本文利用Brewer光谱仪的直射观测数据,对原始数据进行订正和转换,得到Brewer测量的辐照度,再利用辐照度进行接下来的一系列反演计算研究,完善了Brewer反演气溶胶光学厚度的方法。对2017年1月的数据进行处理后,得到了不同波长的辐照度的日变化,根据辐照度日变化趋势的不同及日均辐照度可达的最大值区分出了晴天、多云和雨天的日期。再选取较好天气状况下的数据,使用Langley法外推求得了可代表研究时段内的地外常数。针对昆明地区的二氧化碳浓度、气温和气压数据,计算了更有针对性的瑞利散射截面和瑞利光学厚度,将接下来的反演中瑞利散射导致的误差降到最小。在反演臭氧总量时,使用了Brewer软件法和臭氧总量标准算法,并使用了三种不同的臭氧吸收截面,分析了不同截面在不同方法下与原始仪器给出的臭氧总量的相对偏差,并比较了不同截面下两种方法反演的臭氧总量的相对偏差,结果显示,使用SER版本的吸收截面反演时两种方法之间偏差最小。对于反演的结果,使用OMPS卫星数据进行对比验证,结果显示,使用Brewer数据反演的臭氧总量具有可靠性,且在240DU（Dobson unit）以下时可靠性更高;而臭氧总量日均值显示,1月昆明臭氧总量大部分位于210～240DU之间。最后,基于Beer-Lambert定律反演了气溶胶光学厚度,分析了气溶胶光学厚度的日变化趋势及波长特性,还分析了昆明2017年1月瑞利散射、臭氧、气溶胶对太阳辐射的衰减程度,最后使用后向轨迹聚类分析的方法分析了1月的气团来源,结果显示1月昆明气团大部分来源于缅甸北部。