我国过去几十年粗犷的发展模式在推动经济、工业迅猛发展的同时,给环境带来了巨大的冲击,大气污染的日益恶化严重威胁着人们的日常生活和健康。当下的大气污染问题已不仅仅是环境层面的问题,更是公共卫生问题,在世界范围内都备受关注。本文先对2015年3月5日至2017年12月31日我国35个主要城市的空气质量指数及各项大气污染物的演化特征进行描述性统计分析,发现不同城市的首要大气污染物都以颗粒污染物（PM2.5和PM10）为主。在变化趋势上,除了O₃以外,空气质量指数和其他各项大气污染物的浓度值都表现出冬季较高、春秋次之、夏季最低的特点,呈现出明显的U型特征,而O₃的变化情况则恰恰相反。整体来看,我国北方城市的大气污染水平要明显高于南方城市,即北方城市的污染程度更高。大气中的各项污染物在复杂的气象条件下会发生转移,从而会对其他地区的空气质量产生影响,即不同地区的空气质量之间是相互作用的,但这种影响关系不会即刻体现出来,在时间上存在滞后效应。基于这一既定事实,本研究在度量不同城市空气质量指数之间的相关性时,引入时滞效应,应用复杂网络理论构建有向加权的空气质量指数相关性网络模型。网络的拓扑结构分析表明南方城市空气质量对北方城市的影响小于北方城市空气质量对南方城市的影响。进一步地,基于渗流理论研究网络演化过程中的团簇行为,发现在高污染地区空气质量指数峰谷点出现的前三至六周,网络渗流相变的爆发性最强。这可以作为一些地区严重污染天气出现的预警信号。接着,采用交叉熵的方法对渗流分析结果的鲁棒性进行检验,发现网络最大连通集团的改变量序列与高污染地区空气质量指数序列之间的交叉熵值恰好在预警信号发出时达到最小。本文刻画了区域之间空气质量的相互影响关系,识别了高污染地区空气质量水平演化的峰谷点。这一研究不仅丰富了有关空气质量预测方面的理论和方法,也为科研人员从更宽广的维度对空气质量开展研究提供了新视角。研究方法与结果有助于政府环境保护部门更深入地理解各地区空气质量演化的动力学特征,从而制定出合理有效的大气污染防治举措。