El aumento de la contaminación del aire es impulsado por las emisiones de contaminación antropogénica y el cambio climático, que plantean grandes desafíos para la gobernanza ambiental. Fortalecer el monitoreo de los niveles de calidad del aire regional y analizar las causas de la contaminación regional es propicio para la gestión y el desarrollo sostenible de la atmósfera regional. Se utilizaron datos funcionales obtenidos sobre una base de wavelet en el ajuste de los datos de calidad del aire de la provincia de Fujian, y se realizó una descomposición wavelet para obtener información de baja y alta frecuencia. Mientras que la base de Fourier no puede ajustar de manera adaptativa la ventana tiempo-frecuencia, lo que resulta en la pérdida de información de ubicación de frecuencias especiales, la base wavelet resuelve este problema. Se utilizó un análisis funcional de varianza para analizar las diferencias espaciales en las características de la contaminación del aire. Además, el estudio estableció un modelo de regresión lineal funcional multivariado para explorar el impacto de los factores meteorológicos y los factores precursores del ozono. Los resultados indicaron que la calidad del aire en general estaba mejorando gradualmente en la provincia de Fujian, pero la concentración de ozono estaba aumentando progresivamente. La contaminación del aire en las áreas costeras era más alta que en las áreas interiores. Los valores p del análisis funcional de varianza para los valores de energía y los valores de cresta fueron inferiores a 0.05. Además, los valores de entropía de energía y curtosis fueron superiores a 0.05. Hubo diferencias significativas en el AQI en la amplitud de fluctuación y las características de variación de diferentes ciudades. La correlación múltiple total cuadrada del modelo de regresión fue superior al 50% en promedio. El ozono es actualmente el factor de contaminación más grave, afectado principalmente por la velocidad del viento, la temperatura, el NO y el CO. En verano, fue influenciado principalmente por los compuestos orgánicos volátiles (COV). Los hallazgos de este estudio podrían servir como referencia para explorar las características tiempo-frecuencia de los datos de calidad del aire y apoyar el control de la contaminación del aire.