定量估计目标区域大气污染物源区的时空分布对有效应对空气污染具有重要的支撑作用。过去的研究工作提出了多种方定量或定性估计大气污染物源区的时空分布的方法。为解决气象与大气化学模式耦合定量计算大气污染物来源的方法耗费大量计算资源和单纯气象条件分析又只能得到定性结果的不足,本文利用FLEXPART拉格朗日粒子扩散模式、WRF模式和清华大学MEIC人为排放源清单,建立一个基于气象条件和人为源排放清单的快速定量估计大气污染物源区时空分布的方法。本研究实现了该方法的应用。以上海地区2015年12月22日-23日一次污染过程为例,确定了目标区域和目标时段的来源分布。与WRF-Chem模式人为排放源“清零试验”结果的对比分析表明,本定量估计的结果尽管在数量存在偏差,但影响目标区域及目标污染时段不同程度贡献率的时间和空间分布总体一致,证明该方法具有适用性。针对算法中的不确定因素开展了示踪物选择讨论分析。以上海地区2013年1月14日-17日一次污染过程为例,分别选择NH₃,NO₃-areo,SO₄-areo来作为对比试验示踪物,并利用NH₃,NO2及SO2排放强度作为权重,讨论了算法的适用性。结果显示,权重的选择对于区域不同时间段对于目标区域目标时间段的贡献率数值上存在偏差,但对目标区域目标时间段有贡献的区域和时间段一致。较远区域的贡献相对于目标区域的周边区域较低,权重物质的选择对结果影响低;权重物质的选择对周边区域的影响较大,根据其区域的污染特性选择合适的权重物质结果更为可观;目标区域所在的本地区域,其示踪物的选择不确定因素较大,因此本地的污染物的特征分析可以为示踪物的选择提供有针对性的信息,有助于提高本算法的准确性。本文建立了具有一定准确性的快速定量估计大气污染物源区时空分布的方法,可用于某个地区大气污染物来源的定量估计。