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随着我国城镇化进程加速,城市环境空气复合污染越来越严重,尤其以O3和PM2.5两种污染物最为突出。准确掌握这两项污染物的时空分布是制定污染防治对策的基础,而地面监测站“以点带面”的监测方式难以到达这种要求,因此只有借助卫星遥感这一监测手段来实现。本文以四川盆地为研究背景,筛选出2014年适合反演的MODIS卫星影像达41天,利用C++嵌套6S辐射传输模型生成的查找表,快速、一体化反演气溶胶光学厚度(AOD),结合交大站收集的空气湿度和消光系数,拟合出四川盆地湿度因子；采用WRF (the Weather Research & Forecasting)和CALMET计算出四川盆地边界层高度并输出交大站(30.6973°N,104.0536°E)边界层高度,然后与激光雷达监测的数据进行对比；在获得湿度因子和边界层高度的基础上了,建立了四川盆地“干”消光系数与地面颗粒物浓度(PM2.5)的函数关系,为实现四川省环境空气质量的业务化预报和大气污染应急和污染防治决策工作提供科学支撑。通过遥感卫星反演四川盆地颗粒物浓度的研究,发现以下几点：(1)利用C++嵌套6S辐射传输模型加入四川盆地水汽含量和臭氧含量反演得出了2014年中41天的AOD反演值,绘制了1月7日、1月19日、3月16日、3月17日叠加AOD与近地面(500m)处流场分布,并且用Hysplit后向轨迹加以验证,结果显示两者轨迹十分相近。探讨了光学厚度时空性分布,在95%置信区间内发现空间选择和时间选择较原始数据相关性0.56、0.57明显提高分别为0.72、0.66。(2)发现了四川盆地消光系数垂直分布规律,在100m～670m之间呈线性分布：y=9.63×10-4x-0.047,之后至1600m呈指数分布：y=1.788e-0.0016x。(3)利用WRF中GBM、SHIN、TEMF和UW四种边界层方案计算边界层高度,然后利用CALMET以该结果为初始猜测场,采用诊断风场模块计算边界层高度,发现三者平均边界层高度在秋冬季(774.3m)比春夏(540.7m)高。利用激光雷达观测值与两种模式对比,发现CALMET的结果较WRF更接近观测值。(4)采用指数法拟合发现了四川盆地四季吸湿增长因子与相对湿度的函数关系,利用IMPROVE法统计计算了相对湿度每隔5%的吸湿增长因子分布。(5)建立了颗粒物PM2.5浓度与“干”消光系数之间的关系Edry之间的数学模型少=3×10-6x+6×10-5(指数法)和y=3×10-6x+5×10-5(IMPROVE法即物质重构法),两者拟合相关性R2分别为0.55和0.68,且较“湿”消光系数与PM25浓度的相关性(0.3968)都有所提高。