Los urbanistas están reconociendo progresivamente los efectos significativos del entorno construido y el uso del suelo en los niveles de PM. Sin embargo, al analizar los factores que influyen en los niveles de PM, la dependencia de los investigadores en las medias anuales y estacionales puede pasar por alto las variaciones mensuales en los niveles de PM, lo que podría obstaculizar predicciones precisas durante períodos de alta contaminación. Este estudio se centra en el área dentro de la Sexta Ruta de Circunvalación de Pekín, China. Utiliza datos mensuales y anuales de PM de 2019 como variable dependiente. La investigación selecciona 33 variables independientes desde las perspectivas del entorno construido y el uso del suelo. Se emplea el método de Extreme Gradient Boosting (XGBoost) para revelar los impactos de los factores del entorno construido y el uso del suelo en los niveles de PM. Para mejorar la precisión del modelo y abordar la aleatoriedad en la división de los conjuntos de entrenamiento y prueba, realizamos veinte comparaciones para cada mes. Utilizamos Shapley Additive Explanations (SHAP) y Partial Dependence Plots (PDP) para interpretar los resultados de los modelos y analizar las interacciones entre las variables explicativas. Los resultados indican que los modelos que incorporan tanto el entorno construido como el uso del suelo superaron a aquellos que consideraron solo un aspecto. Notablemente, en el conjunto de prueba de abril, el valor R alcanzó hasta 0.78. Específicamente, la precisión del ajuste para los meses de alta contaminación en febrero, abril y noviembre es mayor que la media anual, mientras que julio muestra la tendencia opuesta. El coeficiente de variación para los rankings de importancia de las siete variables explicativas clave supera el 30% tanto para las medias mensuales como anuales. Entre estas variables, la densidad de edificios mostró el coeficiente de variación más alto, con un 123%. La densidad de edificios y la densidad de estacionamientos demuestran un fuerte poder explicativo para la mayoría de los meses y exhiben interacciones significativas con otras variables. Factores de uso del suelo como la fracción de humedales, la fracción de tierras de cultivo, la fracción de parques y espacios verdes, y la fracción de bosques tienen efectos significativos durante los meses de verano y otoño. La investigación sobre escalas de tiempo tiene como objetivo reducir de manera más efectiva los niveles de PM, lo cual es esencial para desarrollar estrategias de planificación urbana refinadas que fomenten entornos urbanos más saludables.