随着国内经济的高速腾飞，工业快速发展，各种环境污染问题也接踵而来，火电厂、燃煤锅炉等排放的污染物，尤其是气体污染物对环境的破坏与日俱增。因此，对大气污染物的监测和控制显得愈发重要。本文针对其主要污染物SO2、NO、NO2、NH3等气体，设计基于DOAS技术的烟气排放监测系统，从技术理论和实验系统两方面进行研究。　　对实验装置进行改进，加入了伴热管线，对气体进行预热，在高温流动状态下进行实验;在进行多组分气体实验时，应用气体分割器配制不同浓度的气体，提高了实验精确度。　　针对NO、NH3的非线性吸收特性和温度对污染气体吸收特性的影响，拟合出了气体分压比随气体浓度和温度变化的关系，提出了非线性补偿方法和温度补偿方法。实验结果表明，两种方法可以有效地对反演结果进行补偿。　　针对不同气体在不同波段具有差分吸收结构，本文提出将多组分气体反演转化为单组分气体反演以提高反演精度，并在传统DOAS算法的基础上，分别结合遗传算法和卡尔曼滤波法进行浓度反演。通过对比反演误差可以得到，对于不同类别、浓度的污染气体，应使用不同算法对其进行浓度反演。在实际测量过程中，应发挥三种算法在各自反演领域中的优势，进行算法融合，以获得更加精确的反演结果。　　最后，对应用于现场的监测系统进行系统性能测试实验，实验结果表明，该系统各性能参数均符合行业规范和国家标准。