目前,中国大气环境污染较为严重,尤以京津冀区域最为突出,高强度排放和不利的地理气象条件,使得该区域大气重污染传导的空间过程复杂,治理形势严峻。改善空气质量的关键在于控制污染物的传导和联动,可从“污染物多区域传导”和“多污染物区域联动”两个角度对污染物的传输途径进行研究,并采取相应的控制措施。本文基于多层复杂网络方法,从“时间-空间-类间”维度构建时空关联模型,通过将京津冀区域2013年12月至2017年4月间六种主要大气污染物浓度的城市平均日监测值数据计算为近10万个超载指数数值并代入模型,一方面从“多区域”角度研究了区域间污染物传导的时空关联,另一方面从“多污染物”角度研究了多污染物区域内联动的时空关联,最后综合考察了京津冀区域多污染多区域传导联动的时空关联效应。主要研究内容和创新点如下:(1)构建了单污染物区域间传导“时间-空间”关联模型,通过模型中大气单污染物在不同时间关系下的超载指数构成的区域间传导网络,分析它们之间静态的领先滞后关系,并挖掘单污染物区域间传导网络的动态演化特征,识别京津冀区域在大气污染传导中起到关键作用的重点城市及城市集团。(2)构建了多污染物区域内联动的“时间-类间”关联模型,通过大气多污染物在不同时间关系下的超载指数所构成的区域内联动网络,分析多污染物的类间领先滞后关系,挖掘多污染物区域内联动的动态演化特征,识别京津冀区域在大气污染联动中起到关键作用的重要污染物及污染物组合。(3)构建了大气多污染物多区域传导联动的“时间-空间-类间”关联模型,利用多层复杂网络的关键路径识别算法,识别了包括长周期静态路径和夏秋/冬春季节基于领先/滞后角色的动态路径在内的京津冀区域多污染物多区域传导联动的关键路径,并针对具体污染物浓度下降目标分析了达成目标的前期任务和目标达成后的收益,提出京津冀区域大气环境协同治理政策建议。