气溶胶是影响地表能量收支平衡的决定性因素之一，它以直接辐射强迫和间接辐射强迫两种方式影响着气候系统，同时在局地、区域乃至全球大气环境质量中也扮演着一个重要角色。本文在气溶胶卫星遥感国内外研究现状及归纳总结出所要解决的主要问题的基础上，对大气气溶胶的遥感机理进行了系统性的分析；利用地基CE318气溶胶观测数据和地面大气污染监测数据，对气溶胶在大气环境领域中的适用性进行了研究分析；根据地基激光雷达数据和气象数据确定出大气污染边界层；并基于Landsat／7 TM遥感数据和同步的地面大气环境质量监测数据，以经过完善后的DTA法和统计回归为主要研究方法，探讨了北京示范区的气溶胶和主要大气污染物(PMlO、SO<,2>)的空间分布。 本文用地面太阳光度计观测数据和大气环境监测数据相结合的方法，应用统计回归方式计算，肯定了气溶胶光学厚度可以在大气环境领域中应用，能够指示大气污染。利用这些数据统计分析了北京地区的气溶胶光学厚度和大气污染之间的对应关系和季节变化特点，并对季节变化特征予以详细的分析。发现用AOT表征大气污染时，表征方法和精度对于不同的污染物，在不同的季节有所差异。用气溶胶光学厚度来描述大气污染指标时，PMlO的描述关系最为简单，受季节影响不大，相关性都保持在0.7附近，属于高度正相关。对NO<,2>的描述，受季节影响明显，冬季具有极高相关性，春季和秋季具有高的相关性，夏季具有一般相关性。对SO<,2>的描述最为复杂，受季节影响最为明显，除了冬季与气溶胶光学厚度有高度相关关系外，其余季节相关性都不高。 本文利用AML-1车载测污激光雷达资料和气象廓线探空数据，建立了二者之间的对应关系，确定了北京冬季大气污染边界层的厚度。这为后面是否可以将卫星遥感反演的AOT和PMlO等污染物关联起来，构建二者之间的统计经验模型的思路奠定了基础。因为气溶胶主要集中在近地层的结论有时候是不成立的，论文给出了一个污染个例，来对这种情况作了进一步的论述。 本文以北京为示范区，利用Landsat／7 TM卫星数据，定量反演了气溶胶光学厚度的空间分布。提出了最佳距离指数的确定方式，完善和发展了DTA方法。补充了对“洁净日”影像进行云检测和大气校正的过程，减小了方法适用的局限性限制，增加了参考影像的“洁净”程度，减少了大气对“参考日”影像的影响，使地表反射率更接近“真实”地表反射率，最终增加了反演精度。通过对北京地区的AOT反演结果与NASA的10Km空间分辨率的MODo4 Level2的气溶胶光学厚度产品进行了比较，发现反演结果有很好的精度，二者之间的相关性达到了0.83。利用先前得到的边界层高度和卫星反演得到的气溶胶光学厚度，首次将卫星反演得到的AOT归并到污染边界层内，得到了边界层高度范围内的气溶胶光学厚度，即BAOT。结合地面大气质量监测数据，对二者进行了统计回归分析比较，卫星遥感反演结果和同步的地面空气质量监测数据之间具有高度相关性，BAOT与PMlO的相关系数为O.729，与SO<,2>的为0.698。在此基础上，建立了二者之间的经验统计模型，并将其用于北京地区的局地大气污染空间分布研究。最后对北京地区气溶胶、大气污染特征和形成原因进行了分析。这些尝试首次通过卫星遥感手段获取了城市地区高空间分辨率(30m)的气溶胶空间分布特征，对分析污染物的区域性输送、城市局地气溶胶污染物的分布、变化有重要意义，研究证实气溶胶光学厚度在局地大气污染研究领域中有很好的指示效应。对北京气溶胶污染个例分析表明，城市地区气溶胶光学厚度的增加包含局地城市污染和区域性输送的双重贡献，Landsat/7TM卫星遥感反演气溶胶的结果，提供了研究大气污染，尤其是涉及污染物的局地分布、污染源等问题时的一个极有效手段。