分布在沿海城市。　　运用ArcGIS、空间统计分析工具对区域内41个城市的NO2、 O3、 PM10和PM2.5进行空间自相关分析。全局空间自相关系数（Morans Index，Morans I）和局部空间自相关系数（Local Indicator of spatial Auto-correlation，LISA）用来研究区域内污染物的空间模式，探寻邻近城市之间污染物变化的相关性。分析结果表明:冬季NO2浓度值和夏季的O3浓度值都遵循空间集聚模式，NO2的冬季高值(High-High，H-H)区域集中在上海、苏州、湖州和嘉兴。O3的夏季高值区域主要集中在连云港，盐城，泰州和南通等江苏沿海城市。PM2.5和PM10在冬、夏季节浓度值均遵循空间集聚模式。冬季PM2.5的高值集聚中心在常州，而PM10的高值则集中在连云港、徐州等北部地区。　　通过运用HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated TrajectoryModel)模型进行潜在源区分析，以确定外源京津冀地区(Beijing-Tianjin-Hebei，BTH)和珠江三角洲地区（Pearl River Delta，PRD）地区对于本研究区域的影响，并分析本区域的潜在污染源区。研究结果显示:西南方向和东方向是夏季污染物的主要输送路径，其中来自于珠三角地区的西南方向轨迹输送的大气污染物较多，且夏季O3和PM2.5的潜在源区分布呈带状，涵盖珠江三角洲、江西或福建省。长三角区域冬季主要受到北部气团、局地气团和东部气团的控制。冬季局地气流轨迹对应的NO2和PM2.5的平均浓度值最高，东北方向轨迹携带NO2浓度值相对较高，而西北方向轨迹输送的PM2.5较多。冬季NO2和PM2.5的潜在源区主要分布在江苏省、浙江省、安徽省和山东省，此外，京津冀地区、山西、内蒙等地也有一定的贡献。