近日，安徽师范大学地理与旅游学院麻金继教授研究团队，联合中国科学院空天信息创新研究院、安徽农业大学等单位，通过多学科交叉融合，在大气污染机理与风险评估领域取得系统性突破。相关研究成果以系列论文形式发表于环境科学领域国际权威期刊《Environmental Pollution》（IF=7.6，期刊分类A5）、《Atmospheric Research》（IF=4.5，期刊分类A5）和《Atmospheric Environment》（IF=4.2，期刊分类A5），系统揭示了中国典型区域细模态气溶胶光学厚度（AOD_f）的时空分异规律及其驱动机制，创新构建了基于机器学习算法的PM_2.5浓度和大气能见度高精度估算模型，并首次建立了PM_2.5关键组分（OM、SO₄²⁻、NO₃⁻等）的健康风险阈值评价体系。

该系列研究成果由2023级博士生许海锋、2022级硕士生万城分别作为论文的第一作者，麻金继教授为通讯作者，安徽师范大学为第一署名单位。研究在国家自然科学基金项目（42271372）资助下完成。研究数据覆盖2000-2022年中国17个典型城市群，整合了AERONET地基观测、MODIS卫星遥感、气象站点及人口健康等多源异构数据，总样本量达340万余条。研究成果为差异化区域减排政策制定、重点污染物靶向管控及公共卫生风险预警提供了重要的科学依据与技术支撑。

论文链接： https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2024.120721；https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2025.121026；https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2025.108160；https://doi.org/10.1016/j.envpol.2025.126194.