PM_2.5问题引起公众关注是我国全面建成小康社会面临的主要生态环境问题之一。大气PM_2.5同时受一次PM_2.5排放和前体物排放的影响,PM_2.5与一次PM_2.5排放之间是简单的线性关系,而与前体物排放之间存在强烈的非线性响应关系,且受本地排放生成和区域排放输送的综合影响。因此,为了制定有效的PM_2.5控制措施,从而减轻珠江三角洲地区的PM_2.5污染、突破珠江三角洲地区的PM_2.5浓度水平持续下降的瓶颈,准确地识别和量化不同污染物排放来源对PM_2.5浓度的贡献是先决条件。本文开展了基于响应曲面模型（RSM）技术的PM_2.5源贡献分析研究。首先,本研究对最新的RSM进行优化,新开发了分部门线性拟合技术,建立了PM_2.5对前体物排放的非线性响应关系,同时集成PM_2.5对一次PM_2.5排放的线性响应关系,发展成全新的RSM系统;另外,本研究提出一种创新的基于响应曲面模型的微分法。它通过将前体物排放变化分解为一系列小的区间,从而再现PM_2.5对前体物排放的非线性响应曲面,克服了传统的基于响应曲面模型的强力法不适用于解析前体物排放对PM_2.5的源贡献的问题。最后,应用基于响应曲面模型技术的源贡献分析方法,本研究探讨了2015年珠三角地区多区域-多部门-多污染物的排放对各受体区域PM_2.5浓度的贡献。结果表明,本研究优化的RSM对PM_2.5浓度的预测值与相应情景下的CMAQ模拟值具有较高的一致性,平均的MNE值和MFE值均低于2%、平均的R值均高于0.999。新的基于响应曲面模型的微分法有效解决了强力法解析前体物排放源对PM_2.5累积贡献的高估问题。在所有污染物中,珠三角地区的PM_2.5对一次PM_2.5排放最敏感;在所有前体物中,PM_2.5对NH3排放较敏感。随着减排率的增加,PM_2.5对NOX排放的敏感性增长较大。珠三角地区的PM_2.5浓度主要由本地排放源贡献,约39⁶4%。对于不同部门排放的不同污染物,扬尘源排放的一次PM_2.5是最大的贡献者,占25⁴2%。与其他部门排放的前体物相比,农业源的NH3排放贡献较大,为6¹3%。而对于NOX的不同排放部门,固定燃烧源的排放控制对于降低珠三角地区的PM_2.5浓度水平较有效。