随着工业化和城市化进程的持续推进,产生了一系列的环境污染问题,阻碍了我国城市化可持续发展。有必要研究和揭示生态环境污染问题的空间分布和规律。其中,近年来PM_2.5污染进一步加剧,政府部门和相关学者对这一问题持续关注。目前,我国大范围持续性的霾污染事件频繁发生,PM_2.5是霾污染中的主要成分,PM_2.5污染影响着空气质量、区域和全球的气候以及人体健康。随着经济增长速率的不断加快,人们对物质生活的追求和对绿色健康生活环境的诉求两者之间的矛盾日益突出,PM_2.5污染问题已经受到广泛关注。近20年来,中国经济高速发展背景下产生的PM_2.5污染与我国倡导的“生态优先绿色发展”的新发展理念不吻合,有必要控制大气污染、改善区域空气质量、调整能源和产业结构、推动工业绿色发展、加强生态文明建设,而掌握PM_2.5污染的时空演变规律是开展上述工作的基础。本文以京津冀、长三角、东三省和珠三角这4个典型区域为研究区,以2013²016年308个监测站点的PM_2.5观测值、2000²016年的MODIS气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth,AOD）和5个气象因子（边界层高度、相对湿度、温度、风速、风向）为基础数据集,结合反向传播人工神经网络（Back Propagation Artificial Neural Network,BPANN）和支持向量回归（ε-Support Vector Regression,ε-SVR）这两种算法,从不同角度挖掘数据内部规律,构建组合模拟模型,对研究区2000²012年的PM_2.5浓度值进行估算并利用地理空间分析技术再现近20年来PM_2.5浓度的历史变化过程。研究结果表明:（1）组合模拟模型的R²比BPANN、PLSR和ε-SVR模型平均高出0.02⁰.15、0.16⁰.33和0.01⁰.07;均方根误差比这3个模型平均小0.90³.97、3.54⁵.57和0.20⁰.63;平均绝对百分比误差比这3个模型平均小1.22%⁷.65%、8.64¹2.28和0.15%¹.83%,具有较低的误差和更高的泛化能力,性能优于单一模型。（2）时空变化特征分析结果表明,2000²010年期间东三省和京津冀PM_2.5浓度分别以每年0.104μg/m3、2.87μg/m3的速度增长,珠三角以每年0.095μg/m3的速度下降,这3个研究区PM_2.5污染范围逐渐扩大的趋势明显,而长三角在47⁵2μg/m3范围内呈现较小波动,污染范围未出现明显的变化。2012年4个研究区PM_2.5浓度均有所降低,污染范围较往年缩小但2013²016年PM_2.5浓度稍微升高后又下降,PM_2.5污染程度严重的范围有所减小（除了长三角）,这同我国政府重视生态发展和绿色发展,实行了一系列的区域大气污染防治措施有关。