由于我们的身边雾霾天气越来越多,使得大家都很关注雾霾这个问题。日常生活中遇到雾霾这一问题不仅会非常威胁生命健康,也会损失经济。如果治理解决雾霾问题光靠局部地区的努力不行,还必须考虑与其周边地区的空间依赖性。因此本文在分析雾霾问题的时候运用的是空间统计学的方法。本文主要结合我国2014年中部六省的各省份以及中部六省周边主要城市的雾霾的实际情况来进行研究。首先介绍了中部六省的地形地貌、工业发展现状、能源利用状况等基本信息,然后运用空间统计分析软件得知我国的主要城市之间存在着正的空间自相关特点,并且这个特点是显著存在的。中国南方地区的雾霾天数要少于北方地区的雾霾天数,沿海地区的雾霾天数少于内陆地区。中部六省局部区域与其周边地区的雾霾天数值之间形成了较大的高值聚集区,这说明中部六省局部区域的有着很高的雾霾天数值,而且这些局部地区被周边一些雾霾天数值高的地区所包围在一起。接着分析了中部六省各市县之间的雾霾天数情况,利用相关分析和回归分析将雾霾天数这一变量选取为因变量,而将城市化水平、规模以上工业总产值、人均GDP、规模以上工业增加值、霍夫曼系数、能源消费总量和工业废气排放量这七个变量选取为自变量进入模型,数据的结果说明城市的工业化结构如果偏向于轻工业,那么该城市雾霾天数就越少。规模以上工业总产值、人均GDP、能源消费总量和工业废气排放量都会显著地影响中部六省的雾霾天数情况,其中人均GDP、工业废气排放量等与雾霾天数是显著的正相关关系。然后利用空间统计学的方法得出中部六省各市县之间的雾霾天数值存在正的空间自相关性,从中部六省全年Moran散点图可以看出,全年对空间联系的局部指标(LISA)有重要影响的城市是平顶山、安阳、九江、大同、南昌和武汉。平顶山和安阳这两个城市具有极高的雾霾指数值,与这两个城市相连的周边城市就也具有较高的雾霾指数值。九江和大同这两个城市具有较低的雾霾指数值,而被周边较高的雾霾指数值的地区所包围,即低值被高值包围。南昌的雾霾指数较低,其周边地区的雾霾指数也较低,即低值被低值包围。空间联系的局部指标有重要影响的地区为平顶山、安阳、大同、九江、南昌和武汉,大部分地区是处于第一象限和第二象限的,说明中部六省大部分地区属于高值—高值和低值—高值的分布特点。最后通过分析中部六省雾霾的影响因素以及利用空间统计的分析结果,提出了改善中部六省雾霾状况的建议。第一,为改善中部六省雾霾天气状况,必须同时改善中部六省及周边地区的雾霾天气状况。第二,增加空气质量的监测点,结合联动机制。第三,产业结构需要进行进一步的调整。第四,增加环保经费投入,促进全民参与环保。