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温室气体导致的全球温室效应会产生很多环境和经济问题。CO2作为导致全球升温贡献最大的温室气体，是各国在进行减排措施规划时首先要考虑的减排目标之一，而CO2的准确测量是减排方案制定时的主要依据和前提条件。 论文研究采用两种红外气体分析技术分别实现工业污染源CO2排放浓度和环境大气CO2柱浓度准确测量的关键技术和难点。对于非分散红外光谱技术(Non-Dispersive Infra-Red, NDIR)测量工业污染源烟气排放中CO2体积混合比浓度，重点研究多组分气体干扰情况下准确提取CO2纯吸光度的算法。根据光源的辐射特性、目标气体CO2和干扰气体H2O、CO、NO、NO2、SO2的光谱吸收特性、探测器响应特性、污染源中各组分气体的浓度变化范围，设计出了最优的光源供电参数和滤光片透过率参数。根据工业污染源现场复杂的气体交叉干扰情况、气体饱和吸收情况，提出了一种优化的交叉干扰修正方法，优化的方法不仅适用于线性吸收情况，而且适用于非线性吸收情况。对于加权函数修正的差分光学吸收光谱技术(Weighting Function Modified Differential OpticalAbsorption Spectroscopy, WFM-DOAS)反演环境大气中的CO2柱浓度，通过研究太阳天顶角等七个观测参数的敏感性，优化了SCIATRAN输入参数，提高了测量光谱的建模精度，并增加“修正光谱”改进WFM-DOAS拟合方法，提高了反演精度。此外，采用相关-k积分方法和查表法进行光谱建模和CO2柱浓度反演，实现了CO2柱浓度的快速反演。展开了相关的CO2主被动测量实验和分析，NDIR技术对污染源CO2排放的主动测量准确度＜5％，WFM-DOAS对环境大气中CO2柱浓度的拟合误差小于2％。实验结果表明，NDIR技术和WFM-DOAS方法能分别达到CO2气体主被动高精度检测的要求。