近年来,我国空气污染逐渐加剧,对于环境的治理政府与社会各界引起了高度的关注。山东省作为空气污染比较严重的省份之一,只有精准的定位好影响空气质量的因素,对症下药才能取得良好的治理效果。空气质量为空间数据,因为其存在空间自相关性,不再满足传统统计学中相互独立的假设,所以本文采取空间统计的方法对其进行研究,首先选取了2014-2017年全国30个重点城市空气质量研究济南市与周边城市的空间自相关性,发现计算全局Moran’I指数以95%的显著性水平通过空间正的自相关性的检验。进而计算局部Moran’I指数以及局部G_i统计量,发现济南市与周边城市形成了高值聚集区。然后研究山东省17城市的全局相关性与局部相关性,发现山东省各城市空气质量为正的空间自相关,并发现山东半岛地区形成低值聚集区,菏泽、聊城、滨州等地形成了高值聚集区。然后从人为因素与天然因素分析了影响空气质量的因素,并对选取的6个变量进行灰色关联度分析,通过分析结果发现各个影响变量与空气质量的关联度均在0.75以上,可用回归方法进行分析,采用最小二乘回归分析方法建模发现系数未通过检验,且决定系数为0.43,所以对其进行地理加权回归,拟合效果较好,决定系数为0.95,并对各个变量的回归系数可视化,发现影响因素对空气质量的影响具有空间异质性。不同影响因素对不同的地区的影响程度不同,便于我们制定不同的空气质量治理措施。