La contaminación del aire, particularmente las partículas finas (PM2.5), representa un riesgo significativo para la salud, especialmente en áreas urbanas de alta densidad. El espacio verde urbano (UGS) puede mitigar eficazmente esta contaminación. A pesar de su potencial, las estrategias para aprovechar eficazmente la optimización del uso del suelo/cobertura del suelo (LULC) para combatir el PM2.5 siguen siendo en gran medida inexploradas. Se emplearon mínimos cuadrados ordinarios (OLS), regresión ponderada geográficamente (GWR) y regresión ponderada geográficamente multiescalar (MGWR) para investigar la relación de heterogeneidad espacial entre la conversión de UGS y las fluctuaciones de PM2.5 a través de varias escalas y etapas evolutivas, desarrollando un marco práctico multiescalar para la sinergia de LULC en la lucha contra la contaminación del aire. Las áreas de UGS de/a otros LULC, las concentraciones de PM2.5 y las zonas de variación correspondientes exhibieron un significativo agrupamiento espacial. Estas conversiones de UGS explicaron más del 65% de los cambios de PM2.5 en el área de estudio, alcanzando un pico del 76.4% de poder explicativo en la cuarta etapa. En comparación con el análisis espacial global (OLS: 0-0.48), el análisis de regresión espacial local mejoró significativamente el valor de R2 (GWR: 0.32-0.75, MGWR: 0.48-0.90), pero la calidad del ajuste del análisis de regresión espacial local disminuyó con el aumento de la escala, destacando la importancia del diagnóstico de escala. Se identificó una escala de 2 km como óptima para evaluar el impacto de heterogeneidad espacial de UGS y otras conversiones de LULC en los cambios de PM2.5. Las áreas de conversión de cuerpos de agua y tierras desnudas a UGS mantienen propiedades espaciales locales estables a esta escala (ancho de banda: 44-99). Nuestra investigación proporciona nuevas perspectivas sobre la gestión y planificación de LULC, ofreciendo un enfoque coordinado para mitigar la contaminación del aire urbano. Además, se estableció un marco práctico para abordar variables continuas espacialmente como el PM2.5, revelando enfoques efectivos para abordar problemas ambientales urbanos.