近年来,我国灰霾污染频发,特别是以京津冀、长三角、珠三角为代表的区域。南京市作为长三角地区重要战略城市,其空气质量受到社会各界广泛关注。本文利用多种监测数据对南京市2013-2015年各大气污染物的时空变化情况进行探讨,通过后向轨迹模式、浓度权重轨迹分析（CWT）,对南京市严重灰霾时段2013年11月28日至12月10日进行案例分析,结合WRF-CMAQ模式对南京市PM_2.5污染进行模拟,研究了南京市灰霾污染的特征和成因。本文结果表明:（1）2013-2015年南京市O₃、CO与SO₂的年平均浓度均未超过国家空气质量二级标准。NO₂、PM₁₀、PM_2.5的三年平均浓度分别为53.2μg/m³、118.7μg/m³、69.3μg/m³,分别超过国家二级标准33%、69.6%和98%。PM_2.5为南京市环境空气质量的首要污染物。（2）PM_2.5,PM₁₀,SO₂,NO₂和CO浓度季度分布表现为冬季>秋季>春季>夏季,而O₃浓度的分布表现为春夏季高,秋冬季低。PM_2.5、PM₁₀、NO₂、CO的逐时变化趋势相似,均呈现双峰结构,峰值的出现与早晚出行高峰有关。O₃呈现单峰值变化,于15:00左右达到峰值。（3）PM_2.5浓度受多种因素的影响,当地一次排放、二次细颗粒物的形成、污染物的区域传输和气象条件均会影响南京市PM_2.5浓度的变化趋势。（4）WRF-CMAQ模式对南京市PM_2.5模拟结果较好,相关系数为0.75。在气象场的模拟中,温度、风速、风向的模拟结果与观测结果较为一致。（5）通过混合受体模式分析发现区域传输对南京市PM_2.5污染影响显著,南京市周边城市,如宿迁、淮安、合肥、杭州等是影响南京严重灰霾形成的重要潜在源区。（6）根据CWT分析结果,在CMAQ模拟中对重要潜在源区进行源排放的削减。对比削减前后南京市PM_2.5模拟结果,发现源削减后,南京市PM_2.5浓度明显降低,平均下降40.87%,说明CWT值对污染来源具有合理的定位。