A pesar de los esfuerzos de control a nivel nacional, el centro de China experimenta concentraciones anuales de PM persistentemente altas (~50 g/m), que son particularmente severas en enero (superando los 110 g/m). Este estudio emplea un enfoque integrado que combina un modelo de Regresión Lineal Múltiple (MLR) derivado de un análisis de bosque aleatorio con el sistema de modelado de transporte químico WRF-CMAQ para desentrañar cuantitativamente los factores que impulsan las concentraciones de PM en el centro de China. Los hallazgos clave revelan una heterogeneidad espaciotemporal significativa en las contribuciones antropogénicas, evidenciada por gradientes norte-sur consistentemente más altos en los residuos de la regresión (que reflejan los impactos de las emisiones), vinculados a influencias industriales y de transporte que varían espacialmente. Críticamente, la reducción de los impactos antropogénicos durante seis años fue sustancialmente menor en invierno (enero: 27 a 23 g/m) en comparación con el verano (15 a -18 g/m, julio), destacando el profundo papel de las emisiones en la conducción de eventos de contaminación severa en enero. Además, las simulaciones de WRF-CMAQ demostraron que las condiciones meteorológicas adversas en enero de 2020 contrarrestaron los controles de emisiones, causando un aumento neto en PM de +13 g/m en relación con 2016, compensando así aproximadamente el 68% de las reducciones logradas a través de la reducción de emisiones (-19 g/m). Un transporte regional significativo, que afecta especialmente a las regiones norte y central de Henan, debilitó aún más la eficacia del control local. Estas percepciones cuantitativas sobre los mecanismos de la contaminación por PM, particularmente los efectos contrapuestos de la meteorología sobre las reducciones de emisiones en períodos críticos de invierno, proporcionan una base científica vital para diseñar estrategias de gestión de calidad del aire más efectivas y específicas en el centro de China.