随着安徽省经济和科技水平的迅速发展,空气污染问题也日益凸显,空气污染会导致雾霾天气和酸雨天气的形成,这些现象直接或间接地影响人群健康和生态稳定。2019年,安徽省生态环境厅发布的《2019年安徽省生态环境状况公报》指出,全省空气质量状况不容乐观,既要加大对空气污染的治理力度,也要提高对空气污染物的监测水平。因此,探究空气污染的时空变化特征和分析空气污染的影响因素具有重要意义。本文以安徽省16个城市2015-2020年的六种主要空气污染物为研究样本,分析空气污染物的时间以及空间变化规律,结合气象因素和社会因素分析空气污染物与气象要素和社会经济因素之间的相关程度,并在此基础上建立STIRPAT模型和空间计量模型进行分析,分析安徽省空气质量指数的主要影响因素及主要影响因素的空间溢出效应。本文首先分析了安徽省六种主要空气污染物的空间分布特征与时间变化特征,其次对空气污染的主要影响因素进行模型分析。经过对样本数据的分析,我们得出以下结论:第一,在空间上,呈现出皖北区域空气污染情况严重,皖南区域空气污染情况较轻的现象,并且空气污染物在安徽省各城市之间呈现出较强的聚集性。第二,在时间上污染物呈现出明显的季节变化趋势,除了臭氧浓度在夏季高,冬季低之外,其他主要空气污染物的浓度都呈现出U型变化,即夏季浓度低,冬季浓度高的现象。第三,从影响因素上看,气象因素对空气污染物影响大致呈倒U型曲线,空气污染物浓度呈现出先升后降的趋势,即气压与空气相对湿度的增加会在一定程度上缓解空气污染状况。从社会影响因素来看,人口密度与居民人均生活用电量的增加会加重空气污染状况。最后,从上述结论得出本文研究意义:一是分析出安徽省空气污染的时空分布特征,为不同地区治理主要空气污染物提供思路。二是为人工干预措施治理空气污染提供了措施。三是为制定治理空气污染的政策提供参考。