近期，空气污染物PM2.5（又称“可入肺颗粒物”）受到公众广泛的关注。特别是去年秋冬季在北京爆发的持续性雾霾天气。本文获取了北京市2012年10月至11月35个站点35天每小时的PM2.5监测数据，用BME模型对其进行时空分布模拟。同时，用第四次出行简报数据模拟了城八区工作日白天人口、周末白天人口。进而，建立了统一单元的PM2.5和动态人口网格数据库，并估算了五个级别下的昼夜人口暴露量。最后结合案例区病例数据，分析了呼吸道疾病与PM2.5之间的暴露-反应时空关系。　　本文主要研究成果如下:　　(1)探讨了污染物时空域分布模拟的模型和方法，并用BME时空预测模型对北京市环境自动检测系统35个站点的PM2.5浓度值进行公里网格上的时空预测，得到了覆盖城八区的2438个预测点840小时PM2.5浓度值的网格数据库，绘制了PM2.5浓度24小时时空分布序列图和35天时空分布序列图。　　(2)建立了基于出行强度的动态人口估算模型，结合北京市第四次交通出行简报，模拟了城八区的工作日白天人口分布、周末白天人口分布，从而得到以昼、夜、工作日、双休日为时间划分节点的城市动态人口分布系列图，进而得到各街道和各行政区工作日昼夜人口比和周末昼夜人口比。　　(3)基于PM2.5浓度的动态分布得到设定的5个阈值下累计暴露时间分布系列图;将动态人口分布和动态的PM2.5浓度分布统一至网格数据库，两者叠加分析得到各级别下PM2.5的动态人口暴露量和总暴露量统计。　　(4)基于空间可达性栅格建模，得到以天坛医院为中心的可达性栅格图。进而将收集到的急性呼吸道疾病病例按0-15分钟，15-30分钟，30-60分钟可达进行细分。分析了采样期网格内病例数与网格平均暴露环境的相关性，各个可达性时间圈每日病例数与该时间圈每日暴露环境的相关性，病例个体暴露水平和时间圈群体平均暴露水平的对比分析和交叉统计。最终得到了急性呼吸道疾病与PM2.5的部分暴露-反应时空关系。　　本文主要创新点如下:　　(1)运用BME模型模拟了高维度、高精度的PM2.5时空分布;　　(2)结合出行统计，模拟了城市夜间及工作日和周末白天三类人口动态分布;　　(3)建立了PM2.5动态人口暴露量估算模型，获得了人群暴露时空分布规律;　　(4)定量分析了北京市急性呼吸道疾病与PM2.5污染之间的暴露-反应关系。