近年来,随着我国社会经济的快速发展,空气质量问题越来越受到人们的关注。气溶胶是雾霾形成的基础和前提,人类活动排放的污染物中包括直接排放的气溶胶和各种气态污染物,通过光化学转化,这些物质可形成二次气溶胶,进而演变成灰霾,这就使得危害人体健康的细颗粒物PM2.5的浓度进一步升高。因而运用卫星遥感技术开展空气质量监测工作具有现实的意义。本文以广州市为研究区,选取2015年7月至2016年6月晴朗天气的Terra-MODIS卫星遥感影像数据作为研究区的样本数据,利用当前发展较成熟的暗像元法,反演广州市气溶胶光学厚度,并结合地面环境、气象监测站数据,分析AOD与PM2.5浓度的相关关系,建立两者之间的回归拟合模型来估算地面的PM2.5浓度,以实现实时动态监测大气环境的目的。基于上述研究方法,本文取得的主要结论如下:(1)研究期间内广州市气溶胶光学厚度值的分布结果表明,在同一气象条件下,广州市AOD分布的总体趋势是从东北向西南逐渐递增,南部建成区、水体和平原植被区的AOD高于北部山地植被区,中部山地植被与建成区的混合区域的AOD处于两者之间。同时,气象因素对气溶胶光学厚度值有较大的影响。AOD数值普遍比NASA网站公布的3KM气溶胶产品的AOD值小,且两者的线性相关系数较高。(2)依据空气质量报数据进行统计研究分析,2016年3月的AQI月平均指数值最大,同时PM2.5平均浓度最高,这表明3月份空气环境比较浑浊,PM2.5颗粒物污染染较明显,不利于人体健康。广州市PM2.5污染主要发生在春季和秋季,AQI指数和PM2.5浓度的变化特征具有一致性,变化形态及趋势十分相似。(3)对广州市的51个地面监测站点进行各站点的空气质量分析,结果表明,在研究期间内,各监测站点的AQI指数和PM2.5浓度都处于良好的状态,但是各站点的每日数值相差较大。3月份的PM2.5平均数值最高,而6月份普遍较低,高低值之间相差较大。单从PM2.5的日平均数值来分析的话,多个站点多天出现中度污染及以上天气。(4)MODIS 1KM反演的AOD数值与地面监测站点的PM2.5浓度数据相关系数为0.679,同时显著性(双侧)为0.000<0.01,经过了相关性检验,因此,利用MODIS数据反演气溶胶光学厚度进而建立PM2.5观测和预测体系具有一定的科学性和可行性。并将观测数据和反演结果进行气溶胶光学厚度和PM2.5浓度值的回归模型建立,分别选取线性、对数、二次、三次、幂函数、指数函数等6种函数类型,经过综合比对拟合结果、相关参数和检验精度,发现一元三次方程函数拟合效果最佳,R方等于0.484,同时检验精度为56.2%,具有较好的解释力度。(5)对公元前站和荔湾芳村站两个站点的数据进行气溶胶标高和相对湿度的订正,结果表明两项订正提高了AOD与地面PM2.5浓度的相关性。