近几年,由于中国经济的飞速发展,工业化以及城市化进程的加速推进,导致中国大量城市频繁出现雾霾天气,空气质量水平每况愈下。大气污染的不断加重不仅会抑制中国经济的可持续发展,同时还会严重危害人类的身体健康。因此,空气污染的有效治理问题已迫在眉睫。大气污染并不完全是单个城市自身能够解决的问题,更多的是由地区间空气质量复杂的联动关系所导致。本文正是基于这一视角,在现有空气质量研究成果的基础上,针对研究内容以及研究方法进行完善创新。本文研究内容共分为三部分:首先,利用我国146座城市的污染物浓度日报数据,探究我国空气质量指数（AQI）以及首要污染物的时空分布特征;其次,运用优化后的动态时间规整算法针对146座城市空气质量指数时间序列数据按照其变化趋势的相似性聚类,挑选出污染较为严重且较具有代表性的重点类别,进一步运用格兰杰因果关系检验方法研究该重点区域内的空气质量联动关系,构建大气污染联动网络。通过计算分析相关网络节点特征指标,最终将北京认定为对该区域空气质量产生重要影响的核心城市;最后,分别从三个维度选取了十八个宏观经济数据指标,运用熵权动态时间规整算法探究北京市大气污染主要影响因素,结果显示工业₂排放总量、煤炭消费量、工业氮氧化物排放量、工业烟粉尘排放总量、治理污染投资额这五个指标是影响北京市空气质量的主要原因。依据本文的研究结论,建议政府可以从不同区域大气污染联动特征的角度入手,针对上述空气污染较为严重的典型区域可以考虑采取优化产业结构、改善能源结构、加大监管力度等“联防联控”措施,从根本上缓解我国大气污染的现状。