在使用TDLAS技术测量高温燃烧环境下CO2浓度分布时，由于流场的分布非均匀性以及近红外波段的CO2谱线吸收较弱且容易受H2O的吸收干扰，使得二维浓度场的重建测量尤为困难。为解决上述问题，本文提出了一种基于TDLAS技术的非均匀流场二维浓度分布重建方法。该方法利用CO2的吸收谱线R（50）具有R2f/1f在中心频率处的幅值近似满足线性叠加关系这一特点，使用单条谱线的吸收信息结合代数迭代算法，实现了非均匀流场的CO2浓度场重建。仿真与试验结果表明，在正交投影方式下测量的CO2浓度与烟气分析仪测量结果的最大相对误差小于13%，平均相对误差为4.16%，整体分布趋势与烟气分析仪测量的结果相似。

采用代数迭代(ART)算法和最大似然期望最大化(MLEM)算法,利用开路傅里叶变换红外(OP-FTIR)光谱仪的测量结果,通过仿真模拟了高斯空间分布模型下的气体二维浓度场重建,并利用重建评价指标——逼近度和相关系数,分析了这两种重建算法的重建精度和抗噪性能。结果表明:在单峰气体浓度场中,ART与MLEM算法重建结果的逼近度分别为0.177和0.044;在双峰气体浓度场中,ART与MLEM算法重建结果的逼近度分别为0.263和0.069;MLEM算法更适用于重建复杂的气体浓度场。在不同噪声水平下,ART的抗噪性能优于MLEM算法,MLEM算法对噪声更敏感。