近年来，我国的大气污染日益严重，在剧烈扩展的城市中，传统的煤烟型污染还未得到完全控制，城市人口与机动车数量快速增长，以臭氧、细颗粒物和酸雨为特征的区域内空气重污染现象大范围同时出现的频次显著增多。因其对人体健康和大气能见度有重要影响，越来越多地受到人们的关注。在城市的不同功能区，城市大气污染物浓度的分布通常具有高度的空间异质性，并且受城市下垫面特征和大气污染物源分布、污染源排放参数等因素影响。　　本研究选择辽宁中部城市群为研究区，分别探讨MODIS气溶胶光学厚度(AOD)和主要大气污染物（PM10、PM2.5、 SO2和NO2）浓度的时空分布特征;以可吸入颗粒物PM10为例，利用AOD与地面监测的PM10浓度数据建立回归关系模型，对辽宁中部城市群PM10分布进行反演应用，从宏观上掌握辽宁中部城市群PM10的空间分布;并基于监测站点的PM10污染浓度数据和反演的区域PM10浓度数据以及AOD分布数据，在不同的尺度上探讨城市下垫面与PM10污染、AOD之间的关系。在宏观上了解辽宁中部城市群空气质量的现状、变化趋势和主要影响因素，可为区域空气污染防治提供依据，对于改善区域空气质量和提升城市形象都具有重要的意义。　　本研究的主要结论如下:　　(1)辽宁中部城市群AOD大体上呈现中心高、边缘低的分布格局。城市周边的山区生态环境良好，人口密度较低，年平均AOD较低;中部城市尤其是沈阳和辽阳出现AOD高值区，主要是因为城市化和人口密集、工业发展的影响;辽宁海岸带出现AOD高值带（区），这是由于其处于独特的地理位置，容易受到海洋气溶胶的扩散和传输，气溶胶的亲水效应十分明显。从空间上来看，AOD值增长区基本分布在市区;市区周边的郊区AOD值变化很小或保持不变;AOD值减少区分布在城市外围的山区。从时间上看，2000～2013年研究区AOD呈先上升后下降趋势。　　(2)辽宁中部各城市污染程度具有差异性，沈阳市污染最严重，从2001～2012年呈缓慢下降趋势，2013年之后上急剧上升。在不同的时期，污染物浓度差异显著:在采暖期间首要污染物PM2.5和SO2占总天数的90％左右;非采暖期间首要污染物PM2.5和PM10占总天数的77.83％。在不同的城市功能区，空气污染状况也不同，一方面反映了沈阳市工业区和交通排放量较大，另一方面反映了浓度的空间分布相对于市区中心的位置关系:在城市梯度和距离主干道比较近的区域，存在着污染物浓度分布梯度。二环以内基本为沈阳市的中心地带，人为源排放量大。各项污染物浓度日变化普遍为双峰型分布，峰值出现的时期与交通高峰期一致;周末效应明显;非采暖期间各项污染物早高峰提前1小时左右，晚高峰晚出现3小时左右，说明居民出行时间对污染物浓度变化具有一定影响。　　(3)湿度修订和标高修订后显著提高了AOD产品和地面PM10浓度的相关性，拟合度从原来的0.26提升至0.49。但两者订正并未使AOD与PM10浓度的拟合达到最优效果，对PM10浓度存在着低值高估和高值低估现象，订正算法还有待进一步优化。通过模型检验，预测值与观测值决定系数为0.30。表明利用AOD能较为准确地反演PM10浓度，可应用在辽宁中部城市群及周边地区无地面空气监测站点的PM10质量浓度监测，以弥补地面站点空间密度上的不足。　　(4)在小尺度和区域尺度上，采用PM10监测数据、反演数据和AOD数据作为因变量，以破碎度、土地利用状况、道路密度、点源的位置、NDVI值和三维建筑指数等因素作为自变量，分别构建土地利用回归(LUR)模型。结果表明，模型拟合度都在60％以上;PM10、 AOD与选取的大部分指数都显著性相关，尤其是NDVI、道路密度、绿地面积比、城镇面积比和农田面积比;三维建筑指数中的建筑高度、密度和容积率对PM10浓度的影响要大于建筑的形状。但该模型也存在时空上的预测能力不足、参数难以转换、考虑因素不全、缺乏格局和效应作用机制的研究等问题。