随着城市化进程的推进和经济的持续高速增长,能源资源消耗不断增加,雾霾现象愈演愈烈,空气污染治理成为当前我国亟待解决的问题。当前中国空气污染呈现出复合型污染和区域性污染的特征,然而我国的空气污染治理模式仍以属地管理模式为主,忽视空气污染的外溢性特征,难以实现良好的治理效果,区域治理成为未来我国空气污染治理的重要方向。有效的区域划分是区域治理的基础,在进行空气污染区域性特征研究时,现有研究者们主要采用单个空气质量指标,综合多个空气质量指标信息来进行区域划分的研究尚不多见,难以满足空气治理决策要求。本文从区域治理的视角出发,以江苏省为例,探究空气污染的区域性特征及影响因素,为江苏省空气污染区域治理提供对策建议。针对省内13个地级市空气污染的空间分布特征,构建面板数据灰关联聚类模型和灰熵检验模型,划分空气污染治理区域,探究各区域空气污染的时空特征和社会经济特征。利用灰关联技术识别各区域空气污染关键影响因素,为提升江苏省空气污染区域治理效率提供有效支撑。具体研究内容主要体现在以下几个方面:(1)明确本文的研究区域为江苏省,阐述其自然地理、社会经济状况,从年、月、日三个时间维度探究了江苏省空气污染整体变化趋势。综合多维度信息,选择对比省、市,剖析江苏省空气污染特征。(2)针对江苏省内各城市空气污染指标的面板数据特征,构建基于面板数据的灰色关联聚类模型和灰熵检验模型,将江苏省13个地级市划分为四大污染区域,分析各区域社会经济特征及空气污染时空特征。(3)基于灰色关联技术,计算四个区域内各类污染物对空气污染指数的贡献程度,揭示区域空气污染物的组成结构。根据江苏省内各区域空气污染主要来源情况,构建了区域空气污染影响因素指标体系,并识别各区域空气污染的关键影响因素。(4)在江苏省空气污染的区域性特征研究和区域空气污染影响因素研究的基础上,借鉴国内外空气污染区域治理经验,从城市-区域层面对江苏省城市空气污染区域治理提出措施和建议。