目前我国PM2.5污染健康效应及经济损失的相关研究主要集中于京津冀、长三角等重污染地区,在除重污染地区之外的城市开展的较少。本研究以本溪市为研究对象,根据该市工业布局和地理位置的特殊性,针对长期污染及事故污染两种情景研究PM2.5污染的健康效应及经济损失。在长期污染情景下,基于遗传理论构建了自回归预测模型,对PM2.5暴露-反应关系基本模型进行了改进,并以此为基础,结合相对危险度、修正的人力资本法、疾病成本法,对本溪市PM2.5长期污染的健康效应及经济损失进行了评价。在事故污染情景下,以本溪市某钢铁企业为例,引入气象效应函数、污染物浓度效应函数,结合多层回归理论,构建了PM2.5浓度预测模型,对企业大气污染事故进行了模拟分析,并引入脉冲响应理论,建立了事故PM2.5污染健康效应及经济损失的评价方法,对企业大气污染事故PM2.5污染的健康效应及经济损失进行了评价,为政府全面了解和治理PM2.5污染提供科学依据。主要研究结果如下:（1）基于本溪市2016年至2019年的PM2.5浓度数据,分析了该市近些年PM2.5长期污染现状。结果显示,2016年至2019年本溪市PM2.5浓度均呈现夏低冬高的趋势,其中2016年PM2.5年均值为45μg/m~3,污染程度在各年中最为严重,2017年至2018年PM2.5污染状况呈现缓解趋势,但在2019年仍有所反复。结果表明本溪市在大气污染治理方面虽取得了一定成绩,但PM2.5污染仍然存在,空气质量也依然有提高的空间。（2）基于本溪市人口死因数据、医院门急诊数据、大气污染物浓度以及气象监测数据,构建了自回归预测模型,并根据模型拟合结果得到了该市PM2.5与日全因死亡人数、门急诊人次暴露-反应关系系数,以此为基础对本溪市2016年至2019年PM2.5长期污染导致的健康效应及经济损失进行了评价。结果显示,2016年本溪市PM2.5污染导致居民相较阈值浓度（25μg/m~3）下的死亡率与门急诊率分别上升2.8%（95%CI:-78.0～39.5%）、38.4%（95%CI:29.8～46.3%）,在各年中均为最高。2017年本溪市受PM2.5长期污染影响导致健康经济损失约8.0624亿元（95%CI:4.7110～9.7194亿元）,约占当年地区生产总值（GDP）比例的0.99%（95%CI:0.58～1.20%）,为各年中最高。研究结果表明本溪市PM2.5长期污染导致的居民健康影响及经济损失问题不容小觑。（3）基于案例企业监测站的大气污染物浓度及气象监测数据,构建了PM2.5浓度预测模型,应用该模型确定PM2.5模拟参数,并利用EIAPro A-2018软件对案例企业大气污染事故一次污染物（SO2、CO、NH3、H2S）及PM2.5污染的影响范围、浓度分布及暴露人口进行了模拟分析。结果表明,事故一次污染物的影响范围均在厂区内部,而事故PM2.5污染的影响范围相对较广,可能导致较多的厂区外部居民处于污染暴露区域,是事故导致厂区外部居民健康影响的主要来源。（4）基于脉冲响应理论,构建了本溪市死亡人数/率、门急诊人次对PM2.5污染的脉冲响应函数模型,应用该模型计算大气污染事故下的脉冲响应输出值,以此为基础建立了事故PM2.5污染健康效应及经济损失的评价方法,并以企业大气污染事故为例进行了评价。结果显示,受企业荒煤气放散事故PM2.5污染影响,暴露区域内居民在PM2.5存在时长内死亡率相比未发生事故时将会上升约30%（95%CI:6～41%）,门急诊率将上升约409%（95%CI:383～432%）,造成居民健康经济损失约52098元（95%CI:48807.6～54840元）,相比企业其他大气污染事故均为最高,应对该事故进行重点防范。企业其他大气污染事故造成的PM2.5污染同样可能会造成暴露人群死亡率以及门急诊人次的升高,不容忽视。