大气细颗粒物PM_2.5对人体健康有显著负面影响,PM_2.5污染成为世界各国政府、学者和公众所重视、研究的热点问题。2000年以来,长江经济带经历了快速的发展,高强度的人类社会经济活动引发了环境污染问题。科学识别长江经济带PM_2.5浓度的时空变化规律和影响机制、对推进区域大气污染联防联治和改善空气质量具有重要意义。本文以长江经济带为研究区域,基于2000-2017年遥感反演的PM_2.5浓度数据和社会经济数据,运用探索性空间分析方法、地理探测器方法、空间计量分析方法分析了长江经济带PM_2.5浓度时空分布的演变过程,探讨了城镇化率、产业结构、工业水平、经济发展水平、建成区面积等社会经济因素对PM_2.5浓度的空间差异和PM_2.5浓度时空演变的影响,研究结果表明:（1）2000-2017年长江经济带PM_2.5浓度的平均值为32.54μg/m³,年际波动总体呈现上升趋势,其中多年平均PM_2.5浓度的高值主要分布在长江三角洲城市群、长江中游城市群和成渝城市群,低值主要分布在云南、四川西部、贵州西部。（2）城市尺度PM_2.5浓度在空间分布上有十分显著的相关性,主要表现出高高集聚和低低集聚两种分布模式。其中,高高集聚城市主要分布在江苏、安徽中北部、湖北北部和浙江北部,这些城市PM_2.5浓度较高,周边城市PM_2.5浓度也较高。低低集聚城市主要分布在四川西部和南部、云南以及贵州西部,这些城市PM_2.5浓度较低,周边城市PM_2.5浓度也较低。（3）地理探测器模型结果表明,建成区面积对PM_2.5浓度空间差异的影响力最大,其次是工业水平。城镇化率、产业结构、工业水平、经济发展水平、建成区面积等社会经济因素对PM_2.5浓度空间差异的交互影响要大于两个变量单独影响的和,交互关系表现为非线性增强,其中,经济发展水平与其他因素的交互会极大增加社会经济因素的影响力。（4）空间误差模型结果表明,产业结构、经济发展水平、工业水平和建成区面积对PM_2.5浓度时空演变有正向影响,城镇化对PM_2.5浓度时空演变有负向影响。其中,产业结构对PM_2.5浓度时空演变影响系数通过0.01水平的显著性检验,经济发展水平对PM_2.5浓度时空演变影响系数通过0.1水平的显著水平检验。工业水平、建成区面积和城镇化率对PM_2.5浓度时空演变影响系数显著性不高。