为弥补结合相关测绘成果研究季节性PM2.5空间分布相对不足的问题,以京津冀为例,基于土地利用回归(Land Use Regression,LUR)模型对研究区2013年典型季节的PM2.5浓度进行模拟.采用双变量相关分析识别出与PM2.5浓度相关的影响因子,主要包括地表覆盖分类、扬尘地表及污染企业在内的监测成果等因素,分别对夏冬两季PM2.5浓度和与之对应的影响因子进行多元线性回归分析,判定系数R^2分别为0.743和0.866.根据LUR方程计算加密点浓度值,通过反距离加权插值得到较为精细的PM2.5浓度空间分布图.结果显示,研究区两季污染物浓度都呈现出以太行山-燕山山脉为界,东部、南部地区污染严重,西部、北部地区污染较轻的态势.冬季整体的污染程度高于夏季,各城市两季PM2.5浓度变化趋势基本一致.