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随着城镇化、工业化水平的不断加快,我国多次发生高强度、长时间、覆盖范围广的持续性雾霾事件,城市地区大气环境问题亟待解决。济南位于环渤海SO2、NOX、细颗粒物等大气污染排放严重地区的中心地带,空气污染严重,PM2.5是首要污染物之一。通过分析济南市PM2.5污染特征及影响因素,加强对济南市重污染过程及成因的理解与认识。本文根据济南市2014年-2018年的逐日站点监测数据,分析济南市PM2.5质量浓度的污染特征;针对典型重污染过程,探讨其环流场特征及PM2.5质量浓度与气象要素的关系;结合后向轨迹追踪模型以及本地化空气质量模型,从定性和定量的角度辨识区域输送对PM2.5质量浓度的影响。主要结论如下:（1）PM2.5质量浓度的季节变化主要表现为冬季高（104?g/m3）,春秋次之（69?g/m3、67?g/m3）,夏季最低（55?g/m3）,冬季重污染频率最高为20%,占总重污染频率的63%。PM2.5质量浓度的月均值呈“U”型分布,11月-次年2月为浓度均值较高时段,1月和12月是污染最为严重的月份。PM2.5质量浓度的日变化规律呈“双峰双谷”型,峰值大致出现在10点和23点,谷值大致出现在6点和16点。春、秋、冬三个季节日变化与年平均日变化一致,夏季仅在10点左右出现一个明显的峰值。从曲线变化程度来看,冬季变化曲线起伏最显著;夏季变化曲线起伏程度最平缓。（2）从天气形势场来看,地面主要受弱高压、均压场控制,配合850 hPa上槽后脊前形势易导致重污染天气的发生;当地面位于高压系统外围的等压线密集区、或低压气流辐合区,850 hPa环流场有低压槽过境,引导冷空气南下,且风速较大时,有利于空气质量转好。（3）从气象要素的影响来看,重污染期间,气温、相对湿度变化波动范围较大;气压、风速变化较小,各浓度等级内部气象要素分布均匀。重污染时期的地面气温、相对湿度、气压等要素值高于同期非污染时期的均值;而污染浓度较低时,其间关系存在较大的不确定性。基于弹性系数的分析结果表明,气温、气压、相对湿度的变化均引起PM2.5质量浓度的正增长,风速则相反。从风向来看,重污染过程发生时的主导风为偏南风,污染过程中PM2.5质量浓度峰值多出现在与主导风向相反的小风时期。（4）通过方案优选构建本地化空气质量模型WRF-Chem,模拟值与观测值对比分析表明,济南市气象站点的气温、气压和相对湿度观测值和模拟值相关系数在0.8以上,风速的相关系数在0.6-0.7之间。监测站点PM2.5质量浓度监测值与模拟值相关系数都在0.8左右,一致性指数在0.85以上,均方根误差在30-45之间,模式对研究区的重污染天气过程有较好的模拟性能。（5）区域输送对济南市PM2.5质量浓度影响表明,近地面气团的输送方向在一定程度上影响重污染过程中各省份的具体输送贡献率。外来源对济南监测站点的贡献率为64.7%-80.7%。其中山东省的平均贡献率最大为31.7%（大都集中在济南周边的鲁西南地区）,京津冀平均贡献率为13.2%,河南省平均贡献率为11.5%,江苏省平均贡献率5.9%,安徽平均贡献率为5.2%。（6）济南市PM2.5污染输送的垂直结构特征表明,近地面气团移动速度慢以及中高层气团的下沉会导致重污染发生,1 km以下高度是污染物的主要输送带,其中大多分布在600 m以下。重污染过程中经向、纬向输送通量大小差别较大（0-450?g/m3）,但通量高值区对应的方向与重污染时刻相应高度气团输送方向有较好的一致性。