近几年来,随着我国经济的高速发展,各种工厂、汽车及人类生产活动产生了大量的废气,导致空气质量问题日益严重,各地也相继出现了雾霾天气频发的现象,在一定程度上破坏了生态环境且影响了人们的身体健康。气溶胶是造成雾霾天气的重要因素,人类在各种生产中排放出的气溶胶及各种气态污染物,经过化学变化,变成了二次气溶胶,进而形成了雾霾,这会导致空气中对人体健康有影响的PM_2.5浓度不断升高,因此监测空气质量有着至关重要的作用。当前,我国对空气质量监测的常用方法是建立地面永久监测站,此方法虽有良好的监测精度,但该仪器造价昂贵,并且要定期维护,这就制约其大范围布设。卫星遥感技术具有覆盖范围广、经济性、实效性强的特点,可以较好的反映大气环境中颗粒污染物在空间上的宏观分布。AOD是气溶胶的一个重要物理参数,通过反演AOD,构建AOD与PM_2.5浓度两者之间回归模型,则可以估算其他未知地方的PM_2.5浓度,有效的弥补了由于地面监测站不足而造成的地面数据空缺问题。本文以北京市为研究区域,利用暗像元法反演出北京市AOD,经一系列改正后与地面监测站的PM_2.5浓度数据建立联系,构建AOD-PM_2.5回归模型,通过对回归模型的拟合优度R²以及模型精度对比选择出最优拟合模型。基于上述研究内容,本文所获成果如下:（1）利用暗像元法反演的北京市AOD从空间层面分析,北京市AOD呈现出西北低、东南高的特点。从季节层面分析,北京市AOD从大到小依次为春季、秋季、夏季。（2）将反演出的北京市AOD与AERONET全球气溶胶自动监测网得到的数据进行对比,两者相关系数R达到0.905,表明本次反演结果精度良好。（3）对北京市12个空气质量监测点的PM_2.5浓度数据分别从日均值变化趋势和月变化趋势进行分析。在日均值变化趋势上,PM_2.5浓度变化趋势与人类的生产活动密切相关。在月变化趋势上,呈现出春季最高、秋季其次、夏季最低的趋势。（4）将反演出的北京市AOD与地面监测站的PM_2.5浓度建立联系,经计算两者相关性良好。分季节计算两者相关性,各个季节也均展现出良好的相关性。经过垂直校正后,各个季节两者之间相关性都有了一定的提升,但再经过湿度校正后仅有夏季相关性提升,春季和秋季的湿度校正呈现出负效果的作用。（5）将校正后的AOD与地面监测站的PM_2.5浓度数据分季节建立起5种回归模型,并且选择拟合优度R²较大的线性、一元二次、指数模型进行模型验证。在模型验证上,最终春季与夏季选择线性模型为其最优拟合模型,秋季选择一元二次模型为其最优拟合模型。