大气污染作为一种环境问题,严重威胁着生态平衡和人类发展。大气污染物的主要来源是燃煤电厂、炼钢厂排放的有毒有害气体SO2、NOx（NO、NO2）等。为贯彻落实国家环保部门超低排放政策,促进污染气体在线监测仪器的实践应用,本文基于DOAS技术,对SO2、NO2高精度检测算法展开了详细研究,主要内容包括:1、基于DOAS算法的SO2/NO2单一气体高精度检测算法的优化设计。本文结合实际应用对Lambert-Beer定律进行修正,设计SO2、NO2的单一气体测量的算法流程,并对吸收光谱去噪以及差分吸收特征提取方面进行优化改进。光谱预处理去噪方面,对平均相减去噪进行优化设计,采用自适应小波阈值去噪,此方法可以有效消除噪声干扰,提高气体反演浓度精度。差分吸收特征提取方面,本文从时域和频域出发,选取多项式拟合、小波分解重构法提取差分吸收特性,并为两种气体选择最优化特征提取参数。SO2使用5阶多项式拟合,NO2使用小波分解重构,选择sym15小波函数,分解层数为4层。数据表明两种方法均能有效分离差分光学密度,使用最小二乘法进行浓度反演并进行非线性矫正后,SO2在5-35 ppm范围内,反演浓度相对误差均小于3.24%;NO2在5-60ppm范围内,反演浓度相对误差低于2.95%。2、研究SO2、NO2混合气体检测算法。本文通过实验分析SO2、NO2混合气体吸收的相互定性影响关系,在294-308nm波段内采用时域平滑滤波和频域小波分解重构法分离混合吸收光谱,数据结果显示小波分解重构方法分离效果更好,混合状态下SO2计算浓度相对误差小于3.39%,NO2计算浓度相对误差小于2.92%。3、提出基于多波段面积分的SO2、NO2温度补偿模型。本文分析了30-50℃温度变化对被测气体的差分吸收截面的定性和定量影响规律,并提出基于面积积分法的温度补偿模型,该模型将不同波段内差分吸收截面对0轴的积分值与温度进行多项式拟合得到线性补偿函数,并在30-50℃温度变化范围内使用该函数进行补偿,结果显示SO2相对误差最大不超过1.16%,NO2相对误差最大不超过2.17%。