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常规的地表监测由于站点数量有限和分布不均,难以准确获取PM2.5的空间分布和传输路径,卫星遥感可以提供大范围、高时空分辨率的污染分布及传输信息。然而,通常卫星遥感仅能获取整层大气气溶胶光学厚度（AOD）信息,受气溶胶垂直分布和气象条件等因素的影响,并不能直接反映近地面PM2.5浓度。一般来说,卫星获得的AOD与近地面PM2.5浓度的关系易受AOD分辨率、天空云量、观测时刻、气溶胶垂直分布特征和粒子吸湿增长等因素影响。在此之前,国内外学者围绕如何提高二者的相关关系进行了大量的研究,但在卫星遥感反演近地面PM2.5浓度分布时,对PM2.5日变化因素的探索仍比较缺乏。当前根据卫星获得的AOD数据准确反演地面PM2.5浓度仍是一个巨大挑战。本文根据中国气象局大气观测网络已有的226个大气成分站2013年1月至2015年12月逐小时的PM2.5观测数据,结合10km×10km分辨率的MODIS/Aqua AOD产品,首先研究了中国地区的PM2.5浓度的日变化情况,结果显示大约50%站点PM2.5浓度峰值出现在上午,PM2.5浓度峰值出现在下午的概率仅为5%,这可能与下午地表接收到更强的太阳辐射能量,以及下午更加剧烈的大气湍流和对流活动有关。华北平原PM2.5峰值一般出现在凌晨时分,其浓度是珠三角地区的两至三倍;长三角地区PM2.5浓度峰值介于华北平原和珠三角地区之间。为了研究PM2.5日变化对两者相关性的可能影响,采用卫星过境时刻前后1-h,3-h,5-h和24-h PM2.5平均值,分别与MODIS AOD进行匹配。统计结果显示,气溶胶日变化对PM2.5和AOD的相关性具有显著影响。其次,不同区域和季节,PM2.5与AOD的相关系数存在显著差异。本文还研究了云和相对湿度对两者相关性的影响,结果表明高云量和高湿环境易使华北平原、长三角和珠三角地区PM2.5和MODIS/Aqua AOD之间的相关系数降低,可见在利用MODIS AOD反演地面PM2.5浓度过程中,气象条件在PM2.5卫星遥感反演过程中起到了重要作用。最后,根据10km×10km分辨率MODIS AOD产品,考虑大气相对湿度、云量、边界层高度、以及吸湿增长因子对PM2.5与AOD相关性的影响,通过统计分析与数据拟合等手段,成功的建立了季节尺度的地面PM2.5浓度半经验公式卫星遥感反演模型,检验结果表明该模型能够很好的反演出中国地区季节尺度的地表10km×10km分辨率PM2.5浓度分布,华北平原、长三角和珠三角地区PM2.5估算值与站点观测值具有较高的一致性,显示出高分辨率卫星遥感数据在污染监测方面的巨大潜力。最后针对研究中存在的不足和未来值得进一步发掘的科学问题进行了讨论。