车载多轴差分吸收光谱探测对流层NO2分布研究

对流层NO₂垂直柱浓度在水平分布上具有较大不均匀性, 研究对流层NO₂分布特征对于研究污染的形成具有重要作用. 本文在国内首次采用车载多轴差分吸收光谱技术探测对流层NO₂的水平分布, 着重研究了基于车载移动平台上的多轴差分吸收光谱技术反演对流层NO₂垂直柱浓度的方法. 采用低阶多项式拟合扣除夫琅禾费参考谱和平流层对对流层NO₂的贡献, 反演得到移动平台上对流层NO₂垂直柱浓度. 结合大气辐射传输模型, 通过设置不同气溶胶光学厚度及层高、NO₂层高、方位角等对反演误差进行分析, 得出对流层NO₂垂直柱浓度的总误差小于25%. 在合肥开展观测实验, 获取观测时间段内合肥市对流层NO₂垂直柱浓度的水平分布特征. 并将观测结果与OMI卫星过顶数据比对, 在洁净和车载观测点较多的像元内, 两者结果符合较好; 在污染区域, 两者结果有一定差别. 研究显示, 采用车载多轴差分吸收光谱技术能较好的探测区域对流层NO₂的分布特征, 这对模型验证、卫星校验及研究输送过程具有重要意义.     

多轴差分吸收光谱技术对冬季大气HONO垂直分布特征研究

HONO作为大气OH自由基的前体物和重要贡献源，影响着大气中污染物的氧化降解，控制着对流层大气的自净能力，对灰霾和光化学烟雾形成起到重要作用，同时受污染排放特征、垂直传输和混合、非均相反应和大气光氧化等影响，HONO具有明显的垂直分布特征，因此探究大气中HONO的垂直分布特征对于了解大气灰霾和光化学污染的形成和控制都十分重要。MAX-DOAS作为一种被动遥感技术，能够快速有效地获取大气中污染物的立体分布特征。采用MAX-DOAS仪器对合肥市科学岛2017年12月冬季大气HONO和NO₂进行了立体探测，通过基于最优估算的气溶胶和痕量气体廓线反演算法PriAM获取了两种气体的垂直分布特征。研究结果表明，在观测期间NO₂在近地面10 m内体积混合比（VMR）和垂直柱浓度(VCD)的范围分别在0.51×1011～20.5×1011 molecules·cm-3和6.0×1015～5.5×1016 molecules·cm-2，在垂直方向上其浓度主要集中在1 km内，且在近地面浓度混合均匀。HONO的VMR和VCD分别在0.03×1010～5.1×1010 molecules·cm-3和3.5×1014～7.0×1015 molecules·cm-2之间，浓度高值出现在100 m内，浓度随高度的升高而明显下降。通过对HONO和NO₂的对比发现，HONO/NO₂比值在0.17%～16.0%（VMR）和1.0%～25.0%(VCD)之间，表明研究期间HONO主要来自于NO₂的转化。对冬季一次典型污染过程（2017.12.26—2017.12.31）分析，HONO/NO₂的比值大于5%，且HONO的浓度值升高（大于0.26×1011 molecules·cm-3），表明污染条件下NO₂向HONO的转化作用变强。结合风场信息研究发现，污染期间研究区域的NO₂和HONO浓度受到合肥市城区、安徽北部和西北部地区传输的影响。     

上甸子区域大气本底站NO2柱浓度光谱反演及其变化特征

为了探究京津冀本底浓度地区NO₂这一重要空气污染物的变化特征,采用多轴差分吸收光谱技术（MAX-DOAS）在上甸子区域大气本底站开展了太阳散射光谱观测以及NO₂柱浓度反演研究。在NO₂的405～430nm特征谱段进行了定量光谱解析,并通过几何近似法计算了2009年7～9月NO₂对流层垂直柱浓度（VCD_trop）。观测期间NO₂ VCD_trop平均值和最大值分别为5.43×1015和7.15×1016 molec·cm-2。NO₂ VCD_trop日均值浓度水平较低,但总体上有上升趋势。NO₂ VCD_trop变化过程与风速风向关系密切：西南风时风速越小NO₂ VCD_trop越低,东北风对NO₂ VCD_trop有扩散稀释作用。NO₂ VCD_trop日变化形态总体上呈现为中午时段低、早晚较高的特征,并且傍晚峰值比早间峰值略高。上甸子站NO₂ VCD_trop浓度水平和日变化幅度相比北京城区同期观测结果明显偏小。NO₂ VCD_trop变化特征与河北香河和固城等污染相对较轻站点观测到的变化特征相一致。总之,MAX-DOAS能够有效监测区域本底大气的NO₂ VCD_trop,其变化特征与工业和交通排放、大气光化学过程、大气传输等复杂因素有关,还需积累更多数据和深入研究。     

基于MAX-DOAS的上海市区NO2对流层柱浓度研究

二氧化氮（NO₂）是大气中的主要污染物之一，在对流层和平流层大气化学中发挥关键作用，不仅参与对流层臭氧的催化形成，而且还有助于气溶胶的生成并导致酸雨等气候灾害，危害人体健康。人为源排放（工业，电厂、交通等排放）的NO₂占氮氧化物排放总量的大部分。传统的监测手段例如卫星遥感技术对对流层底部没有足够的敏感度，原位采样仪器则只能获得近地面的污染物浓度信息。近年来广泛使用的多轴差分吸收光谱技术（MAX-DOAS）不仅对近地面观测敏感，还拥有时间分辨率高，探测下限低，可以同时监测多种污染物等优点。为了实时监测上海市NO₂对流层柱浓度的变化特征，在上海市徐汇区搭设了地基MAX-DOAS仪器，进行了长期的持续观测。分析2019年6月至9月的MAX-DOAS观测数据，发现NO₂VCDs(垂直柱浓度)受交通排放影响显著，一般上午9:00左右达到峰值（1.56×1016 molec·cm-2），随光照增强浓度降低明显，午后达到最低值（1.21×1016 molec·cm-2），傍晚交通排放增强16:00以后浓度再次抬升。工作日早高峰期间的NO₂VCDs明显高于周末（高出约11.8%），而周末傍晚NO₂VCDs较工作日傍晚大幅上升。将MAX-DOAS观测结果与TORPOMI卫星观测数据对比发现，两个数据具有良好的一致性，相关性系数r为0.87。采用HYSPLIT后向轨迹模型对观测期间500 m高空气团输运后向轨迹进行聚类分析，发现上海市NO₂污染受沿海区域污染气团输送影响较大。研究表明，地基MAX-DOAS系统作为一种实时、快速、连续的大气监测手段，可以广泛应用于城市区域污染监测应用中。上海市对流层NO₂的观测研究为上海市大气污染防治提供了一定的数据支持。     

机载成像差分吸收光谱技术测量区域NO2二维分布研究

本文主要介绍了一种快速测量区域大气痕量气体二维分布的方法——机载成像差分吸收光谱(differential optical absorption spectroscopy, DOAS)技术. 该技术基于成像光谱仪, 利用DOAS算法, 对痕量气体大范围分布快速扫描成像, 可实现污染源扩散趋势的可视化观测, 应用于污染源定位、污染源排放率监测、污染物传输演化等研究. 文中详细介绍了研制的机载成像DOAS系统, 并利用该系统开展飞行实验, 快速获取了飞行轨迹上空的NO₂浓度分布. 实验中针对重点关注区域进行扫描测量, 成功获取了高分辨率的NO₂二维分布图, 分析了污染扩散趋势, 并结合风场数据, 估算污染点源的NO₂排放率为1570 kg/h.     

基于车载多轴差分吸收光谱技术对城市NO2污染分布和排放评估研究

二氧化氮（NO₂）在大气光化学中发挥着重要作用,不仅参与了对流层臭氧（O₃）的催化生成,同时也能促进生成二次气溶胶。NO₂作为交通运输和工业过程中的重要排放产物,通常也被视为一种评估人为污染源排放的指示物,因此,开展城市NO₂分布与排放研究对于城市大气污染管控与治理具有重要意义。2018年1月和2月期间,基于车载多轴差分吸收光谱技术（MAX-DOAS）对衡水市区开展了4次走航观测实验,获取了衡水市区环城路上对流层NO₂垂直柱浓度（VCD）的空间分布,其浓度范围为0.89×1015~56.33×1015 molecule·cm-2,均值在22.42×1015~30.20×1015 molecule·cm-2。观测结果表明衡水市NO₂污染源主要分布在城外东南方向的工业聚集区,以及市区环城路东部的立交桥路段;而城市西部和北部则较为干净,当风场来自该区域会对污染源区起到一定的清洁作用,可使源区NO₂浓度降低20%以上。航测期间进行了站点对比观测,综合两者的观测结果评估了衡水市东部污染区域的相对贡献,其NO₂含量比西部洁净区域高出了30.1%~61.9%、贡献值高7.89×1015~13.32×1015 molecule·cm-2。将NO₂城市分布与WRF模式模拟的气象数据相结合,可计算出目标区域的NO₂本地排放通量为0.86×1024 molecule·s-1,该结果相对较低,一方面说明衡水市区相对于其他研究区域,其NO₂污染源并非在集中在市区内部;另一方面是因为本次实验研究区域的面积仅有50 km2,远小于其他研究的城市区域范围。对于实验测得的衡水市区输出总通量,其中96.16%来源于外部传输,3.84%为本地排放造成,进一步证明了衡水市NO₂主要污染源位于城外。通过实验期间衡水市区的后向轨迹气团与OMI卫星的NO₂平均结果可看出,衡水市除城市东部和东南部的本地污染源外,也受到了北部的保定、廊坊和西北部的石家庄等地的污染传输影响。总体来看,车载多轴差分吸收光谱技术对于城市NO₂等污染气体的源区确认、污染贡献评估和排放通量计算方面有较出色的应用前景。     

基于差分吸收光谱技术的大气痕量气体二维观测方法

基于差分吸收光谱技术, 对大气痕量气体二维观测方法进行研究. 对常规多轴差分吸收光谱系统进行改进, 使望远镜可指向不同方位角, 获取测量点各方位角上的痕量气体信息, 从而更直观地了解测量点四周污染气体分布及其演变情况. 主要对NO₂浓度分布进行了研究, 同时获取了不同方位角上的O₄斜柱浓度; 采用辐射传输模型模拟计算O₄斜柱浓度并与实测数据对比, 结果表明二者具有高度相关性, 验证了大气中O₄分布的稳定性; 基于实测O₄数据提取光路信息, 结合辐射传输模型对NO₂和O₄因廓线不同造成的散射路径差异进行修正, 将NO₂斜柱浓度进一步转化为体积混合比, 获得了不同方位角上NO₂ 浓度分布图. 将计算结果与长光程差分吸收光谱技术数据进行对比, 结果表明二者具有较好的一致性.     

基于车载被动DOAS系统的化工园区甲醛柱浓度精确反演研究

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。     

多轴差分吸收光谱技术测量NO2对流层垂直分布及垂直柱浓度

研究了多轴差分吸收光谱技术(MAX-DOAS)的对流层NO₂垂直廓线及垂直柱浓度反演方法. 该方法采用了先反演气溶胶廓线, 然后在此基础上反演痕量气体垂直分布的两步反演方法. 其中痕量气体廓线反演时采用了非线性最优估算法, 使反演更少地依赖于先验信息, 更有利于自动获取痕量气体廓线. 首先研究了应用非线性最优估算法的痕量气体垂直廓线反演算法中权重函数、 先验廓线及其协方差矩阵的计算方法, 设计了适合于痕量气体垂直分布变化剧烈地区的迭代方案. 通过计算机仿真, 研究了算法重建盒子型和抬高型NO₂廓线的效果, 研究表明两种典型分布下算法都可以较好地重建2 km以下的NO₂分布, 在近地面的反演精度达到0.6%. 然后在低气溶胶、高气溶胶和抬高型气溶胶三种典型条件下, 研究了算法重建同一NO₂廓线的效果, 研究表明不同气溶胶条件下反演算法都可以得到相似的结果. 分析了错误的气溶胶状态对于NO₂廓线反演的影响以及反演算法的误差来源. 在合肥地区开展连续观测实验, 并将观测的NO₂垂直柱浓度与卫星对比, 相关性系数达到了0.85. 将MAX-DOAS反演的近地面NO₂ 浓度与长程DOAS 结果对比, 相关性系数达到0.76. 此外简化的MAX-DOAS痕量气体垂直柱浓度反演方法中常采用固定典型的气溶胶状态, 将两步法结果与简化方法结果进行对比, 两者的最大相对偏差为112%. 因此准确获取气溶胶状态, 尤其是气溶胶光学厚度, 对准确反演对流层NO₂垂直柱浓度十分必要. 关键词： 多轴差分吸收光谱 2垂直廓线')" href="#">对流层NO₂垂直廓线 2垂直柱浓度')" href="#">对流层NO₂垂直柱浓度 最优估算法     

基于QDOAS的多轴差分吸收光谱测量对流层HCHO的研究

由于甲醛在大气光化学反应中的重要性及其对环境、气候和人类健康的危害,监测、有效控制甲醛浓度已经成为一件刻不容缓的要事。目前传统的监测多局限于基于化学方法、色谱法的室内监测,或是室外较小范围的监测,室外大范围的大气中的甲醛监测往往为人们所忽视。为了有效监测大气中大范围的甲醛（HCHO）浓度,建立了地基MAX-DOAS观测系统,与主动DOAS观测系统相比,该观测系统不受光源和反射装置限制,平台搭建简单,测量范围广。2018年在合肥地区(117°17′E, 31°90′N)夏季开展了基于地基MAX-DOAS的外场连续观测实验,结合新一代光谱处理软件QDOAS利用DOAS算法的非线性最小二乘拟合反演甲醛（HCHO）的斜柱浓度,并通过大气质量因子（AMF）将甲醛（HCHO）的斜柱浓度转换为柱浓度,并分析了7月份的观测数据,结果表明,低仰角下甲醛的差分斜柱浓的值较高,说明,对流层甲醛主要集中在接近地表的位置。从实验数据还可以看到,二氧化氮与甲醛的变化趋势基本一致,说明大气中的甲醛与机动车排放或是工业排放出的的氮氧化物（NO₂等）在大气的源与汇过程中具有一定的相关性。通过地基MAX-DOAS测量数据与OMI观测值的比较发现,二者的变化趋势具有良好的一致性,且相关系数为0.518 9,并分析了OMI观测值偏低的原因。研究结果表明,地基MAX-DOAS系统不仅可以对区域污染的演变进行研究,也为甲醛的测量提供了一种实时、快速的监测手段,为分析大气甲醛的来源提供了一种新的解析手段,为验证卫星观测数据提供了一种有效的手段。     

基于卫星高光谱遥感的2007年-2017年新疆地区大气NO2时空变化趋势分析

自2013年国务院颁布《大气污染防治行动计划》等大气综合治理政策以来,我国东部地区大气颗粒物等重要污染物得到了有效控制。伴随着我国能源政策的变化,西北地区在加大能源开发力度的同时,大气污染亦呈现加剧趋势,但在之前的研究中未得到重视。卫星遥感的监测手段较地面观测具有不受地域限制,观测时间长,观测污染物种类多等优势。其中,星载紫外-可见高光谱仪OMI自2005年在轨运行,在大气污染的时空变化趋势探测、排放源估计以及模式的同化和验证等科学应用中得到广泛应用。中国科学技术大学的卫星对流层NO₂柱浓度产品,通过对OMI原始测量光谱的二次标定和气体反演算法的关键优化,在与地基观测的结果对比验证中呈现良好的相关性,适合用于我国高气溶胶背景下的大气污染分析。结合中国科学技术大学OMI NO₂数据产品,我国新疆地区大气NO₂污染的时空分布特征得以表征。在2007年-2017年期间,新疆地区的NO₂污染集中分布于北疆,其中“乌鲁木齐-昌吉-石河子”城市群（乌昌石地区）与新疆总体NO₂水平月变化相关性很强（相关性系数r=0.942,p-value<0.01）。新疆NO₂年际变化存在明显阶段性特征,与相关政策以及能源行业排放变化相符：2007年-2010年变化趋势不明显,2014年较2010年总体年平均浓度增长18.5％,其中乌昌石地区增长41.3％;2017年较2014年总体平均浓度下降26.4%,乌昌石地区下降42.8%。乌昌石地区由于石油化工企业,经济开发区等分布密集,成为NO₂污染的聚集区,与乌鲁木齐市,昌吉市NO₂变化具有强相关性（r=0.982,p-value<0.01;r=0.951,p-value<0.01）。受采暖时期排放以及特殊气象条件控制,乌昌石地区NO₂污染峰值为12月,冬季污染尤其显著;在2007年-2016年采暖期间（每年10月-次年4月初）,乌昌石地区NO₂水平有显著上升趋势（显著性水平α=0.01）,在未来大气治理中需要格外关注。     

基于多轴差分吸收光谱技术测量对流层HCHO垂直分布

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。     

基于离轴积分腔输出光谱对泰州大气NH3浓度观测与分析

氨(NH₃)是大气中活性氮最主要的还原形式, 是形成二次无机铵盐的重要气态前体物。在中国极度污染的条件下, 这些铵盐可占PM_2.5质量的40%～60%。NH₃污染不仅影响全球的光辐射强度, 而且会加剧大气光化学污染。目前, 城市地区氨气来源仍存在一定争议。为研究泰州地区NH₃污染情况, 并深入了解NH₃的来源。2018年6月6日至15日, 基于离轴积分腔输出光谱技术, 开展了夏季泰州地区大气NH₃浓度的连续观测。其他污染物浓度(如NH₃,NO_x,CO,NH+₄)同步进行测量。观测点位距离交通枢纽300 m, 观测期间NH₃的平均浓度为25.1±4.5 μg·m-3, 相比国内外其他城市, 该地区NH₃污染处于较高水平。白天与夜间NH₃浓度均值无明显差异, 但总体呈现白天降低夜晚升高的趋势。夜间温差大, 大气边界层较为稳定, 是污染物得以累积的原因之一; 晨间NH₃浓度急剧升高, 主要考虑为夜间沉积在水汽中的NH_x(气态NH₃与颗粒态NH+₄)的蒸发所带来。随着光照进一步增强, 环境水汽中NH_x的蒸发逐渐结束, 光化学反应过程逐渐占据主导, NH₃浓度上涨速度缓慢, 逐渐趋于平衡, 并在之后出现迅速下降。在湿度较大的夜间, NH_x的沉积过程更加明显。结合观测期间的气象参数以及与常规污染物的相关性, 讨论了泰州地区的污染物变化趋势及污染水平。结果表明, 大部分日期交通排放对泰州地区NH₃浓度影响较小, 仅6月7日早高峰期NH₃与NO_x,CO相关性较好, R2分别为0.740与0.911, 推测当日交通排放影响较大, 交通源是NH₃的重要局地源。进一步进行了后向轨迹分析, 比较了观测期间不同气团所导致的污染物浓度变化。结合观测结果分析可知, 观测点西北方向工业园区污染排放可能是导致6月10日夜间污染事件的重要原因。     

Research of NO2 vertical profiles with look-up table method based on MAX-DOAS

Obtaining the vertical distribution profile of trace gas is of great significance for studying the diffusion procedure of air pollution.In this article,a look-up table method based on multi-axis differential optical absorption spectroscopy(MAX-DOAS)technology is established for retrieving the tropospheric NO₂ vertical distribution profiles.This method retrieves the aerosol extinction profiles with minimum cost function.Then,the aerosol extinction profiles and the atmospheric radiation transfer model(RTM)are employed to establish the look-up table for retrieving the NO₂ vertical column densities(VCDs)and profiles.The measured NO₂ differential slant column densities(DSCDs)are compared with the NO₂ DSCDs simulated by the atmospheric RTM,and the NO₂ VCDs,the weight factor of NO₂ in the boundary layer,and the boundary layer height are obtained by the minimization process.The look-up table is established to retrieve NO₂ VCDs based on MAX-DOAS measurements in Huaibei area,and the results are compared with the data from Copernicus Atmospheric Monitoring Service(CAMS)model.It is found that there are nearly consistent and the correlation coefficient R2 is more than 0.86.The results show that this technology provides a more convenient and accurate retrieval method for the stereoscopic monitoring of atmospheric environment.