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中国的经济发展和城市化进程正以惊人的速度发展,然而,伴随着发展带来的环境污染问题也已变得越来越显著,经济发展与环境之间矛盾的加剧,严重威胁着中国的可持续发展。自2012年春季起,中国北部和东部的许多地区频繁的出现严重的雾霾天气,同时已有研究表明高浓度的细颗粒物(PM2.5)对于雾霾污染的出现扮演着重要的作用。由于尺寸小于等于2.5μm,PM2.5能够在空气中长时间的停留,进一步引起肺癌、呼吸道和心血管疾病、甚至死亡率的增加与气象条件的严重恶化,因而对于人体的健康和生活环境造成很大的威胁。江苏的经济总量一直位居全国前列,但经济高速发展的背后,各种环境问题也日益凸显,尤其是民众重点关注的PM2.5污染问题。本文基于2013年1月至2016年12月四年间的江苏省13个城市空气监测监测数据、2014年与2015年的相关社会经济统计数据和2013年至2015年间部分城市的气象数据,研究了江苏省PM2.5的空间分布特征、时间变化特征（年变化、季节变化、月变化和日变化等）和影响因素（气象因素、社会经济要素）。主要研究内容和结论归纳如下:（1）PM2.5浓度时间变化特征的分析。利用各种统计方式,研究了江苏省13个城市不同时间尺度的PM2.5浓度的变化特征,结论可归纳如下。2013年至2016年江苏省的年平均浓度呈现一直下降的趋势。不同季节的PM2.5浓度变化非常显著,按照冬季、春季、秋季和夏季的顺序依次递减。月均PM2.5浓度变化可分为"U"型和"W"型走势,不同城市的月最低浓度和最高浓度出现的月份略有不同,分别集中在7月至9月和12月至1月。PM2.5浓度日变化呈现"双峰"分布。江苏省13个城市的工作日与非工作日的PM2.5浓度基本没有差别。（2）PM2.5浓度空间分布特征的分析。利用城市PM2.5浓度的平均值代表整个城市细颗粒物浓度的空间分布情况,分别绘制了江苏省年平均、季节平均PM2.5浓度的空间变化特征,结论可归纳如下。江苏省PM2.5污染严重的区域主要集中在西部内陆地区,沿海地区的城市的细颗粒物污染相对较轻。对于不同季节,城市间的PM2.5的污染具有显著的差异。（3）PM2.5浓度变化影响因素的分析。利用Pearson相关分析方法,分别分析了其他污染物、气象因素和社会经济因素对PM2.5浓度影响,得到如下结论。颗粒物之间具有显著的正相关关系,PM2.5与气体污染物CO、N02和S02呈现明显的正相关关系,而与03没有发现显著的关联。PM2.5与温度、气压没有发现显著的相关性,不同城市的相对湿度对PM2.5浓度的影响并不同,风速、降水能够显著的降低PM2.5的浓度。社会经济要素的分析没有发现显著的关联性,需要在以后的研究中扩大研究区域作进一步的分析验证。