为厘清成都市大气颗粒物区域性污染的形成机制，提升联防联控与预报预警技术水平，基于2021-2024年成都市细颗粒物（PM_2.5）和可吸入颗粒物（PM₁₀）质量浓度数据、地面及探空气象数据、风廓线雷达数据，对PM_2.5爆发性增长事件进行了系统研究，并重点分析区域性爆发增长事件的演变特征及其气象成因。主要得到以下结论：

1. PM_2.5爆发性增长事件定义为PM_2.5浓度在18 h内从<75 μg/m³增长至≥150 μg/m³，近四年共发生125次，呈现出显著的季节性污染特征：冬季PM_2.5爆增事件出现的频次最高，总次数累计达111次，占比88.8%以上；远高于春季、秋季的6次、7次；而在夏季此类事件发生的频次最低，仅在2021年发生过1次。与成都地区PM_2.5污染的季节性演变规律高度吻合。
2. PM_2.5区域性爆发增长（REG_PM_2.5）过程为8次。REG_PM_2.5事件全部发生在气象条件不利的冬季，根据颗粒物浓度变化及气象特征将其分为三种类型：寒潮过境引发型、静稳气象累积型和春节型PM_2.5区域性爆发增长。寒潮过境引发型以区域输送为主导，污染物在寒潮过境前爆发增长，并随寒潮过境、东北风加大而迅速清除；静稳气象累积型以本地积累为主导，在长时段静稳天气背景下，受湍流抑制与吸湿增长双重反馈作用引起爆发增长，污染持续时间可达3~5天；春节型受人为源主导，占所有REG事件的50%，其爆发增长用时最短（仅需5 h），峰值出现在除夕夜01:00前后，随后在数小时内快速消散。

本研究构建适用于四川盆地的PM_2.5爆发性增长量化判识方法。系统识别2021-2024年成都市PM_2.5爆发性增长个例，详细分析成都市PM_2.5区域性爆发增长过程的颗粒物浓度及气象条件演变特征，量化分析边界层热动力条件及传输扩散特征，以期为成渝城市群PM_2.5污染的精准预警、科学防控与区域性协同治理提供理论依据和技术支撑。
 

PM2.5；区域性爆发增长；气象成因；污染分型；成都