成像差分吸收光谱技术 (IDOAS) 能够显示污染物的空间分布, 目前已成功运用于地基扫描、机载与星载等多个平台, 为环境监测及治理提供了有力支撑, 其中地基 IDOAS 主要运用于对某一污染源的探测。分析了成像系统基于“推扫”方式的工作原理, 并将此技术应用于城市大气边界层污染物分布的探测。为更高效使用差分吸收光谱技术 (DOAS) 反演各种痕量气体成分, 更精确地分析污染气体的时空分布特征, 对 QDoas 软件进行了源码级分析和优化。在 Windows 平台上, 使用 C++ 和 QT 对 QDoas 代码进行重组, 通过重新提取、整合、改写与优化代码, 实现了更快速便捷的反演功能模块。为检验模块的反演效果, 以大气中常见的污染物 NO2 和 SO2 为例, 于 2019 年 11 月 6 日在铜陵富鑫钢铁厂开展了现场观测实验。使用新编软件对观测数据进行数据反演后成功获得污染气体的二维分布信息图, 证实了该软件在实际大气环境监测中的适用性。

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。