二氧化硫（SO2）和氮氧化物（NOx）作为大气中重要的一次排放物， 人为活动造成SO2， NOx的过度排放会对生态环境和人体健康产生巨大危害， 2018年环境保护部就规定了“2+26”城市需要执行大气污染物的特别排放限值， 如: 燃煤锅炉排放限值规定的二氧化硫、 氮氧化物均为200 μg·m-3， 因此了解这些城市中SO2和NOx的分布与排放对大气污染防控管制具有重要意义。 唐山市作为“2+26”城市中大气污染最为严重的重工业城市之一， 近年来实施了多项大气污染防治措施， 但空气质量问题仍然严峻。 2021年2月26至3月1日， 使用基于车载差分吸收光谱技术的移动污染气体监测系统对于唐山市区开展了走航观测实验， 获取了走航路径上NOx和SO2的空间立体分布以及走航区域的排放通量。 实验结果表明唐山市一环存在多处NO2高值区域， 均位于车辆较为集中的立交和路口处。 工业园的走航中部分企业存在高NO2、 SO2的排放， 且获取的NO2和SO2VCD均值较高， 分别是一环的1.75~1.99倍和2.21~3.44倍。 结合垂直柱浓度SO2/NO2的比值以及近地面浓度CO/NO2的比值， 并用Pearson相关系数确定SO2和NO2柱浓度以及NO2近地面浓度和柱浓度之间的相关性， 进一步分析不同区域的主要污染源， 结果表明， 一环走航获取的SO2/NO2最低为0.42， CO/NO2最高为10.88， NO2地表与柱浓度之间的相关性r达到0.56， 3月1日丰南工业园区走航中， 获取的SO2/NO2最高为0.81， CO/NO2最低为7.13， SO2与NO2VCD之间有良好的相关性r为0.787， 唐山市一环区域大气污染物以车辆交通尾气排放为主， 丰南工业园区大气污染物来源以工业生产过程中高架点源（烟囱）释放的大量NO2和SO2为主。

针对准确、快速、便携测量大气中CO₂、CH₄等温室气体的需要,本文介绍了一种基于可调谐法布里-珀罗干涉仪(FPI)传感器的多波长温室气体测量系统。将FPI作为波长选择元件,利用干涉滤波片实现了在3100~4400 nm(波数范围为3226~2273 cm ^-1)波段内的连续测量。通过将测量的吸收光谱和CO₂的吸收截面拟合获得相关系数,进而计算得到CO₂的气体浓度。为了校正仪器分辨率低带来的非线性吸收效应,采用迭代算法优化CO₂的吸收截面。 结果显示,相比于直接拟和计算,CO₂浓度为4.08×10 ^-4时测量误差降低了18%。对系统的干扰优化、仪器精度、探测限等参数进行了验证,实验结果表明,气室内残留的CO₂浓度小于1×10 ^-6,仪器精度为±1.32×10 ^-6,当时间分辨率为10 min时,系统的探测限为1.13×10 ^-6(2σ,2倍标准偏差)。此外,利用该系统在合肥市科学岛进行了一个星期的室外测量,获得了CO₂浓度的日变化结果及昼夜特性,验证了系统的稳定性和可靠性。

2020年2月29日至3月14日,针对疫情期间武汉的NO_x污染问题,本文采用车载MAX-DOAS和便携式紫外DOAS对武汉三环的NO_x排放进行了协同观测。利用车载DOAS获取了走航沿线的NO₂柱浓度分布,结合便携式紫外DOAS测量的NO和NO₂浓度计算得到[NO_x]/[NO₂],然后耦合风场计算得到了武汉三环NO_x的排放通量及误差。结果表明:观测期间武汉三环NO_x的平均排放通量约为10.78 mol/s,最低为7.78 mol/s,最高为15.71 mol/s。相对于使用平均[NO_x]/[NO₂],采用便携式紫外DOAS测量的车载MAX-DOAS走航沿线的实时[NO_x]/[NO₂],可以有效降低[NO_x]/[NO₂]误差引起的NO_x通量误差,但该方法不推荐在有大量近地面NO_x排放源的场景应用。

近年来, 中国经济发展迅速, 工业化程度越来越高, 大气环境污染问题加剧, 严重影响人民的日常生活, 因此对大气污染物的实时监测研究尤为重要。 城市边界层大气中各类污染源排放的相互作用, 使得其污染问题复杂多变, 特别是在重污染过程中污染物在大气中的垂直分布和变化情况问题。 成像差分吸收光谱（I-DOAS）技术用于对污染物空间分布的探测, 国内外对该技术的研究主要基于地基扫描、 机载和星载平台, 因其具有长距离、 多组分、 高分辨同时连续实时观测的特点, 观测范围可从小尺度逐渐向大区域拓展, 可为分析大气环境现状提供重要数据支撑。 地基成像差分吸收光谱技术一般用于对某一污染源的探测, 主要研究其对城市大气边界层污染物分布的探测方法, 其中介绍了基于比尔-朗伯定律的差分吸收光谱（DOAS）原理, 分析了基于“推扫”方式的成像系统的成像原理, 并且以大气中常见污染物NO2为例, 2018年6月12日在合肥市科学岛开展对边界层大气NO2的成像遥测实验, 将多芯光纤束前端与紫外镜头耦合, 后端连接光谱仪狭缝, 紫外镜头搭载于二维转台电机上, 设置二维旋转电机合适的仰角, 水平方向上从0°旋转至90°, 观测区域中主要包括郊区, 电厂区和城市区三个典型区域。 选择天顶太阳光谱作为参考谱, 将测量光谱、 参考谱进行相应多通道光谱合并及提取, 每采集一次可获得相对应的38条光谱。 使用DOAS反演方法对所有测量光谱进行数据反演, 得到38×90组NO2的差分斜柱浓度（DSCD）, 并根据观测角度的几何模型, 将浓度信息与空间维上的像元相匹配, 按照扫描方向进行依次插值重构, 扣除复杂背景后, 获得合肥市边界层NO2差分斜柱浓度的二维分布图像, 并且与当天同时进行实验的MAX-DOAS观测数据作对比, 两者在郊区、 电厂区和城市区的相关系数分别为0.86, 0.87和0.83, 结果表明该系统能够有效获取城市边界层大气污染物浓度分布信息。

大气气溶胶的直径从几纳米到几十微米不等, 对大气辐射评估、 全球气候变化、 当地空气质量和能见度以及人类健康都有着直接或间接影响, 尤其秋冬季节是雾霾高发期, 更有利于大气气溶胶的生成、 转化和积累。 目前, 用于气溶胶信息观测的技术有很多, 包括激光雷达、 太阳光度计、 华盖计、 卫星遥感等。 多轴差分光学吸收光谱（MAX-DOAS）技术是一种被动遥测式光谱设备, 具有稳定、 可实时连续监测等特点, 可同时获取多种痕量气体的浓度信息, 且能反演气溶胶光学厚度（AOD）和气溶胶廓线。 介绍了MAX-DOAS反演气溶胶信息的算法, 并于2017年12月至2018年1月, 在合肥市科学岛开展了MAX-DOAS观测, 观测方位角为0度（正北）, 垂直方向上从低到高扫描10个仰角; 反演时取中午时段的天顶方向测量光谱作为参考光谱。 在337～370 nm波段, 利用QDOAS软件计算出O4斜柱浓度（DSCD）, 然后再利用气溶胶廓线反演算法（PriAM）反演出AOD和气溶胶消光系数（AE）。 将结果与太阳光度计CE318测得的AOD做对比, 小时均值和日均值的相关性系数均为0.91, 结果表明MAX-DOAS在获取气溶胶信息方面具有较高的可靠性。 同时, 将MAX-DOAS获得的近地面气溶胶消光系数与地面站点的点式仪器测得的PM2.5浓度进行了相关性对比, 日均值和小时均值线性拟合相关系数r分别为0.83和0.62, 进一步验证了MAX-DOAS获取气溶胶信息的可靠性。 由于冬季是雾霾的高发期, AOD值较高, 选取2017年12月3日至6日的一次雾霾过程, 廓线结果表明气溶胶主要分布在1.5 km以下, 结合当时的风场信息及雾霾期间的气流后向轨迹图, 可知此次污染是西北方向污染气团输送导致的。

鉴于近年来突发事故和雾霾等污染现象时有发生, 其危害范围广、 危害程度深, 因此迫切需要掌握污染影响的区域、 范围、 强度以及污染扩散的趋势。 而污染源、 污染气体的二维快速成像分布在确定气体泄漏源定位、 鉴别突发事件以及鉴定污染范围和污染影响的过程中占绝对优势。 基于面阵CCD探测器, 利用紫外滤光片分光的成像技术实现了对丰台电厂烟囱排放的烟羽进行快速成像测量; 采用烟气在线监测技术获取的SO2实时浓度作为参考浓度, 经转换之后标定成像系统, 标定结果表明SO2斜柱浓度与光学厚度呈线性关系, 相关系数0.958, 满足成像理论可被解析的先决条件; 考虑到成像系统视场角小, 使镜头在上风向偏离烟羽区域拍摄的图片作为背景, 任取背景图上的一行像素, 这些像素的光学强度表明上风向强度均匀, 无其他干扰影响; 测量过程中, 为了减小烟羽变化带来的误差, 鉴别目标气体的310 nm滤光片与祛除气溶胶影响的330 nm滤光片对烟羽交替成像; 最后根据线性最小二乘拟合获取了2017年5月20日12点30分左右的SO2斜柱浓度的二维分布及其时序图。 测量结果显示在烟囱出口附近出现SO2斜柱浓度高值, SO2斜柱浓度高值约为1.7×1017 molec·cm-2; SO2斜柱浓度分布图直观显示SO2浓度的扩散趋势, 表明下风向SO2斜柱浓度沿着烟羽的扩散轴减小缓慢, 在大气浮力、 烟羽流体动力学以及风向共同作用下, 垂直于烟羽扩散轴的方向上, 扩散轴上方的SO2斜柱浓度小于其下方浓度, 但基本趋势是垂直于扩散轴的两侧SO2斜柱浓度衰减很快; 在下风向距离烟囱中心28米的区域, 取SO2斜柱浓度与高斯曲线进行拟合, 拟合系数0.747, 表明风向方向: SO2斜柱浓度扩散遵循高斯扩散; 根据SO2斜柱浓度时序图, 获得了烟羽的传播速度约为1.2 m·s-1; 为了验证紫外非色散成像系统测量结果的可靠性, 在已知烟羽SO2排放量（9.2 g·s-1）、 烟羽速度（1.2 m·s-1）、 烟羽高度（约140 m）及周边环境的情况下, 采用高斯烟羽扩散模型进行理论预测, 成像系统的测量结果与烟羽模型的模拟结果对比表明: SO2斜柱浓度的测量值及扩散趋势与理论预测基本一致。 利用基于滤光片的快速成像方法实现了对固定点源排放的污染气体SO2斜柱浓度的成像测量, 最终成功获取了烟羽中SO2斜柱浓度的分布及扩散的趋势, 测量结果与模型模拟的一致性表明该成像方法有望为定量、 定性评估污染危害提供测量依据。

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。

甲醛(HCHO)在大气光化学反应中扮演着重要的角色, 是一种重要的气溶胶前体物和光化学氧化指示剂。 大气中HCHO的来源主要是直接排放和光化学反应生成。 大气光化学反应与太阳辐射强度密切相关, 一般来说, 太阳辐射强度越强, 大气光化学反应越剧烈, HCHO的二次来源产率也就越高。 故针对HCHO的研究成为当今大气环境研究的一个重要课题。 介绍了基于多轴差分吸收光谱技术 (MAX-DOAS) 获取对流层HCHO垂直柱浓度(VCD)及垂直廓线的反演算法。 该方法是基于非线性最优估算法的两步反演方法, 首先反演气溶胶垂直廓线, 然后在此基础上反演HCHO垂直廓线。 其中第二步气体廓线反演时, 气溶胶廓线线型会影响气体廓线反演的权重函数从而影响气体垂直廓线反演的精度, 为此, 研究了三种不同气溶胶廓线类型(指数型、 高斯型和玻尔兹曼型)对HCHO垂直廓线反演的影响。 结果表明, 在三种气溶胶廓线类型条件下, 当气溶胶光学厚度(AOD)为0.1时, 气体反演的总误差、 平均核的包络线、 灵敏高度上限、 自由度以及HCHO垂直廓线结果都比较接近, 即气溶胶廓线类型对HCHO垂直廓线反演的影响很小。 而对于200 m以下(含200 m)的近地面, 通过指数型、 高斯型和玻尔兹曼型气溶胶廓线获取的HCHO体积混合比(VMR)与真实HCHO VMR的差异分别为36.89%, -0.04%和23.30%, 表明使用指数型和玻尔兹曼型气溶胶廓线类型反演HCHO垂直廓线会高估近地面HCHO浓度, 而高斯型气溶胶廓线类型则正好相反。 此外, 还反演了北京国科大站点一次污染过程中HCHO的垂直廓线, 分析了污染过程中HCHO的垂直分布特征。 结果表明, HCHO主要集中在1.0 km以下且一天中高值出现在午后, 主要来自于本地产生, 即西南风将污染的VOCs气团带到观测点, 经过本地的光化学反应产生HCHO而积累, 造成了此次HCHO浓度升高。 结合气流后向轨迹分析, 来自站点西南方向的输送是引起HCHO污染的重要原因。 故观测站点的HCHO主要受污染输送和二次氧化的影响。 最后对比了此次污染过程中不同气溶胶条件对HCHO廓线反演的误差影响。 结果显示, 气溶胶浓度高时, 反演的灵敏高度和自由度下降, 反演的高度分辨率下降, 且反演总误差增加。