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目前我国众多城市在快速的城市化进程中，面临日益严峻的城市大气污染问题，引起各级政府和城市居民的广泛关注。二氧化氮(NO2)和细颗粒物(PM2.5)分别是城市传统光化学污染和新型污染（雾霾）的典型代表，尤其在污染较为严重的冬季，是评价城市大气污染程度的典型指标。本研究以NO2和PM2.5为研究对象，采用全国114个重点城市在冬季的实时监测数据，分析了这两种典型污染物浓度的空间分布特征，明确了重点防治区域。并从人为因素和自然因素两方面，探讨影响NO2和PM2.5浓度的驱动机制，揭示了城市人口规模与气象因素对大气污染物浓度的影响。研究结果可为城市人口发展规模的规划管理与城市大气污染的防治提供决策提供科学依据，具有重要的科学和现实意义。主要结果如下: (1)我国城市冬季NO2和PM2.5污染严重，区域分异特征显著。仅有21％的城市NO2浓度达到世界卫生组织(World Health Organization(WHO))的城市年均浓度标准(40μg/m3)，所有城市的PM2.5浓度均高于WHO年均浓度标准(10μg/m3)。污染物的空间分布具有明显的区域特征:NO2的空间分布相对比较分散，PM2.5的空间分布有明显的“北高南低、内高外低”趋势。NO2的重点防治区域为天津、河北东南部和山东中部地区，PM2.5的重点防治区域为河北西南部和山东西部。 (2)城市人口规模对NO2和PM2.5的浓度影响显著，城市常住人口规模与NO2和PM2.5浓度呈倒“U”型关系。人口规模在1000到1200万的城市，冬季平均NO2和PM2.5浓度最高（NO2:69.28μg/m3; PM2.5:119.58μg/m3）。人口规模小于1200万的城市，冬季NO2和PM2.5浓度随着城市规模的增加而显著升高(NO2:r=0.44，P＜0.01;PM2.5:r=0.43，P＜0.01);人口规模大于1200万的城市，NO2浓度与城市规模呈显著负相关关系（r=0.91，P＜0.05），PM2.5浓度随城市规模增加有逐渐降低趋势，但统计上不显著。 (3)气象条件显著影响NO2和PM2.5浓度的日变化，且污染程度不同的城市，其影响因子的种类不同。影响石家庄市冬季NO2浓度的主要气象因素为降雨量;北京是相对湿度、平均风速和最低温;上海是日均温、相对湿度、平均风速、最高温和降雨量;深圳是日均温、相对湿度、平均风速和最高温;拉萨是平均风速、最高温和最低温。影响石家庄市冬季PM2.5浓度的主要气象因素为湿度和风速;西安是湿度和平均风速;北京是湿度、日均温度、风速和最低温;太原市是日均温、湿度、最高温、最低温和最大持续风速;广州是日均温、湿度、风速和最低温。 (4) PM2.5浓度越高的地区，气象因素能够解释的PM2.5浓度变异越小。污染最严重的石家庄市，气象因素多元回归分析的R2为0.19，即气象因素可以解释19％的PM2.5日浓度变异;重污染区的西安市，多元回归分析R2为0.24;中污染区的北京市气象因素多元回归分析R2为0.46;受到污染的太原市多元回归分析R2为0.52;污染程度最低的广州市气象因素可以解释40％的PM2.5日浓度变异。气象因素对PM2.5日浓度变异的解释能力有限。