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大气气溶胶是气相载体及分散于其中的固相与液相小质点共同构成的多相态体系。多数粒子的直径范围在10-3-102μm之间。粒径不超过2.5μm的颗粒物称为PM2.5。气溶胶微粒在大气中的含量虽然不多,但却能改变大气辐射平衡,造成全球气候变化,还能影响水循环、作物生长及生态系统过程,并对人体健康产生危害。另一方面,地面仅有有限的站点对PM2.5进行监测,不能及时地对一个区域的PM2.5浓度进行监控。因此,用遥感的技术手段,获得更精确的气溶胶光学厚度分布情况,从而大范围、实时获取PM2.5浓度信息,对研究气溶胶污染问题具有重要的应用的意义。本研究以广州市为研究对象,利用MODIS陆地气溶胶V5.2算法,反演了近15年来的气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth,简称AOD）,在反演结果与真实值高度吻合的基础上,分析了这15年来广州AOD的时空变化特征,并对影响气溶胶分布的因素进行了一元和多元回归分析。最后构建了广州市PM2.5浓度的年度遥感估算模型,并结合了一次严重的灰霾天气,分析了气溶胶的后向轨迹。主要结果如下:（1）近15年,广州市AOD的空间分布特征为:东北部地区的AOD值较低,而广州西南方向上的AOD值较高。（2）2001-2015年这15年来广州市AOD年均值呈波动变化,但其年均值整体上呈增长趋势。在2003年、2007年和2012年出现年均值变化的峰值,其对应的AOD值分别为0.4032,0.5186和0.6238。2013年及以后,广州空气质量得到改善,AOD值逐年降低。这十五年来广州AOD均值的季节变化表现排序为:春季>夏季>秋季>冬季。（3）AOD与年降水量的变化趋势相反,即当年降水量较高时,AOD值较低;随着海拔和坡度的增高,AOD值显著降低;AOD与差异化植被指数（EVI）呈负相关关系且相关性极显著;AOD与夜间灯光强度则呈显著正相关关系;各土地覆被类型所对应的AOD值从高到低排序依次是:建成区>裸地>农田>灌草>水体>林地。（4）PM2.5年均浓度空间趋势分析结果为:自西向东,PM2.5浓度逐渐降低;从北到南,PM2.5浓度逐渐增加。这也与AOD的空间分布情况一致。以AOD为自变量,构建关于PM2.5浓度的5种估算模型,模型拟合度从高到低依次是:一元二次模型>一元线性回归模型>指数函数模型>对数模型>幂函数模型。经过垂直和湿度校正后,一元二次模型的R2最大,且P<0.001,因此,PM2.5浓度最优的遥感估算模型为:PM2.5=0.24AOD2-0.15AOD+0.08。对广州PM2.5浓度进行预测,RMSE<0.1,模型的稳定性较高。（5）通过对广州市一次严重雾霾天气下气流的后向轨迹分析,发现气流的下沉导致污染物的累积,气流的上升导致污染物的扩散,暖湿空气容易导致气溶胶的二次生成,风力增大,易于污染物的扩散。本研究验证了MODIS陆地气溶胶算法对于广州的气溶胶光学厚度反演的可行性,并在一定程度上为我国城市化背景下,大城市的大气污染变迁状况提供了参考;另一方面,也为政府及相关部门改善空气质量提供了可行性建议。今后,可从完善气溶胶反演方法、深入探究气溶胶形成机制及从源头上探究细颗粒物的来源和转化等方面展开,以更深入地了解雾霾形成的源头、动态及消散过程。