在区域复合型大气污染逐渐常态化之下,联防联控治理的新模式已成为解决区域性大气污染的根本途径和有效措施.利用2015年冬季(2015年11月8日—2016年1月20日)、2016年冬季(2016年11月8日—2017年1月20日)安徽省16个城市大气污染物(NO2、SO2、CO、O3、PM10、PM2.5)浓度数据,结合耦合协调度模型、探索性空间数据分析和障碍度模型,分析大气污染物的时空格局特征,描述其演变规律和总体走向,诊断区域大气污染物中的首要障碍因子.结果表明:①安徽省大气污染物浓度水平具有时间波动性和空间非均衡性,NO2、O3、PM10和 PM2.5指数水平表现为递增态势,整体呈现"两高一低",即皖北高(0.0503)、中部地区高(0.0501)和皖南低(0.0405)的态势,年际变化呈增长趋势,空间分异度变化较大;②安徽省大气污染物耦合度较高,基本维持在拮抗阶段(2015年冬季和2016年冬季耦合度年均值分别为0.480、0.479),皖北呈增加态势,而中、南部城市主要呈略微降低趋势;包括极度失调和严重失调两种类型(2015年冬季和2016年冬季协调度平均值分别为0.114、0.123);③安徽省内各城市大气污染物在全省范围内热、冷点分布迥异,2015年冬季和2016年冬季主要经历了聚拢(NO2、O3向中部城市聚拢)和北迁(PM10、PM2.5往北迁)两个过程.研究显示,结合安徽省大气污染物障碍度测量分析,优化和量化区域大气污染物中的首要障碍因子,可为有效开展地区大气污染的防控治理及区域联动提供有利保障.