我国城市化进程迈入高质量发展新阶段,然而快速发展带来的生态环境问题严重阻碍了我国生态文明建设和经济社会可持续发展。其中,以细颗粒物PM2.5构成的雾霾污染问题日趋成为广大学者关注的焦点。本文选取雾霾污染高发、建筑人口密集的济南市中心城区为研究区,采用城市路网划分街区作为研究单元,利用Arc GIS、Matlab、SPASS等软件,综合运用地统计分析、GIS空间分析、方差分析、Spearman相关分析、双变量全局空间自相关、地理加权回归等技术方法,首先探究了济南市2019—2020年PM2.5浓度的时空分布格局;然后,基于建筑高低排列、平面布局、立体分布等特征构建基于建筑的城市空间结构指标;再次,分别基于全域和不同高度范围视角,定性探索了城市空间结构指标及其交互作用对PM2.5浓度影响的显著性;最后,定量分析了城市空间结构指标与PM2.5浓度的相关性、空间相关性及其影响作用的空间异质性。研究结果表明:（1）2019年—2020年济南市中心城区PM2.5浓度有所下降,但仍未达到国家环境空气质量二级标准。济南市中心城区PM2.5浓度存在明显时空差异,时间上呈现由冬季到夏季递减,夏季到冬季递增的“U型”变化趋势,PM2.5浓度分布总体呈从分散到集中再到分散的趋势,空间上总体呈现东南低,西北高,冬季各月份与春、夏、秋季各月份总体变化趋势不同。（2）PM2.5浓度与平均高程、高程标准差、平均绝对建筑高度等指标呈显著负相关,与平均建筑高度、平均建筑体积、容积率、户外活动面积、建筑密度、总建筑体积、占空比等指标在全域和不同高度范围内的相关性均较为显著,这些指标是影响PM2.5浓度的重要因素。相邻区域的平均高程、高程标准差、平均绝对建筑高度、最大绝对建筑高度、平均建筑高度、平均建筑邻近距离与PM2.5浓度多数月份呈负相关;相邻区域的总建筑基底面积、建筑基底面积标准差、户外活动面积、建筑密度、总建筑体积、建筑体积标准差、占空比、容积率与PM2.5浓度多数呈正相关。（3）总体而言,城市空间结构指标单因子比多因子共同作用对PM2.5浓度的影响更为显著。平均绝对建筑高度和绝对建筑高度标准差,平均绝对建筑高度和最大绝对建筑高度,户外活动面积和平均建筑邻近距离,平均建筑邻近距离和容积率,总建筑基底面积和户外活动面积,平均建筑基底面积和平均绝对建筑高度,总建筑基底面积、建筑基底面积标准差和户外活动面积,总建筑基底面积、户外活动面积和平均建筑邻近距离等指标组合的交互作用对PM2.5浓度影响显著。（4）PM2.5浓度的离散程度和平均浓度均会影响城市空间结构指标与PM2.5浓度的相关性强弱。基于全域视角和不同高度范围视角下5月各空间结构指标与PM2.5浓度的相关性均总体增强;10、12月各空间结构指标与PM2.5浓度的相关性均总体减弱;PM2.5浓度较高的月份相邻区域的城市空间结构指标对PM2.5浓度影响更为显著。（5）城市空间结构指标对PM2.5浓度的影响存在空间异质性。各空间结构指标对PM2.5浓度影响的空间分布趋势有所差异,变化趋势主要为由建筑密集区中心向周围渐变以及东西方向渐变。本研究结果可为基于城市空间布局视角研究解决雾霾污染问题提供参考,为防治大气污染、持续改善生态环境提供空间发展思路,对于促进城市可持续发展、推进城市现代化智慧治理具有借鉴意义。