大气颗粒物是影响我国空气质量的主要污染成分,对经济社会发展和居民健康造成潜在威胁。气象条件对颗粒物污染的发生起重要作用,准确识别出容易引发颗粒物浓度超标的气象因子和天气形势有助于污染防范和治理。本文基于气象和污染监测数据,借助天气分型、后向轨迹和WRF-Chem大气化学模式等工具,分析了中国成渝地区2015年至2020年颗粒物污染状况,探讨了影响区域性颗粒物污染程度的天气与气象因素,并对该地区2018年1月一次区域性颗粒物污染过程进行了模拟研究。主要研究结论如下:（1）逐年平均浓度显示,成渝地区整体颗粒物污染形势在早期相对严峻,近年来则有所好转。2020年各城市PM10年浓度均基本达国家二级标准,但仍有半数城市PM2.5年浓度超标。颗粒物月平均浓度变化呈现明显的季节性,11月至次年2月（秋末至次年春初）为高峰,5月至9月为低谷（春末至秋初）,与人类活动和气象条件的季节变化有关。各城市逐月平均PM2.5/PM10值呈现冬高夏低的趋势,比值普遍较高且随时间推移逐渐上升,与近年来成渝地区人类活动的增强有关。成都的PM2.5与PM10浓度分布区间和中位数在冬季显著高于重庆,夏季则相当接近,成都更容易发生严重的颗粒物污染（尤其是在冬季）。对污染物和气象要素的统计分析表明,风速可能是影响成渝两城污染差异的重要因子。（2）利用方差法进行天气分型,得到影响成渝地区颗粒物污染的5种天气型,根据高度场特点将其分别命名为大陆高压与西太副高型（天气型1）、西南低涡型（天气型2）、大陆高压型（天气型3）、低压槽型（天气型4）、鞍形场型（天气型5）。通过定义一种区域性颗粒物污染的标准,计算每种天气型下发生区域性污染的概率,将已有的天气型再细分为发生或不发生污染的情况。统计得到各天气型下区域性颗粒物污染发生的概率,从高到低分别为4型、2型、3型、1型、5型。1型的季节分布集中于秋冬季,2型、3型分布较为均匀,4型、5型春夏季出现较多、秋季较少,前四型中的污染情况均集中在冬季。对比成都和重庆在各天气型下的气象要素,发现成渝地区风速对污染起主要影响。具体分析每一天气型下天气形势和气象状况,发现成渝地区颗粒物主要来源为局地,来自西部内陆的大陆气团对区域性颗粒物污染发生有重要作用,而来自西南海洋的清洁气流则可以避免污染形成。作为大气输送通道的850h Pa层中若主要受高压系统控制,低层辐合、静稳,则容易形成污染;若高压系统不强,垂直上升活跃,污染物在850h Pa层扩散,降水的湿沉降作用更显著。（3）结合分型结果,选取2018年1月12日至16日这一污染过程进行WRF-Chem模拟,并使用地面观测数据与模拟结果进行对比验证。结果反映模式对温度和风速有一定高估,对相对湿度的高峰值低估;对PM2.5在未发生污染时模拟较准确,但在污染严重时容易低估。温度和相对湿度模拟较好,风速模拟值偏离较多而PM2.5偏离最少;总体上模式能够贴合真实大气污染的情况。此次污染过程如下:一、污染初始阶段,气象条件暂时不满足发生污染,局地排放的污染物逐渐在地面累积;二、区域内西风强盛,气象条件转差,污染迅速爆发;三、低层主导风向转为东风,颗粒物经垂直混合后被稀释和清除,污染结束。在颗粒物重污染个例中,流场形势是否利于与外界大气进行交换是对污染起主要影响的因素,当垂直上升运动活跃、低层水平面有过境强风时,污染不易发生。成渝地区的特殊性体现在独特的山地地形上,由于盆地西侧的高山阻挡了污染扩散通道,盛行西风比盛行东风更容易发生污染。本文对成渝地区最近数年的颗粒物污染状况做了比较全面的梳理,并结合天气分型、后向轨迹、大气化学模式等工具深入分析了天气形势和传输对于颗粒物污染发生的影响,对我国成渝地区的大气颗粒物污染治理具有重要价值,为相关政策法规的制订和实施提供了有力支撑。