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细颗粒物(fine particulate matter,PM2.5)为空气动力学中颗粒直径小于2.5 um的微小颗粒,易附带有毒的重金属离子,能在大气中停留较长时间、对人体健康危害极大,是空气中的首要污染物。云南省位于中国西南边陲,空气质量环境较为良好,但近年来发生了多起空气污染事件,为了研究其PM2.5浓度的时空演变规律、分布特征以及污染成因,本研究搜集了省内16个主要城市41个地面监测站点2013-022018-12期间的PM2.5浓度实测数据以及该区域内20002018年1°×1°的MODIS AOD栅格数据、四种气象因子数据（边界层高度、温度、风速、风向等）为基础数据,将BP人工神经网络（BPANN）和支持向量回归（ε-SVR）方法结合,构建混合估算模型,估算了20002012年全省PM2.5浓度以及20122014年部分城市的PM2.5缺失浓度,并分析了云南省近20年来PM2.5浓度变化的驱动因素和关键污染事件的成因。研究结果表明,混合估算模型的确定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）分别为0.8101、5.1941、19.73%、1.84以及26.9878,混合估算模型要优于单一模型,且具有精度高,误差低的优越性能,能较为准确的估算历史浓度;时间分析结果表明,20002012年云南省年均PM2.5浓度处于较为平稳的趋势,在2001年和2007年时有着小幅的涨势,其余年份的年均浓度均无较大变化。20132018年的年均PM2.5的浓度在一个明显的上升趋势后又快速下降,2018年时达到历史最低。云南省四个区域的PM2.5年均浓度因每个地区人口、产业结构、气候条件以及相邻的区域不同而有所差异,北部地区的PM2.5年均浓度最低,东北部地区最高,西部和南部年均浓度变化较为平缓。东南部地区的曲靖、昆明、红河以及文山等城市的PM2.5年均浓度相对较高,迪庆、丽江、怒江和大理等北部城市PM2.5年均浓度较低,为稳定的空气质量优良区。2007-2013年间,云南省内的PM2.5浓度空间分布上没有发生较为明显的变化,高浓度的范围略微扩大,中低浓度区域基本不变;2015年的PM2.5年均浓度空间分布特征相较于2013年,高浓度范围有所收缩,低浓度范围扩大,空气质量有所上升,PM2.5年均浓度总体呈现北方低于南方,东西部差异明显的规律,并且在2018年时高浓度区域由东向西转移。