甲醛(HCHO)是大气中含量最为丰富的羰基化合物, 是非甲烷可挥发性有机化合物(NMVOCs)的最重要的中间产物之一, 广泛参与大气中的光化学反应, 同时也是气溶胶的重要前体物, 在大气化学中承担了非常重要的作用。 石油化工行业的VOCs类排放是城市大气中HCHO的重要来源, 而目前化工园区中的HCHO等NMVOCs类污染物主要通过点式设备获取近地面浓度, 缺乏立体监测数据。 差分光学吸收光谱(DOAS)技术已成功应用于SO2和NO2等污染气体监测, 甲醛由于其光学吸收强度相对较弱, 反演波段内其他气体交叉干扰强, 实际的监测应用相对较少。 选取某石化企业, 运用被动DOAS方法实现了甲醛柱浓度的精确反演。 研究通过建立甲醛吸收截面与其他参与拟合气体吸收截面的二维相关性矩阵, 选取甲醛吸收截面同其他气体吸收截面相关性最小的波段, 即实现其他气体对甲醛的DOAS反演交叉干扰最小的波段的获取。 同时选取外场实际采集的光谱, 选择不同起始波段和截止波段做迭代DOAS反演, 通过拟合残差来评估甲醛在不同波段的实际反演效果。 在截面间交叉干扰小, 拟合残差低的波段范围内, 选择尽量宽的波段作为最佳的拟合波段, 实现甲醛的精确DOAS反演。 由甲醛同其他气体吸收截面的二维相关性矩阵结果, 甲醛与NO2, SO2和O3和O4间在大部分波段内相关性均在0.5以下, 交叉干扰小; 甲醛同BrO在起始波长318～320 nm, 截止波长340～346 nm以及起始波长330～334 nm, 截止波长354～360 nm两个波段范围内截面间相关性小于0.5, 适合作为HCHO的反演波段。 通过选择不同起始波段和截止波段做甲醛的迭代DOAS反演, 结合拟合截面相关性分析结果综合考虑, 最终采用332.4～358.1 nm作为HCHO的反演波段, 拟合残差在10-4量级。 利用车载被动DOAS系统, 通过建立吸收截面间二维相关性矩阵并通过实测光谱的迭代反演, 获取了适用于该套系统的HCHO最佳拟合波段, 拟合残差降低至10-4量级, 在实现甲醛精确反演的基础上, 结合系统GPS信息, 获取了某化工企业甲醛柱浓度的空间分布, 整个外场观测期间, HCHO的反演误差低于6%。 结果表明, 车载被动DOAS系统在快速获取化工园区甲醛空间分布信息上可以发挥重要作用, 为城市大气中甲醛的立体监测提供了一种有效测量手段。

大气污染的综合防治需要从不同尺度的区域出发, 充分研究区域的环境特点, 需要对空气质量有作用的多种因素进行全面系统的分析, 获取大气污染物浓度时空分布是了解区域污染特征的重要途径。 获取高空间分辨的大气污染物柱浓度分布情况是掌握区域污染程度的重要前提。 由大气扩散模型, 排放源周边的大气污染物的柱浓度服从高斯分布。 将车载被动差分光学吸收光谱（DOAS）获取的对流层污染气体垂直柱浓度空间分布信息结合序贯高斯模拟方法重构了高空间分辨率的区域污染物柱浓度分布及其误差分布。 分别选取工业园区（钢铁企业）、 城市区域（北京市怀柔城区、 北京市通州城区）等典型区块进行走航观测, 获取观测路径上的NO2和HCHO柱浓度, 结合地理信息网格化车载观测数据, 利用序贯高斯模拟获取了观测区域的NO2和HCHO柱浓度分布以及污染物柱浓度误差分布, 重点分析了该方法在排放特征不同的区域柱浓度分布模拟重构的可行性及重构结果的不确定性。 某钢铁企业、 怀柔城区、 通州城区内污染源依次减少, 气态污染物分布的结构复杂性依次降低。 由半方差分析结果, 某钢铁企业由于NO2排放源多, 污染物柱浓度空间依赖性略弱, 城市区域污染物柱浓度表现出强烈的空间相关性, 并且整体呈现出了区域污染源越复杂, 空间相关性的范围越小的特点。 基于立体监测数据获取了观测区域百米空间分辨的污染物垂直柱浓度分布及误差分布, 在不依赖下垫面数据、 源清单数据或人口分布数据的基础上基于实测数据低成本地获取了重点工业区或城市区域气态污染物的分布细节, 同已有的卫星遥感等方法获取污染气体垂直柱浓度分布相比, 空间分辨率提高了2～3个数量级, 同时通过柱浓度误差分布定量评估了模拟重构的准确性。 针对不同排放特征的重点区域大气污染状况, 提供了新的准确性可评价的实测手段, 该方法对了解区域污染状况、 污染控制对策及控制效果的评估具有重要作用。

介绍了一种新型的、 针对污染源中特定污染气体在紫外波段的成像方法， 该方法基于朗伯比尔吸收定律， 结合紫外带通滤光片分光， 能以较高的时间分辨率和空间分辨率直观再现污染气体浓度在空间的二维分布。 以SO2气体作为研究对象， 在实验室内搭建了测量系统； 阐述了该成像技术的测量方法， 分析了该方法的线性响应， 实验结果表明该方法的线性响应良好， 响应系数R2高达0985； 探讨了该成像方法在不同成像区域内的灵敏度变化， 其差异在1%～3%； 讨论了成像方法获取柱浓度的准确性， 实验室分析结果显示误差约为1%, 准确性较高； 最后分析了该成像方法的检测限并且根据线性最小二乘拟合方法解析出目标气体SO2在样品池横截面上的二维空间分布。

利用2011～2014年北京太阳光度计数据对北京地区的气溶胶光学特性进行了研究。北京地区气溶胶光学厚度(aerosol optical depth, AOD) 全年较高,四年440 nm波长的AOD年均值分别是0.67±0.70, 0.69±0.71, 0.73±0.66, 0.75±0.66。AOD月均值表现出 一定的季节变化,最大值和最小值一般出现在春季和秋季。通过气溶胶类型分类可知,除了春季受沙尘大颗粒气溶胶影响外,北京地区高气溶胶主要 由城市细粒子气溶胶引起,且四季小粒子增长现象明显,其中夏秋季主要为吸湿性增长,其他季节主要为静稳天气下的增长。 对比沙尘和霾天气下气溶胶性质,结果表明:霾天气下AOD一般高于沙尘天气, Hysplit风场后向轨迹模型 结果表明,沙尘天气下气团为穿过蒙古草原和沙漠的西北风场。在灰霾天气下风场风速较小且主要以东南和西南风场为主,高气溶胶状 态为本地积累和外来输送共同作用产生。

Ring效应是指大气分子对太阳光的转动拉曼散射致使太阳光中夫琅禾费线变浅的现象。气溶胶能够改变光子在大气中的路径和大气散射性质，最终影响夫琅禾费线的填充程度，因此可以通过观测Ring效应强度获取气溶胶信息。分析了Ring效应对气溶胶光学参量(气溶胶光学厚度、单次散射反照率、非对称因子等)的敏感性，发展了一种结合大气辐射传输模型并利用地基多轴差分吸收光谱(MAX-DOAS)仪器观测的Ring效应获取气溶胶光学特性的新方法。将MAX-DOAS 反演结果和太阳光度计的观测结果进行了对比，两者一致性较好。研究表明，基于地基MAX-DOAS观测的Ring 效应可以实现气溶胶光学特性的探测。

基于地基MAX-DOAS在2013年8月—2014年7月对合肥对流层NO2垂直柱浓度(VCD)进行了观测, 研究了其季节均值和月均值变化特征, 结果表明合肥地区对流层NO2 VCD季节均值变化较大, 冬季最大, 夏季最小, 其中冬季季节均值高达2.09×1016 mol·cm-2, 为夏季的2.2倍。 对不同季节的平均日变化的分析表明, NO2 VCD日变化季节差异显著并在下午达到差异最大值。 将地基MAX-DOAS观测结果和OMI观测结果进行了对比, 两者具有较好的一致性, 其中在无云天气下两者的相关系数为0.88。 通过卫星观测获取了合肥以及周边地区的NO2 VCD季节均值, 分析表明合肥地区的NO2主要以本地积累为主, 外来输送贡献较小。

基于多轴差分吸收光谱技术(multi-axis differential optical absorption spectroscopy, MAX-DOAS)获得了对流层SO2垂直柱浓度。采用不同 参考谱和不同波段来获得SO2差分斜柱浓度,通过对比发现,当圈天顶光谱作为参考谱的反演误差最小,且全天相对稳定波动小,误差小于5%。通过 六个波段的对比选取了最优反演波段为307.5～315 nm。结合地面气象数据对2015年10月14日～18日的污染过程进行了研究,数据分析表明 风速和风向是影响监测点SO2浓度的两个重要因素,城市和电厂产生的SO2会在东风和南风的影响下向监测点输送。通过研究表明, MAX-DOAS能够准确反演大气对流层SO2垂直柱浓度信息,对于探究城市大气对流层SO2垂直柱浓度、卫星校验、模型校验以及污染输送的研究具有重要意义。

与搭载在EOS AURA卫星上的OMI(Ozone Monitoring Instrument)探测器相比,由车载被动差分吸收光谱(differential optical absorption spectroscopy, DOAS)技术 获得的NO2柱浓度数据空间分辨率更高,因而能够更准确地反映出NO2时空分布情况,利用OMI NO2 Level2数据产品重构2013年6月石家庄及周边区 域的NO2柱浓度分布,结合风场数据分析NO2柱浓度沿风场方向的空间分布,同时,使用车载被动DOAS系统对西南通道即石家庄-保定-北京路段进行走航观测, 获取车载DOAS NO2柱浓度分布数据,使用指数修正高斯(exponentially-modified Gaussian, EMG)拟合方式,分别拟合OMI NO2 数据和经过地基DOAS数据修正后 的OMI NO2数据得到NOx排放通量分别为195.8 mol/s、160.6 mol/s。经过地基DOAS数据修正的NOx排放量小于卫星估算值,可能是由于卫星的空间分辨率较低导致的。

利用OMI(Ozone Monitoring Instrument) NO2 2级数据产品通过采用面积权重得到OMI NO2对流层柱浓度网格化分布, 研究了中部地区3个代表性区域(工业集中区域,黄河流域,以及农业区域)2007～2014年NO2柱浓度时空分布特征。结果表明, NO2对流层柱浓度年均值在2009年最小, 2013年最大, 2014年相对2013年降低大于25%。同时分析了典型时间段(中国农历新年2月以及秸 秆焚烧6月)内3个区域NO2柱浓度变化特征, 2月期间3个区域柱浓度都有不同程度的下降,6月农业区NO2柱浓度上升约80%。NO2柱浓度相 对变化率进一步反映了3个区域NO2柱浓度近8年内的变化特征, 2008年年中至2009年年中工业区域以及沿河流域NO2柱浓度相对往年 同期都有高于15%的下降而农业区没有体现,但2014年以后3个区域NO2柱浓度都出现明显下降,下降比例都在20%以上。

Ring效应是指大气中O2和N2分子对太阳光的转动拉曼散射致使太阳夫琅禾费结构变浅(被填充)的现象。 大气气溶胶能够改变光子在大气中的光程和大气散射性质, 进而影响到光子发生转动拉曼散射的几率(RSP), 最终影响填充效应。 通过观测RSP在不同气溶胶状态下的变化, 可以反演得到气溶胶参量信息。 采用地基多轴差分吸收光谱(multi-axis differential optical absorption spectroscopy, MAX-DOAS)方法在晴朗无云天气下对Ring效应进行了观测, 并把测量值和模型值进行了对比, 两者一致性较好; 选取大气辐射传输模型McArtim研究了在不同大气条件下Ring效应对气溶胶参数等的灵敏度, 结果表明在大多数测量情况下, 气溶胶光学厚度和边界层高度对RSP影响较大, 在90°仰角时, AOD从0.1增加到1, RSP减少了24.6%, 边界层高度从1 km增加到3 km, RSP增加了4.4%。 研究表明, Ring效应对气溶胶光学厚度和边界层高度较为敏感, 这为反演气溶胶的垂直分布提供了一种新方法。