伴随着中国社会经济的高速发展,环境问题开始显现。雾霾,这个隐形的“杀手”正对人类的生命安全构成威胁,同时也对中国社会经济健康发展提出挑战。城市作为人类生活的集聚地,是PM_2.5污染的主要发生地,城市群作为城市发展中的必然产物,不同发育阶段的城市群的PM_2.5污染严重程度异同。了解各城市PM_2.5污染时空动态及影响因素可对城市提出针对性政策及建议,深入分析中国各城市群PM_2.5污染时空动态及影响因素可为各发展阶段城市群的PM_2.5污染的联防联控提出基础性建议,有着重要的现实意义。本文以2000—2015年PM_2.5遥感栅格数据为基础进行分析,内容包括三个方面:一是对中国整体的PM_2.5污染时序特征进行描述,利用核密度估计法分析中国城市群中地级以上城市的PM_2.5污染分布特征,利用时空演化模型分析中国城市群、城市人口规模等级和PM_2.5污染的关系,基于Arcgis分析中国城市PM_2.5污染的变化模式;二是利用地理探测器对中国城市群PM_2.5污染风险因子进行探测,在通过空间自相关检验后,利用空间面板模型分析中国城市PM_2.5污染的影响机制;三是利用Spatial lag with regimes模型对中国“沿海—内陆”区域的城市PM_2.5污染变化的空间差异性及空间溢出性耦合进行检验。第一方面侧重PM_2.5污染时空上的异同,第二方面侧重PM_2.5污染的空间效应及驱动机制,第三方面侧重空间上的耦合。主要结论如下:（1）时间动态方面。（1）城市层面。2000至2015年中国城市PM_2.5年均浓度值的变化呈现先上升后稳定趋势,污染在2005年前后积累量最大,城市PM_2.5年均浓度值围绕国家二级标准上下浮动,全国PM_2.5年均浓度值低于一级标准的地区占比逐年减少,高污染区的占比不断增加。（2）城市群层面。国家级城市群PM_2.5污染增长的贡献率最大,区域性城市群与地方性城市群PM_2.5污染增长的贡献率基本相当;各等级城市群的PM_2.5年均浓度值变化趋势均呈倒“U”型曲线,历年国家级城市群PM_2.5年均浓度值最高,其次为区域性城市群、地方性城市群,地方性城市群的污染最先出现峰值,其次为国家级城市群、区域性城市群;不同等级城市群中各城市PM_2.5污染的分布情况存在差异,国家级城市群各城市PM_2.5污染有先加重后减轻态势,浓度在40μg/m3左右的城市最多;区域性城市群各城市PM_2.5污染呈现持续加重态势,浓度值在35μg/m3与60μg/m3两浓度范围集聚,呈现“双峰”模式;地方性城市群各城市PM_2.5污染变化区间较小,PM_2.5年均浓度多分布在15μg/m3到30μg/m3之间,地方性城市群各城市的污染状况表现为先加重后减轻态势;非城市群中局部城市出现污染,浓度值在67μg/m3左右,大部分城市的污染值较小,在10μg/m3至20μg/m3左右。（2）空间动态方面。（1）胡焕庸线两侧的PM_2.5污染差异明显,PM_2.5污染在2005年前后最为严重,空间上存在多个高污染区。（2）中国PM_2.5污染8种演化模式中的R-D-D类型占比最多,R-R-R类型其次,D-D-D类型最少,空间上主要呈组团或带状分布,具体表现为:福建—浙江—广东组团、山西—河南—湖北—湖南—江西组团、甘肃—贵州组团为空间分布的R-D-D类型,山东—河南—湖北—四川—云南带状分布的R-R-D类型;（3）人口规模等级越高的城市,其PM_2.5污染超出的可能性越高,研究样本中的特大城市的PM_2.5污染超标率为77.78%,超大城市PM_2.5污染超标率达60%,大城市与中等城市的城市PM_2.5污染超标率分别为48.21%与56.58%,小城市中占25%。（3）空间效应方面。中国PM_2.5污染存在空间溢出效益,呈现高-高（H-H）集聚和低-低（L-L）集聚,2007年的集聚性最强,高/高（H-H）集聚区主要分布在北京、天津、上海、安徽、河北、河南、湖北、江苏、江西、吉林、山东、山西、浙江、湖南、辽宁、陕西等16个省市,低/低（L-L）集聚区主要有甘肃、贵州、黑龙江、内蒙古、宁夏、青海、四川、西藏自治区、新疆、云南等10个省份。（4）影响因素方面。各等级城市群不同时间截面下PM_2.5污染的风险因子存在差异;针对中国PM_2.5污染的驱动机制,在运用空间面板模型进行探讨时发现人口因素、产业结构、交通因素、能源消耗、气候及环境等对PM_2.5污染有较大影响,PM_2.5污染更倾向于人口数量大、工业总产值高、煤炭消耗量大的地区,公共交通的有效利用有利于缓解PM_2.5污染;另外,本文验证出中国“沿海—内陆”区域的PM_2.5污染存在空间差异和空间溢出性的嵌套结构。