全球碳盘点卫星遥感监测方法、进展与挑战

全球碳盘点卫星遥感监测方法、进展与挑战 Satellite remote sensing for global stocktaking： Methods， progress and perspectives 1 first-author 刘良云，1975年生，男，研究员，研究方向为光学定量遥感。E-mail： liuly@radi.ac.cn 刘良云，1975年生，男，研究员，研究方向为光学定量遥感。E-mail： liuly@radi.ac.cn liuly@radi.ac.cn 1 2 2 3 3 4 4 5 5 5 5 6 6 6 1 1 1 1 1 中国科学院空天信息创新研究院, 北京 100094 中国科学院空天信息创新研究院, 北京 100094 Institute of Aerospace Information Innovation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China Institute of Aerospace Information Innovation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China 中国科学院大气物理研究所, 北京 100029 中国科学院大气物理研究所, 北京 100029 Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China 中国气象局国家卫星气象中心, 北京 100081 中国气象局国家卫星气象中心, 北京 100081 National Satellite Meteorological Center, China Meteorological Administration, Beijing 100081, China National Satellite Meteorological Center, China Meteorological Administration, Beijing 100081, China 南京大学, 南京 210023 南京大学, 南京 210023 Nanjing University, Nanjing 210023, China Nanjing University, Nanjing 210023, China 中国科学院微小卫星创新研究院, 上海 201203 中国科学院微小卫星创新研究院, 上海 201203 Institute of Microsatellite Innovation, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 201203, China Institute of Microsatellite Innovation, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 201203, China 生态环境部卫星环境应用中心, 北京 100094 生态环境部卫星环境应用中心, 北京 100094 Satellite Application Center of Ecology and Environmental Protection, MEE, Beijing 100094, China Satellite Application Center of Ecology and Environmental Protection, MEE, Beijing 100094, China 以全球变暖为主要特征的气候变化已成为全球性环境问题，对全球可持续发展带来严峻挑战。2015年《巴黎协定》确定了自2020年后国家自主贡献的减排方式，并从2023年开始每5 a开展一次全球碳盘点。2019年第49届IPCC全会明确增加了基于卫星遥感的排放清单校验方法。欧盟、美国、日本、加拿大等正在大力发展温室气体排放的MVS（Monitoring and Verification Support）能力。本文调研分析了全球碳盘点对卫星遥感技术的需求，介绍了全球碳盘点卫星遥感的技术原理，梳理了温室气体卫星遥感、生态系统碳源汇卫星遥感估算、人为源碳排放卫星遥感、碳通量同化估算等全球碳盘点卫星遥感核心环节的研究现状与进展，分析了当前卫星遥感技术对全球碳盘点任务的支撑能力，并结合国内外发展趋势，针对性地提出中国的碳监测卫星计划方案，并展望了中国开展全球碳盘点卫星遥感监测重点任务，期望为中国全球碳盘点卫星遥感体系建设提供思路与方案。 Climate warming has become a great challenge for global sustainable development. Under the Paris Agreement, every country must present a climate action plan in five-yearly cycles, a National Determined Contributions (NDC) report will be presented using a standard inventory approach for each country since 2020, and all countries will engage in the global stocktake every five years to assess countries’ NDC progress since 2023. The 49th session of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC 49) recommend a ‘top-down’ inversion approach to account greenhouse gas (GHG) emission based on space-borne atmospheric measurements. The European Union, the United States, Japan, and Canada are vigorously developing MVS (Monitoring & Verification Support) capabilities for accounting GHG emissions using satellite remote sensing. Here, we aimed to give a detailed review on the methods and progresses of satellite-based inversion for global stocktaking, and highlight the challenges and perspectives for satellite remote sensing for global stocktaking in China. Firstly, Earth observation for atmospheric GHG, including ground-based observation networks and GHG satellites, were summarized. Compared to ground-based observations, satellite remote sensing has been providing more and more accurate and higher resolution global GHG detection. In the next five years, 13 GHG satellites will be launched, with resolutions ranging from 25 m to 100 km. Secondly, the progresses of satellite remote sensing of ecosystem carbon fluxes were reviewed. There are three kinds of methods to estimate global carbon fluxes, including: the assimilation inversion method (also named as the “top-down” method), that uses atmospheric chemical transmission model and ground-based or satellite observations of atmospheric GHG to invert carbon flux； the modelling simulation method (also named as the “bottom-up” method) that uses the process model to estimate terrestrial and marine ecosystems carbon fluxes; the data-driven machine learning method that uses remote sensing datasets and metrological datasets to model the carbon uptakes of terrestrial and marine ecosystems. However, the uncertainty in the estimation results of all these top-down or bottom-up methods is still huge at regional or global scale. Thirdly, the researches on satellite monitoring of anthropogenic GHG emissions were summarized. Satellite remote sensing has been an important platform for realizing large-scale, long-term observations of anthropogenic GHG emissions. Although the current accuracy of the satellite-based observations does not fully meet the requirements of the global stocktake, satellite remote sensing has become a promising tool for verifying hot-spot, city, national and global anthropogenic emissions. Finally, the current capability of satellite remote sensing to support global carbon monitoring was assessed, and the Chinese carbon satellite future program was proposed. According the preliminary simulations based on Observation System Simulation Experiments (OSSE), the China’s next generation carbon satellite (TanSat-2) are presented. Similar to CO2M project supported by European Union, TanSat-2 will give global accurate retrieval of GHGs (1 ppm for CO 2 and 10 ppb for CH 4 ), pollution gases (1.0×10 15 molecules/cm 2 for NO 2 , 10% for CO) and solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF) (0.25 mw m -2 ·nm -1 ·sr -1 ) with a swath of 1000 km and a resolution 500 m resolution, which will provide unprecedented imaging capabilities for estimating GHG emissions. Satellite remote sensing plays extremely role in build the MVS capability for global stocktake, we provide a reference for the roadmap of the Chinese carbon monitoring program based on the preliminary OSSE simulations. It is absolutely necessary to integrate satellite remote sensing, in-situ observations, big data, carbon assimilation to achieve high precision, high-resolution scientific data on GHG fluxes at hot-spot, regional and global scales, and to effectively distinguish and quantify the flux contributions of anthropogenic GHG emissions and terrestrial carbon sinks /sources. 全球变暖 碳盘点 碳排放 碳源汇 卫星遥感 同化 global warming carbon stocktaking carbon emissions carbon sources and sinks satellite remote sensing assimilation 1　引言 1 自工业化以来，全球大气CO 2 浓度从工业革命以前的280 ppm（ Etheridge等，1996 Etheridge等，1996 ）增加到2020年的413.2 ppm（ Friedlingstein等，2020 Friedlingstein等，2020 ），并正以每年2—3 ppm的速度快速增加。相比工业化革命前，2019年全球平均气温已上升了1.1℃，2015年—2019年也是有记录以来最热的5 a（ World Meteorological Orgainzation，2019 World Meteorological Orgainzation，2019 ）。以全球变暖为主要特征的气候变化已成为全球性环境问题，对全球可持续发展带来严峻挑战，形势严峻，积极应对刻不容缓。国际社会逐步达成了“温室气体减排是抑制全球增温最有效途径”这一共识，2007年《巴厘路线图》提出“可测量、可报告、可检查”MRV（即Monitoring，Reporting，Verification）的三可要求和核查手段（ Winkler，2008 Winkler，2008 ）。欧盟委员会也正在建设业务化运行的人为碳排放的监测和验证支持MVS（Monitoring and Verification Support）能力。2015年通过的《巴黎协定》制定了21世纪全球平均升温幅度控制在2℃水平，尽可能接近1.5℃；同时确定自2020年后国家自主贡献的减排方式，并从2023年开始每5 a开展一次全球碳盘点（global stocktaking）（ Vandyck等，2016 Vandyck等，2016 ），以促进《巴黎协定》的全面落实。2019年第49届IPCC全会上通过了对2006年IPCC国家清单指南的改进方案（ IPCC，2019 IPCC，2019 ），明确增加了新的排放清单的校验方法，即通过大气浓度观测数据“自上而下”反演的温室气体通量结果来验证排放清单。 卫星遥感具有客观、连续、稳定、大范围、重复观测的优点，已成为监测全球大气CO 2 浓度不可或缺的技术手段，卫星遥感也正在成为新一代、国际认可的全球碳核查方法（ 刘毅 等，2021 刘毅 等，2021 ）。2016年《新德里宣言》强调了星载大气碳监测可作为估算国家自主贡献INDC（Intended Nationally Determined Contributions）的补充系统，国际卫星对地观测委员会也明确提出在2025年形成星座业务化运行，支撑2028年全球碳盘点。当前卫星遥感可以探测大气CO 2 浓度，但是科学家和政府决策部门真正想知道的是大气CO 2 的来源和提取出其中来自人类活动排放的部分。 图1 图1 是全球碳计划（GCP）2020年报告中人类活动、大气、陆地与海洋生态系统的碳收支结果，其包括5个方面的内容，即大气中CO 2 浓度及增量、化石燃料和工业排放、土地利用变化碳排放、陆地生态系统碳汇和海洋生态系统碳汇等，其中人类活动碳排放是全球碳盘点的核心任务。为了探明人类工业活动产生的碳排放，还必须确定并区分陆地和海洋生态系统吸收和释放了多少CO 2 ，需要监测火山爆发、森林砍伐、火灾等自然释放和土地利用变化排放的CO 2 （ Friedlingstein等，2020 Friedlingstein等，2020 ； Tollefson，2016 Tollefson，2016 ）。 《巴黎协定》也明确提出缔约方应尽快实现碳达峰和碳中和目标。碳中和目标以及全球碳盘点的现实压力，需要集成利用卫星遥感、大数据、碳同化等先进技术和方法，监测大气CO 2 浓度的时空变化，高分辨、高精度估算全球碳通量，并有效区分人为活动和自然过程对碳源汇的贡献，阐明大气碳增加的来源，同时还需要对结合地面观测手段对卫星估算结果进行验证。本文的目的就是梳理碳中和与碳盘点对卫星遥感的重大国家需求，调研国内外温室气体卫星遥感、全球生态系统碳源汇、人为源排放反演等研究现状，分析当前全球碳盘点卫星监测能力，针对性地提出中国的碳监测卫星计划方案，为中国应对气候谈判与碳盘点、服务碳中和评估提供解决方案。 2　国内外研究现状 1 2.1　温室气体地基观测网络 2 大气温室气体监测可分为本底浓度监测和排放监测。1989年WMO组建全球大气地面观测网GAW（Global Atmosphere Watch Programme），开展包括大气温室气体在内的200多种要素的长期监测。美国、欧洲和加拿大等国家分别建立了大气能见度保护联合会IMPROVE（Interagency Monitoring of PROtected Visual Environments）、环境监测与评价项目EMAP（Environmental Monitoring and Assessment Program）、加拿大大气与降水监测网CAPMon（Canadian Air and Precipitation Monitoring Network）等观测网络，关注诸如温室气体等大气成分的变化。 GAW致力于建立对大气成分及其变化的全球一致性理解，其中，加入该计划的大气成分变化探测网络NDACC（Network for the Detection of Atmospheric Composition Change）、总碳柱观测网络TCCON（Total Carbon Column Observing Network）、现役飞机全球观测系统IAGOSA（In-service Aircraft for Global Observing System）和集成碳观测系统ICOS（Integrated Carbon Observation System）都提供了温室气体的地面监测数据。NDACC在全球共有90多个站点，由傅里叶变换红外光谱仪、微波光谱仪、激光雷达等多种传感器组成，自1991年运行以来，收集了全球大量温室气体（CO 2 、CH 4 、N 2 O）、污染气体（CO、NO 2 ）、水蒸气、痕量气体等的地面观测数据（ De Mazière等，2018 De Mazière等，2018 ）。2004年建立的TCCON是由地面傅里叶变换光谱仪组成的全球近红外吸收分子（CO 2 、CO、CH 4 、N 2 O等）柱浓度监测网络，该网络能实现高精度的CO2浓度检测（误差小于0.25%）（ Wunch等，2011 Wunch等，2011 ），被应用于SCIAMACHY、GOSAT系列卫星、OCO系列卫星测量数据的验证（ Crisp等，2017 Crisp等，2017 ； Cogan等，2012 Cogan等，2012 ； Kulawik等，2016 Kulawik等，2016 ）。TCCON和NDACC网络的CO数据之间存在受先验剖面配置影响的误差和系统之间6.8%的固定偏差，相比之下，NDACC更接近理论真实值（ Zhou等，2019 Zhou等，2019 ）。ICOS大气专题中心ATC（Atmosphere Thematic Centre）收集并处理来自网络站点大气温室气体摩尔分数数据。该体统提供欧洲范围内近实时的监测数据，CO 2 的平均校准修正值为1.7±0.3 μmol/mol，CH 4 为2.8±3 nmol/mol，为碳循环的量化和欧洲温室气体源汇提供标准化、可靠的站点数据和详细的数据产品（ Hazan等，2016 Hazan等，2016 ）。此外，部分ICOS站点参与的由7个欧洲机构合作的项目EUROCOM（European atmospheric transport inversion comparison）也提供了CO 2 观测数据和陆地生态系统与大气之间碳通量的估算（ Monteil等，2020 Monteil等，2020 ），ICOS与AmeriFlux、NEON、AsiaFlux、ChinaFLUX和TERN-OzFlux等区域观测网络共同构建的FLUXNET能提供全球范围的CO 2 等主要温室气体的地面监测数据并支持碳通量估算（ Pastorello等，2020 Pastorello等，2020 ； Jung等，2020 Jung等，2020 ）。 中国也是世界上较早开展温室气体本底观测的国家之一。1982年，中国第一个区域大气本底监测站在北京上甸子投入使用。1994年，青海瓦里关国家大气本底站作为欧亚大陆腹地唯一的全球大气本底站在海拔3816 m的青藏高原上建立。经过近40 a建设，中国首个温室气体观测网基本建成，包含60个覆盖全国主要气候关键区、并以高精度观测为主的站点，由国家大气本底站、国家气候观象台和国家及省级应用气象观测站（温室气体）等组成。其观测要素涵盖《京都议定书》中规定的二氧化碳、甲烷、氧化亚氮、氢氟碳化物、全氟化碳、六氟化硫和三氟化氮等7类温室气体。中国温室气体观测网的建成，可提升气候变化监测评估能力，持续为中国碳达峰、碳中和行动成效科学评估与碳排放核算提供数据支撑。 迄今为止，国际社会引用的全球温室气体浓度资料主要来自GAW，但GAW的这些站点地理分布很不均匀，发达国家站点较多，南美洲、非洲、亚洲内陆地区等广袤区域的站点较为稀缺。 2.2　温室气体卫星遥感与进展 2 基于传统地面站点观测数据，依然难以准确了解温室气体的源汇变化特征和机制，而卫星遥感可以监测全球大气温室气体浓度信息。迄今，国际上欧洲、日本、美国、加拿大和中国相继发射了具备大气CO 2 浓度观测能力的卫星。 表1 表1 汇总了全球已经发射和规划（2028年前发射）的碳监测卫星。 2 卫星或载荷 2 国家或机构 2 发射时间/年 2 轨道 2 精度 2 幅宽/km 2 空间分辨率 CO 2 /ppm CH 4 /ppb SCIAMACHY 欧盟 2002 772 km 16 — 960 km 32×60 km² GOSAT 日本 2009 666 km <4 34 N/A（640 km） φ10.5 km GOSAT-2 日本 2018 613 km 1 5 N/A（632 km） φ9.7 km GOSAT-GW 日本 >2023 666 km N.A N.A 911 km/90 km 10 km/1—3 km OCO-2 美国 2014 705 km 1 — 10.6 km 1.29×2.25 km² TanSat 中国 2016 700 km 1—4 — 20 km 1×2 km² Sentinel-5P 欧盟 2017 824 km — 5.6 2600 km 7×5.5 km² Sentinel-5 欧盟 2022~ 8175 km — N.A 2715 km 7×7 km² FY-3D 中国 2017 836.4 km 1—4 — — φ10 km GF-5 中国 2017 708 km 1—4 — N/A（800 km） φ10.5 km OCO-3 美国 2018 394 km 1 — 16 km ~4 km² Microcarb 法国 2022 650 km 0.5-1 — 13.5 km 2×2 km² MethaneSAT 美国 2022 N/A — 2 260 km 100×400 m² Metop-SGA 欧盟 2023~ 830 km N.A N.A 2670 km 7×7 km² FengYun-3G 中国 2022~ N.A N.A N.A N.A N.A GEOCARB 美国 2022 35400 km 1.2 10 3000 km 3×6 km 2 DQ-01 中国 2022 705 km N.A N.A N.A N.A CO2M 欧盟 2026 602 km 0.7 10 >250 km 4 km² DQ-02 中国 2023 705 km N.A — >100 km 3 km MerLin 法国 2024 500 km — 22 — φ50 km ASCENDS 美国 2025 400 km — 1 N.A N.A Carbon Mapper 美国 2023 400 km N.A N.A 18 30 m GHGSat 加拿大 2016，2020，2021 520 km 4 18 12 25 m 欧洲在温室气体的卫星遥感探测方面起步较早，并将温室气体卫星遥感列入最优先的空间观测计划。欧洲空间局2002-02-28发射的ENVISAT环境卫星搭载的扫描成像光谱仪SCIAMACHY，具备临边、天底和掩星3种观测模式，是第1台能够探测到边界层CO 2 浓度变化的星载传感器，证实了卫星在近红外谱段探测近地面CO 2 浓度的可行性（ Buchwitz等，2007 Buchwitz等，2007 ； 陈良富 等，2015 陈良富 等，2015 ； 周敏强 等，2014 周敏强 等，2014 ）。在CH 4 卫星遥感方面，欧洲MERLIN（Methane Remote Sensing Mission）任务原计划于2021年后发射单颗卫星用于探测CH 4 柱浓度总量，其上搭载的主要载荷为路径差分吸收激光雷达，预计两周内覆盖全球区域，能够实现昼夜连续观测CH 4 柱浓度总量，目前发射时间仍然推迟待定。欧洲空间局的人为CO 2 排放监测计划（European Copernicus anthropogenic CO 2 monitoring mission：CO2M）计划2025年发射2颗哨兵7号卫星，不仅提供高分辨率（2 km×2 km）和高信噪比的精准观测，并具有250 km大幅宽XCO2（column-averaged dry air mole fraction of CO 2 ）、CH4、NO 2 、SIF（Solar-induced Chlorophyll Fluorescence）、气溶胶等多种参数的同步成像观测能力（ Rusli等，2021 Rusli等，2021 ）。 随后，日本发射了GOSAT系列卫星用于温室气体观测。GOSAT（Greenhouse Gases Observing Satellite）在2009-01-23成功发射，至今运行良好。它是第一颗专门用于大气温室气体CO 2 和CH 4 探测的卫星，在全球尺度上实现了对大气CO 2 和CH 4 的高光谱分辨率的探测。GOSAT搭载的星载仪器包括热红外及近红外探测器TANSO（Thermal and near infrared sensor for carbon Observation），TANSO-FTS主要探测地表反射的太阳短波红外辐射SWIR（short-wavelength infrared），以及地表和大气发射的热红外辐射TIR（Thermal infrared），能对全球的CO 2 、CH 4 、N 2 O和O 3 进行探测（ Yokota等，2009 Yokota等，2009 ）。TANSO-CAI观测波段在紫外到近红外区域有4个窄的光谱带，主要用于排除TANSO-FTS视场中的散射干扰，修正TANSO-FTS光谱数据中云和气溶胶造成的影响。GOSAT-2卫星于2018-10-29在日本种子岛航天中心发射成功，作为GOSAT-1的直接继承者，GOSAT-2卫星旨在利用更高性能的传感器探测更高精度的温室气体浓度数据。由于GOSAT和GOSAT-2只能获得离散空间采样，其对空间的连续探测能力明显不足，为了提高对大气温室气体探测的空间覆盖能力，2019-12立项研制的GOSAT-GW放弃了傅里叶变换光谱探测体制，采用了与OCO、Sentinel-5以及TanSat相同的光栅分光光谱探测模式。 美国在温室气体遥感探测方面走在国际前列。美国第一颗碳卫星OCO（Orbiting Carbon Observatory）由于载荷火箭出现故障在2009年发射失败，时隔5 a后于2014-07成功发射了第二颗CO 2 观测卫星（OCO-2），其搭载的有效观测载荷是综合3个通道的高分辨率光栅光谱仪（ Crisp等，2004 Crisp等，2004 ； Janssens-Maenhout等，2011 Janssens-Maenhout等，2011 ）。OCO-2与日本的GOSAT卫星一样，除了对地观测，还能够进行耀斑观测及特定目标观测。星下点像元直径约2.5 km，能够获得比GOSAT更多的晴空像元，提供更多的有效观测数据。NASA在2014-12-08首次发布了OCO-2第1张2014-10-01至2014-11-11的全球CO 2 浓度分布图。此外，根据 Frankenberg等（2011） Frankenberg等（2011） 研究成果，NASA给出了同时期全球的荧光分布，得到全球植被光合作用分布。作为延续OCO-2观测的OCO-3于2019-05-04发射搭载到国际空间站（ISS）。与OCO-2相比，OCO-3观测范围更大，以空间站的轨道绕地球运行，每个轨道能够在不同时间对任意一点进行目标和Snapshot观测，同时可以在从黎明或黑夜一天周期内观测获取CO 2 和SIF数据，极大地扩展了局地和点源目标编程观测能力（ Taylor等，2020 Taylor等，2020 ）。2021-12-01美国白宫发布了《美国空间优先框架》，明确美国将优先支持应对气候变化行动的卫星遥感计划，通过政府、私营和慈善机构之间的合作，利用地球观测数据支持美国和国际社会应对气候危机。 卫星分辨率对于发电厂等点排放源的遥感探测非常重要，为此，加拿大和美国的商业卫星公司启动了高空间分辨率的温室气体卫星遥感探测计划。加拿大GHGSat公司于2016年、2020年、2021年相继发射了3颗GHGSat卫星，可获得25 m分辨率、4 ppm精度XCO2、18 ppb精度XCH4的温室气体遥感数据，为点源排放的高精度估算提供了新的解决方案。美国Planet公司也将于2023年发射两颗Carbon Mapper卫星，将采集30 m分辨率、18 km幅宽、400—2500 nm范围的高信噪比光谱数据，可提供高精度的XCO2、XCH4温室气体科学数据，能够探测源强为50 kg/h CH 4 、300 t/h CO 2 的排放源，该探测能力能够实现对全球90%以上的煤炭发电厂的有效监测。 中国近年来在温室气体遥感探测方面也突飞猛进，2016-12-22中国在酒泉卫星发射中心成功发射首颗碳卫星（TanSat）。首颗碳卫星工程由科技部立项、国家高技术研究发展计划支持，是中国自主研制的全球大气二氧化碳观测实验卫星。卫星发射后，其数据应用在全球大气CO 2 浓度、叶绿素荧光监测等方面取得系列重要成果。利用中国科学院大气物理研究所自主研发的碳反演系统IAPCAS（Institute of Atmospheric Physics Carbon retrieval and inversion Algorithm System），反演获取了中国碳卫星大气CO 2 柱平均干空气混合比XCO2（ Yang等，2018 Yang等，2018 ），采用TCCON（Total Column Carbon Observing Network）地面站观测资料对TanSat卫星XCO 2 反演产品进行了验证，RMSE为1.41 ppm，远超设计时的4 ppm精度指标（ Yang等，2020a Yang等，2020a ，2020b， 2021 2021 ）。 Wang等（2021b） Wang等（2021b） 利用TanSat卫星XCO2遥感产品，基于南京大学的GEOS-Chem 4D-Var碳同化系统，估算了2017-04—2018-03的全球NEE，发现全球NEE为-3.46 Pg C/a，明显高于先验估计结果。日光诱导叶绿素荧光反演（SIF）是中国碳卫星的一个重要应用。利用TanSat卫星O 2 -A通道的0.04 nm光谱分辨率的数据成果反演了全球高精度SIF科学数据产品，准确捕获了全球植被光合时空动态，与OCO-2卫星同类产品交叉验证的RMSE误差为0.168 mw m -2 ·nm -1 ·sr -1 （ Du等，2018 Du等，2018 ， 2021 2021 ； Yao等，2021 Yao等，2021 ）。2017-11-15，中国在太原卫星发射中心成功发射“风云三号D”气象卫星（FY-3D）。FY-3D气象卫星搭载的高光谱温室气体监测仪（GAS）通过使用短波红外干涉仪（SWIR）来测量全球的CO 2 和CH 4 柱浓度。2018-05-09，高分五号卫星（以下简称GF-5）在太原卫星发射中心成功发射。作为GF-5卫星搭载的温室气体监测仪GMI（Greenhouse gases Monitor Instrument）的主要功能是定量监测CO 2 和CH 4 的全球浓度分布变化，验证结果表明GF-5卫星XCO2反演精度0.67%、优于1%的设计指标（ Shi等，2021 Shi等，2021 ； Ye等，2021 Ye等，2021 ）。Chen等（2021）利用差分光学吸收光谱（DOAS）方法进行了对流层NO2柱浓度反演，展示了基于GF-5卫星EMI载荷的对流层NO2柱浓度反演结果，验证表明EMI NO2反演结果具有较高的精度，与OMI、TROPOMI也具有较好的时空一致性和较低的相对偏差。未来计划发射的风云三号08星上搭载的高光谱温室气体监测仪，通过对近红外、短波红外谱段（0.76 μm、1.61 μm、2.06 μm、2.3 μm）连续高精度、高光谱分辨率、高空间分辨率和高采样率观测，实现全球大气温室气体（CO 2 、CH 4 等）的高精度定量反演。2017年中国大气环境监测卫星（DQ-1）正式批复立项，目前正处于研制进程当中，预计2022年发射。大气环境监测卫星是国际首颗搭载CO 2 探测激光雷达的卫星，在国际上首次采用双体制激光，具有CO 2 和高光谱探测能力，将填补该领域国际空白。2017-09中国启动高精度温室气体综合探测卫星（DQ-2）的立项工作，目前该卫星正处于研制过程中。大气环境监测卫星与高精度温室气体探测卫星发射后可与风云三号气象卫星、高光谱观测卫星组网，为支撑新时期全球气候变化、节能减排、环境外交与履约、污染防治等生态环境管理工作的主要目标，构建具备主动激光、紫外、可见光、红外等主要观测手段的环境监测天基平台。 2.3　生态系统碳源汇卫星估算进展与展望 2 根据GCP2020年报告（ 图1 图1 ）（ Friedlingstein等，2020 Friedlingstein等，2020 ），2010年—2019年全球碳排放强度为10.88±0.90 Pg C/a，其中陆地与海洋生态系统吸收碳汇强度为 5.92±1.09 Pg C/a，占比54.4%，余下5.10 Pg C/a排放到大气、并导致过去10 a大气CO 2 浓度年均增加2.4 ppm。陆地生态系统碳汇具有明显的时空变化，对其精准估算是当今全球碳循环研究的前沿问题之一。生态系统碳汇估算主要包括3种方法。 （1）基于温室气体浓度探测的同化反演方法，也就是“自上而下法”，即采用大气化学传输模式，结合地基或卫星观测的大气CO 2 浓度数据来反演区域碳通量（ Basu等，2013 Basu等，2013 ； Deng等，2014 Deng等，2014 ； Liu等，2021 Liu等，2021 ）。利用GOSAT、OCO-2等温室气体卫星观测反演的XCO2时间序列数据，可以提取XCO2时空异常变化信息，且XCO2异常变化与极端气候有关，极端气候影响了地球生态系统的碳呼吸进而导致大气CO 2 浓度异常升高的时空分布（ He等，2017 He等，2017 ）；GOSAT和MODIS植被指数等多源卫星观测数据的处理分析发现中国南部近年来（2003年—2015年）植被生长季陆地生态碳吸收的增强趋势（ He等，2020 He等，2020 ）。这些研究表明，卫星遥感XCO2能够定性反映地表植被碳汇时空强度信息。但是，自上而下的大气化学传输模式估算结果不确定性还非常巨大（ Maksyutov等，2013 Maksyutov等，2013 ； Peylin等，2013 Peylin等，2013 ； Jiang等，2016 Jiang等，2016 ； Wang等，2020 Wang等，2020 ）。 （2）利用生态过程模型模拟方法估算陆地和海洋生态系统碳汇。由于不同模型的物理机制、数据源以及参数设定不同，估算结果不确定性很大（ Le Quéré等，2016 Le Quéré等，2016 ； Piao等，2013 Piao等，2013 ）。以陆地生态系统碳汇模型估算的结果为例（ 图2 图2 ），不同动态植被模型估算结果差异巨大，16个不同模型模拟的2007年—2018年全球陆地生态系统碳汇强度存在0.28—5.82 Pg C/a的巨大变幅（ Friedlingstein等，2020 Friedlingstein等，2020 ）。在国家尺度上不确定性更是巨大，如 Wang等（2020） Wang等（2020） 估计2010年—2016年，中国陆地生态系统碳汇强度为1.11±0.38 Pg C/a，约等于在此期间估算的中国每年人为排放量的45％，而 Jiang 等（2016） Jiang 等（2016） 估计2006年—2009年中国陆地生态系统碳汇强度为0.33 Pg C/a，二者相差3.4倍。 （3）基于数据驱动的机器学习模型的碳源汇估算方法。当前国际通量观测网络、海洋CO 2 走航现场观测，为全球碳循环研究积累了大量实测数据，且卫星定量遥感也提供了全球陆地、海洋、大气的丰富定量遥感产品，为尺度扩展提供了可能。特别是以深度学习为代表的机器学习方法为地球大数据驱动的全球碳源汇估算提供新的研究范式。 Jung 等（2020） Jung 等（2020） 采用机器学习方法和遥感等数据，将站点通量观测数据扩展到全球，生成时空连续的FLUXCOM碳通量数据产品。 Huang 等（2020） Huang 等（2020） 基于多源遥感数据和全球土壤呼吸地面观测数据集，构建了数据驱动模型，生产了2000年—2014年全球1 km分辨率陆地生态系统土壤呼吸产品。 Zeng等（2020） Zeng等（2020） 基于全球通量观测资料，采用机器学习方法建立了陆地生态系统碳通量估算模型，结合MODIS陆表定量遥感产品和气象资料，研发了1999年—2019年全球0.1°网格、10 d分辨率的陆地生态系统碳通量产品，发现过去20 a全球陆地总初级生产力GPP、生态系统呼吸RECO、净生态系统生产力NEP年均分别增加0.49 Pg C/a、0.33 Pg C/a、0.14 Pg C/a。然而，现有数据驱动产品的拟合能力还有待进一步提高，不同方法的碳通量产品之间难以统一，依然无法通过数据产品闭环碳循环。因此，迫切需要综合当前模型与数据驱动方法的优势，发展新的高精度生态系统碳源汇监测方法，降低生态系统碳汇估算不确定性，完善全球、国家和区域等不同空间尺度的生态系统碳收支定量计算方法，提供高精度、精细分辨率、长时间序列的生态系统碳源汇资料。 当前，全球碳源汇的巨大不确定性既源于碳循环模式的理论和认知缺陷，又包括缺乏精细时空分辨率的观测数据（ 刘良云 等，2021 刘良云 等，2021 ）。由国际地圈—生物圈计划（IGBP）、全球环境变化人文因素计划（IHDP）和世界气候研究计划（WCRP）共同发起的全球碳计划（GCP），其目标就是深入全面地理解全球碳循环，并为碳排放相关政策的制定提供科学依据，其中关键是准确量化全球碳循环格局和变率（ Global Carbon Project，2003 Global Carbon Project，2003 ）。在中国2010年启动的全球变化研究国家重大科学研究计划、2016年启动的国家重点研发计划“全球变化及应对”专项中，生态系统碳循环是核心任务之一。2017年立项的国家重点研发计划项目“全球生态系统碳循环关键参数立体观测与反演”，其核心任务就是研制覆盖全球、参数完备、时空分辨率精细、连续一致的碳循环关键参数产品，共包含陆地植被、土壤、海洋等3大类24种碳循环关键参数的长时间序列空间观测产品GLOCC（Global Land and Ocean Carbon Cycle products）（ 刘良云 等，2021 刘良云 等，2021 ）。 图3 图3 展示了24种GLOCC产品在生态系统碳循环过程中的位置和相互关系，为陆地与海洋生态系统碳源汇的精细、动态评价提供了重要基础数据产品。 2.4　人为源碳排放卫星监测研究 2 为评估世界各国协议的全球温室气体减排目标实现状况，我们需要多种手段调查跟踪评估人为排放减排效果。遥感卫星作为对地观测的重要手段，是实现大范围、长时序稳定而真实的人为源碳排放检测的重要平台。 近十多年来发射了一系列温室气体卫星，提高了大气CO 2 遥感观测精度，推进了温室气体的卫星遥感应用。大量研究已经证明通过大气温室气体（GHG）浓度变化检测分析能够定量评估人为温室气体排放（ Zhao 等，2012 Zhao 等，2012 ； Buchwitz 等，2017 Buchwitz 等，2017 ； Zhao等，2012 Zhao等，2012 ； Broquet等，2018 Broquet等，2018 ； Buchwitz等，2017 Buchwitz等，2017 ），满足人为温室气体排放定量监测需求已经成为温室气体卫星遥感观测技术的重要发展方向。 利用卫星数据监测局地源汇，卫星探测必须能够监测到与当地源汇变化有关的信息，并将其与大气传输的贡献区分开来。这对卫星观测的准确度、精度和分辨率以及覆盖范围有严格的要求。全球气候观测系统GCOS（Global Climate Observing System）2011年提出卫星的观测目标任务为：采样分辨率为5—10 km，时间分辨率为4 h，CO 2 和CH 4 的精度分别为1 ppm和10 ppb。满足这一精度对于区分自然源汇与人为排放至关重要，但是后续研究证明这一精度指标尚不能满足反演区域尺度通量的需求。 Chevallier等（2014） Chevallier等（2014） 指出，反演区域CO 2 通量时，卫星区域系统性误差应小于0.125%（0.5 ppm）。目前，尽管新一代卫星探测能力得到了有效提高，但是任何单独一颗卫星都无法满足CO 2 和CH 4 全球探测的需求。根据科学目标将多颗卫星组成一个虚拟的卫星星座，开展多颗卫星组网观测是满足快速增长的全球业务化观测需求的有效途径。组网观测可以形成全球质量统一、连续的温室气体观测数据集，全方位观测温室气体浓度和源汇的时空变化特征。获得满足碳源汇监测需求的卫星数据集，除了卫星探测技术的提高以及组网观测外，还需要卫星XCO 2 以及XCH 4 反演算法精度的提高。 化石燃料不含放射性碳而其他CO 2 释放源包含放射性碳，从而导致大气中CO 2 的 14 C浓度具有可测量损耗，因此， 14 C观测仍是将大气中人为CO 2 排放与自然通量信号分离的最佳方法（ Basu等，2016 Basu等，2016 ， 2020 2020 ）。然而， 14 C的全球覆盖连续监测目前无法实现。2017年底欧盟哥白尼监测和验证支撑（MVS）能力建设计划启动，该计划为有史以来最大的用于监测动态地球的空间环境计划（ Pinty等，2019 Pinty等，2019 ）。MVS计划旨在以空间观测技术和其他数据源作为整体解释，将人类活动及其排放和温室气体浓度的大气模式结合，提高温室气体排放清单的质量，更精确地评估人类活动对气候变化的影响。然而，当前的基准本底观测、空间观测以及排放清单在空间和时间尺度都无法完全满足MVS的支撑能力建设需求（ Pinty等，2019 Pinty等，2019 ）。GOSAT、OCO-2和OCO-3卫星在观测仪器参数设计时更多地关注通过模型数据同化以减少全球碳平衡估算不确定性的应用，并没有重点考虑区域人为排放和大型排放点源的检测。然而在卫星发射后的应用研究发现卫星观测特别是有着高分辨率的OCO-2数据（ Nassar等，2017 Nassar等，2017 ； Eldering等，2017 Eldering等，2017 ）在定量分析来自区域、城市和点源的人为碳排放中显示了巨大的应用潜力，将有力支持全球人为碳排放的评估以及排放清单的对比验证。许多研究利用GOSAT和OCO-2卫星观测反演的XCO 2 /XCH 4 在空间和时间上的变化，通过对比分析，结合区域模型模拟，定量评估了区域、大型城市、化石燃烧电厂以及生物质燃烧的排放（ Kiel等，2021 Kiel等，2021 ）。这些研究一方面探讨了卫星数据驱动的人为排放定量检测方法；另一方面，揭示了人为排放引起的XCO2/XCH4增量及其与排放量的关系，并对比排放清单数据（EDGAR和ODIAC），验证了卫星观测检测人为排放能力，同时评价了排放清单数据的不确定性。结果显示了GHG卫星观测在人为排放定量评估的能力，同时也指出了为实现区域/点源人为排放的监测卫星观测技术所面临的挑战。 在区域尺度上，以美国东部、欧洲中部、亚洲东部等城市集聚地区，利用GOSAT和SCIAMACHY的XCO 2 和XCH 4 数据，通过对象区域与背景区域的XCO 2 反差值，结合模型模拟的对比验证，研究表明卫星观测能够定量/半定量评估人为排放（ Keppel-Aleks等，2013 Keppel-Aleks等，2013 ； Schneising等，2013 Schneising等，2013 ； Hakkarainen等，2016 Hakkarainen等，2016 ； Eldering等，2017 Eldering等，2017 ； Wang等，2018 Wang等，2018 ； Hakkarainen等，2019 Hakkarainen等，2019 ）。然而，卫星定量评估的准确性还有待提升，应用GOSAT和OCO-2观测的XCO 2 研究结果指出，亚洲东部区域卫星观测与模型模拟的不一致性在22%，略高于国家排放清单数据15%的不确定性（ Janardanan等，2016 Janardanan等，2016 ）。另外，GOSAT和OCO-2检测到人为排放活动的急剧减少可以引起大气CO 2 浓度2—3 ppm的降低（ Lei等，2017 Lei等，2017 ； Buchwitz等，2021 Buchwitz等，2021 ），显示了卫星能够检测人为排放控制效果的潜力。基于SCIAMACHY、GOSAT观测数据（2003年—2014年），应用数据驱动的对比方法定量检测美国中央谷及南部、阿拉伯2个油田（Azerbaijan and Turkmenistan）CH 4 排放，对比排放清单数据（EDGAR），定量分析了排放清单的不确定性，结果指出EDGAR低估了区域CH 4 的排放（主要来自油气/牲畜排放）（ Buchwitz等，2017 Buchwitz等，2017 ）。以美国、中国和欧洲为研究区域，通过GOSAT观测数据与人为排放清单ODIAC数据的神经网络分析发现，在大型城市卫星估算结果低于ODIAC排放值，指出了GOSAT数据在高排放点源区的不确定性（ Yang等，2019 Yang等，2019 ）。上述研究结果表明，虽然GOSAT和OCO-2观测反演的XCO 2 数据精度并不能完全满足模型数据同化等要求，但通过其时空相对变化对比分析可以监测区域碳排放，温室气体卫星遥感技术在验证国家尺度化石燃料人为排放控制政策效果中有着可期待的应用潜力。 大型城市和火电厂的碳排放是区域人为排放的主要贡献源。利用GOSAT观测数据，通过排放区与周边背景区对比，发现大型城市如美国洛杉矶城市、韩国首尔、印度孟买等城市XCO2高于周边3 ppm以上（ Kort等，2012 Kort等，2012 ； Shim等，2019 Shim等，2019 ）。对比背景的XCO2增量可以跟踪其时间变化，在95%置信度可以检测到洛杉矶0.7 ppm的变化，对应于排放量的22%变化（ Kort等，2012 Kort等，2012 ）。而利用OCO-2观测（2014年秋季到2015年冬季）发现，美国洛杉矶XCO2比周边高4.4—6.1 ppm，伊苏尔（Yasur）火山则有3.4 ppm增量，显示了OCO-2对人为和自然排放源的高分辨率和高敏感的观测能力（ Schwandner等，2017 Schwandner等，2017 ）。应用OCO-2进行美国点源排放检测分析结果指出，在一些特定条件下，OCO-2能够检测大型单体火电厂的碳排放；进一步结合模型模拟分析后指出，通过卫星组网观测优化点源CO 2 观测，加密排放源及其周围的卫星观测，检测大型单体电厂的排放，可以提供一种验证查明排放清单数据偏差的手段（ Nassar等，2017 Nassar等，2017 ）。 另一方面，研究也指出了背景和目标区域自然生态系统对碳通量的影响。在尼罗河三角州地区，利用OCO-2观测反演的XCO2和SIF数据发现，XCO2增量的季节变化与农田生态系统碳通量变化有关（ Shekhar等，2020 Shekhar等，2020 ）。在中国长三角地区，植被碳通量对CO 2 增量的影响达到了20%或以上，研究指出确定来源于化石燃料排放的浓度增量时需要考虑植被吸收/排放引起的背景浓度变化（叶函函 等，2020）。 协同利用人为排放示踪气体成分的观测，已成为解决卫星人为排放定量估算精度改善的有效途经。通常，点源目标的大气CO 2 略高于背景CO 2 浓度，这使得由跟踪点源排放的大气CO 2 烟羽路径成为定量人为排放的机遇和挑战。NO 2 和CO等大气污染物与人为CO 2 具有相同的来源，因而可以指示人为CO 2 排放的变化，实现对人为源碳排放的优化计算。利用CO 2 排放与大气污染NO 2 的排放同源特征，将该成分作为辅助数据，确定点源排放的CO 2 流动羽流轨迹，过滤背景对排放点源检测的影响，结合大气输送模拟导出横断截面CO 2 通量，由此估算的人为排放的不确定性在23%—72%（ Reuter等，2019 Reuter等，2019 ）；同时结合卫星观测的模拟分析研究指出了CO 2 和NO 2 卫星同步观测的价值（ Kuhlmann等，2019 Kuhlmann等，2019 ）， Liu等（2020） Liu等（2020） 基于卫星观测的NO 2 数据和排放监测系统观测的CO 2 和NOx排放比值反演估算了美国火电厂的CO 2 排放； Nathan 等（2018） Nathan 等（2018） 利用站点大气CO和CO 2 数据优化计算了美国印第安纳波利斯人为碳排放； Boschetti 等（2018） Boschetti 等（2018） 利用欧洲IAGOS飞机大气观测项目的CO 2 、CO和CH 4 多种数据优化计算了欧洲区域人为碳排放。另外，结合CO和NO 2 的浓度分析，能够识别点源燃烧的类型（生物质燃烧和工业化石燃烧）及其空间分布，但对于生物质燃烧的空间分布，排放清单并没有清晰地显示出这些特征。这个研究结论指出了CO 2 结合人为活动示踪成分的分析能够应用于检测点源和区域排放时空变化趋势和不同燃烧类型的排放（ Silva和Arellano，2017 Silva和Arellano，2017 ）。利用OCO-2的XCO2，结合Sentinel-5/TROPMI观测的CO和NO 2 ，评估2018年—2020年北半球多个大城市碳排放和污染排放的变化特征（ Park等，2021 Park等，2021 ），结果发现发展中国家的城市由于大型火电厂、机动车以及冬季取暖的增加以及低能效问题使其CO 2 浓度年变化增量高于发达国家城市；CO 2 的增加也伴随了大气污染成分CO和NO 2 的增加，显示了碳排放和污染排放的同源特征。然而在发达国家的一些大城市（机动车增加以及交通的拥挤堵塞）中，虽然CO 2 浓度年增趋势小，但NO 2 浓度却显示了年升高趋势，指出了CO 2 年变化趋势分析的不确定性。研究总结指出，未来多源卫星长时期CO 2 和空气污染的同步/准同步组网观测，可以为城市碳排放和空气污染的同步控制提供数据依据，支持空气质量控制和碳减排的耦合决策（ Park等，2021 Park等，2021 ）。 此外，夜间灯光数据作为人类活动的直接体现，也被应用于人为源碳排放的监测。由DMSP（Defense Meteorological Satellite Program）系列卫星搭载的OLS（Operational Linescan System）传感器获取的1992年—2013年夜间灯光数据是第一批可用于反应人类活动的长时序夜间灯光遥感数据（ Baugh等，2010 Baugh等，2010 ）。但该数据存在空间分辨率低、缺少星上校准、数值饱和及晕变（Blooming）等问题（ Cao等，2019 Cao等，2019 ）。而后，先后搭载在S-NPP（Suomi National Polar-Orbiting Partnership）卫星和JPSS（Joint Polar Satellite System）上的VIIRS（Visible Infrared Imaging Radiometer Suite）传感器的日/夜波段DNB（Day/Night Band），具有更高质量的夜间灯光成像的能力（ Elvidge等，2017 Elvidge等，2017 ； Xiong等，2018 Xiong等，2018 ）。较长时序、质量稳定的夜间灯光遥感数据为人为碳排放源监测提供了新的思路。化石燃料燃烧是主要的人为碳排放途径，夜间灯光数据与能源使用密度和化石燃料燃烧碳排放密切相关（ Raupach等，2010 Raupach等，2010 ），其中，工业生产过程中产生的天然气通常以火炬燃烧（gas flaring）的方式被消耗掉，这种形式的燃烧产生的在夜间图像中能被直观识别， Elvidge等（2009） Elvidge等（2009） 采用DMSP夜间灯光数据建立了首个全球长时序天然气燃烧及燃烧效率数据集，而后 Elvidge等（2013） Elvidge等（2013） 又提出了针对VIIRS夜间数据的包括工厂排放、气体燃烧等高辐射排放识别的VIIRS Nightfire算法，并进一步提出了天然气燃烧点的识别算法（ Elvidge等，2016 Elvidge等，2016 ），该算法通过VIIRS数据在全球范围内识别出7467个天然气燃烧排放点，对气体体积估算的不确定性为±9.5%。此外，VIIRS数据和燃烧识别算法还被应用于亚马孙西部地区不可燃碳区（Unburnable Carbon Areas）的排放点识别（ Facchinelli等，2020 Facchinelli等，2020 ）、天然气减排（ Elvidge等，2018 Elvidge等，2018 ）等多种化石燃料燃烧监测的应用场景。在CO 2 排放的全球估算中，VIIRS数据表现出比DMSP数据更高的准确性（ Ou等，2015 Ou等，2015 ）。ODIAC（Open-source Data Inventory for Anthropogenic CO 2 ）全球人为排放数据集率先在化石燃料燃烧清单产品的网格化中引入夜间灯光数据作为排放源的空间代理变量，对清单数据进行空间扩展，获得了1 km×1 km的高空间分辨率的人为排放清单（ Oda等，2018 Oda等，2018 ）。夜间灯光数据也在中国县级CO 2 排放量估算（ Chen等，2020 Chen等，2020 ）、美国本土内CO 2 排放量制图（ Oda等，2021 Oda等，2021 ）、俄罗斯黑炭排放估算（ Huang等，2015 Huang等，2015 ）等针对国家的专题排放量估算的研究中，作为碳排放因子出现并发挥了重要作用。 综合上述，人为排放的定量监测是未来碳卫星观测计划的核心目标。发展温室气体（CO 2 、CH 4 ）浓度、大气污染成分（NO 2 、CO等）、自然生态CO 2 /CH 4 吸收与排放、生物质燃烧排放以及火山爆发等排放的同步/准同步卫星组网观测，提高定向（点源目标和区域加密）观测、高时空分辨率的持续观测能力，将是温室气体卫星遥感观测技术的主要发展方向。其中最引人注目的是欧洲空间局CO 2 监测计划（CO2M计划），CO2M将同步观测温室气体（CO 2 、CH 4 ）、污染物（NO 2 、CO）、SIF和气溶胶，并以卫星组网提供史无前例的观测频率、分辨率和探测精度，推动区域源的CO 2 、CH 4 排放估算，并建立服务于全球碳盘点的高分辨率碳同化系统，提供全球0.05°网格的碳排放清单同化反演结果（ Rusli等，2021 Rusli等，2021 ； Reuter等，2019 Reuter等，2019 ； Kuhlmann等，2019 Kuhlmann等，2019 ）。 2.5　碳通量数据同化与反演研究 2 传统的人为碳排放和生态系统碳汇估算分别主要采用源清单、生态系统模型模拟和通量观测数据外推的方法，即“自下而上”方法（ Brondfield等，2012 Brondfield等，2012 ； Gately等，2013 Gately等，2013 ）。清单方法也是碳排放源调查的主要手段，由于统计资料和排放因子无法快速更新，该方法难以捕捉排放源的动态变化。另一种方法为“自上而下”的方法（ Andres等，2012 Andres等，2012 ），这种方法可基于大气观测的温室气体浓度和气象场资料，结合大气化学传输模式，通过数据同化方法（四维变分和卡尔曼滤波等），“自上而下”估算区域碳源汇及变化状况。这种方法的本质是基于贝叶斯概率统计理论的非线性最优化方法。通过数值计算求取使大气输送模式模拟结果与观测结果最为接近的区域通量，表现为利用浓度观测结果来“反演”通量，寻求观测资料和模式计算的最佳优化融合。 目前“自上而下”方法虽然得到了广泛应用，但受限于观测数据的精度和覆盖率，主要用于评估自然生态系统的CO 2 通量和湿地的CH 4 通量（ Thompson等，2016 Thompson等，2016 ； Liu等，2017 Liu等，2017 ； Palmer等，2019 Palmer等，2019 ）。在这种反演过程中，通常假定化石燃料碳排放和土地利用变化碳排放是准确的，利用大气浓度观测数据反演优化陆地生态系统和海洋的碳通量。早期，受全球大气CO 2 观测数据量以及计算条件等方面的限制，通常，将全球分成若干区域，如TransCOM计划将全球陆地和海洋分别分成11个区域，事先计算好每个区域的大气传输矩阵，通过矩阵求逆的方式，计算每个区域每个月的碳通量（ Gurney 等，2002 Gurney 等，2002 ； Jiang 等，2013 Jiang 等，2013 ）。 近年来，全球站点连续观测、飞机和高塔等CO 2 观测数据逐渐增多，特别是随着日本GOSAT、美国OCO-2/3和中国TanSat等碳卫星的发射，为全球CO 2 提供了空间覆盖较高、数据一致性好、更新发布及时的CO 2 柱浓度（XCO2）产品。传统的分区大气反演方法，无法同化海量的观测数据进行高分辨率的碳通量优化。全球碳同化系统是解决这一问题的有效途径。美国NOAA于2007年建成了全球第一个面向业务运行的全球碳同化系统CT（Carbon Tracker）（ Peters 等，2007 Peters 等，2007 ），该系统采用嵌套式大气输送模式（北美地区1°×1°，其他地区3°×2°），同化全球地面和飞机CO 2 浓度观测数据，优化每周的全球生态系统碳通量。各国研究人员在此基础上分别建立了以欧洲CT-Europe（ Peters 等，2010 Peters 等，2010 ）、亚洲CT-Asia（ Kenea 等，2019 Kenea 等，2019 ）和中国CT-China（ Zhang 等，2014 Zhang 等，2014 ）为中心的CT系统。近年来，欧洲科学家在EUROCOM（European atmospheric transport inversion comparison，2015）框架的支持下，通过多同化系统的比较，基于统一的观测数据及同化协议，力求实现区域范围内高精度碳通量估算的准确性与一致性，为评估气候影响提供有力支撑。 2010年开始，在全球变化重大科学计划项目“全球不同区域陆地生态系统碳源汇演变驱动机制与优化计算研究（2010CB950700）”支持下，中国合作自主开发了GCAS（Global Carbon Assimilation System）（ 陈镜明 等，2015 陈镜明 等，2015 ），其观测算子、同化算法和误差估计等核心算法全部自主完成（ Zhang等，2015 Zhang等，2015 ）。在中国科学院战略性先导科技专项和国家高技术研究发展计划（863计划）支持下，中国科学院大气物理研究所基于集合四维变分同化方法POD-4DVar建成了全球碳同化系统Tan-Tracker（ Tian等，2014 Tian等，2014 ）。该系统面向中国碳卫星TanSat设计，可同化卫星和地面CO 2 浓度观测数据，其空间分辨率为2°×2.5°，采用4D滑动采样提高计算效率。以上这些全球碳同化系统优化的都是地表与大气之间的CO 2 通量，需要基于人为排放碳通量误差可以忽略的假设，以得到陆地生态系统与大气之间的净碳通量。 联合同化卫星和地面大气CO 2 浓度、站点通量数据、遥感地表参数等数据，同时优化生态系统和人为源碳通量是全球碳同化系统的发展趋势。欧洲科学家们开发了全球碳循环数据同化系统CCDAS（Carbon Cycle Data Assimilation System），联合同化站点通量、遥感地表参数和CO 2 浓度等数据，优化生态系统模型参数和碳通量，鉴别生态模型误差特征（ Scholze等，2016 Scholze等，2016 ； Wu等，2020 Wu等，2020 ）。CCDAS是一个以生态模型（BETHY）为中心的变分数据同化系统，与CT不同的之处在于，CCDAS同化的观测数据种类更多，首先通过优化生态系统模型参数，再将模拟得到优化的陆地生态系统碳通量输入大气传输模型，进而实现陆—气的同步优化，而CT是直接通过对先验地表碳通量进行订正进而实现优化的陆地生态系统碳通量。因此，CCDAS相对具有较强的碳循环机理。 由于计算量大，CCDAS的空间分辨率相对较低并且同化的地面CO 2 浓度观测数据相对较少。Scholz等（2016）在进行联合同化土壤水分和站点CO 2 浓度观测数据的研究时，系统的空间分辨率为8°×10°（全球陆地共分为170个格点、13种植被功能类型），同化了全球10个站点的CO 2 浓度观测数据和格点的SMOS L3共2 a的数据，对BETHY模型的101个参数进行了优化，发现联合同化土壤水分和CO 2 浓度可以显著降低陆地生态系统净碳通量估算结果的不确定性。 Wu等（2020） Wu等（2020） 将CCDAS空间分辨率提高到2°×2°，同化时间窗口延长到6 a（2010年—2015年），同化了8个观测站的地面CO 2 浓度和 SMOS L3土壤湿度数据，提高了模拟总初级生产力（GPP）与日光诱导叶绿素荧光（SIF）的相关性。 研究表明，基于地面CO 2 浓度观测数据的同化虽然观测精度较高，但是地面CO 2 浓度观测数据的稀疏性限制了全球碳同化系统的空间分辨率并导致结果较大的空间不确定性，若强行提高系统空间分辨率，将造成更大的不确定性。此外，全球地面CO 2 浓度观测数据发布的滞后，制约了全球碳同化系统产品的时效性，如CT系统发布的碳通量产品在时间上要滞后1—2 a。卫星XCO 2 数据的不断积累和质量的不断提高，为高分辨率全球碳同化系统的构建创造了条件。卫星XCO 2 产品发布的时效性（仅滞后2月）及其使用的便利程度都要大大优于站点观测数据，可保障优化的碳通量产品的时效性。 在2016年开始实施的国家重点研发计划项目“基于多源卫星遥感的高分辨率全球碳同化系统研究（2016YFA0600200）”的支持下（ 居为民 等，2016 居为民 等，2016 ），南京大学以GCAS系统为基础，汲取Tan-Tracker的优势，发展了GCAS-v2，将大气输送模型的空间分辨率提高到1°×1°，可联合同化多源地面和卫星观测数据（ Wang等，2019 Wang等，2019 ， 2021a 2021a ； Jiang等，2021 Jiang等，2021 ），提高了优化的碳通量产品质量，系统优化了局地化方案和卫星数据处理方案。该系统采用两步优化方案，先优化地表碳通量，然后用优化的碳通量通过正向模拟优化下一时间窗口的CO 2 浓度初始场，保证了优化的鲁棒性，大幅提高了优化精度；引入“超级观测”方案，解决卫星XCO2数据量过大和重复优化导致的过调问题；耦合遥感驱动的生态系统过程模型BEPS，使得同化系统不仅可以利用XCO2数据，也可以充分利用植被参数遥感信息，如叶面积指数、聚集度指数等；通过改写代码优化计算效率，实现将同化系统分辨率从全球3°×3°提高到了1°×1°；发展了在全球碳同化系统框架下应用SIF遥感数据优化生态系统重要光合作用参数Vcmax（maximum carboxylation rate）的方法。试验应用表明，GCAS-v2能更好地揭示不同地区陆地碳汇的时空分布和年际变化，揭示极端气候事件对陆地碳汇的影响（ Jiang等，2021 Jiang等，2021 ）。该系统已经具备了业务运行能力。发展能够高效融合多源观测的数据同化算法，实现XCO 2 与生态（如SIF，VOD）及水文（土壤水分、总储水量）遥感数据的联合优化将是地球大数据时代全球碳同化系统的重点发展方向。 全球碳同化系统另一个重要的优化对象是人为源碳排放的时空分布。由于人为源碳排放和陆地生态系统碳通量混合，如何利用碳同化系统优化计算人为源碳排放，是科学家们力图解决的重要问题，也是实现碳中和目标的重要技术需求。发展区域高分辨率碳同化系统同化大气浓度观测数据，是进行人为源碳排放优化估算的有效手段（Council，2010； Palmer等，2018 Palmer等，2018 ）。当前，全球多国已启动基于大气浓度观测的人为碳排放优化研究项目，如欧盟哥白尼计划（ Ciais等，2015 Ciais等，2015 ），美国和欧洲的大城市碳计划（Megacities Carbon Project）（ Duren和Miller，2012 Duren和Miller，2012 ； Kort等，2012 Kort等，2012 ）等。由于人为源碳排放具有显著的时空差异，对其优化计算，一方面需要发展区域高分辨率（1—10 km）碳同化系统，充分利用高频次的地面连续观测数据和高空间分辨率的碳卫星等观测数据，以更好刻画人为碳排放的时空分布；另一方面需要同化更多的指示物，仅利用大气CO 2 浓度观测数据难以很好区分人为碳排放和生态系统碳通量的贡献。 14 CO 2 是理想的人为碳排放指示物，美国和欧洲等正在加强基于大气 14 CO 2 站点观测的人为碳排放优化计算研究（ Basu等，2020 Basu等，2020 ； Graven等，2018 Graven等，2018 ）。通过联合同化大气CO 2 和 14 CO 2 浓度观测， Graven 等（2018） Graven 等（2018） 优化计算了美国加州人为碳排放； Basu 等（2020） Basu 等（2020） 优化计算了2010年美国化石燃料燃烧和水泥生产的碳排放。但是，在美国和欧洲以外的其他地区 14 CO 2 观测极度缺乏，因此无法采用这种方法优化计算人为碳排放。 近几年，人们开始探索利用卫星数据提高人为碳排放的估算精度。世界气象组织（WMO）正在积极推进全球温室气体综合信息系统（IG3IS）计划（WMO，IG3IS），该计划旨在结合全球大气观测结果和反演模式，评估全球和区域碳源汇及变化，对“自下而上”的清单进行验证补充，降低排放清单不确定性，为国家在减排战略和减排承诺方面的进展提供及时和量化的指导。IPCC将浓度观测作为排放清单估算的重要验证手段，国际卫星对地观测委员会（CEOS）明确提出在2025年形成星座业务化运行，以支撑2028年第2次全球碳盘点。未来，借助新一代高精度高时空分辨率的组网卫星观测，基于观测浓度的源汇碳排放评估将逐渐成为独立于排放清单调查的另一种重要估算手段（ 蔡博峰 等，2019 蔡博峰 等，2019 ）。在提高观测数据质量与数量基础上，还需要改进数据同化方法和大气化学模型：大气化学模型需包括从全球模型到中尺度模型、到城市规模和点源模型的多种尺度模型，提高大气化学传输模式分辨率，降低模式误差；利用先进的数据同化反演模型融合尽可能多的大气观测信息（地基网络观测、卫星组网观测以及飞机观测等），支撑城市到国家范围的碳排放清单验证，开展自然碳循环对气候变化的响应研究；同时大量观测数据的同化过程需大规模计算，因此还需要提高反演模式的计算效率。为了提高模式模拟的准确度，还需要注意在以下几个方面进行改进：利用NO 2 、CO或同位素观测等示踪气体观测协助识别化石燃料等人为排放；加强与“自下而上”模式的合作，也是未来准确计算碳通量的重点发展方向。“自下而上”方法可以为反演同化提供更准确的先验通量，降低先验通量的不确定度。“自下而上”方法的地面通量观测网还可以对“自上而下”模式进行验证，促进反演模式的改进优化（ Liu和Bowman，2016 Liu和Bowman，2016 ）。例如随着卫星观测分辨率和覆盖范围的提升以及部署更密集的地面通量监测网络，可以在火电厂以及超大城市开展通量验证（ Conley等，2016 Conley等，2016 ； Hedelius等，2017 Hedelius等，2017 ），以验证城市尺度的通量反演模式计算精度。 一些研究针对中国部分城市和工业区或者事件利用大气浓度观测数据优化估算人为碳排放。基于OCO-2卫星观测的XCO 2 ， Zheng 等（2020a） Zheng 等（2020a） 估算了中国46个城市或工业区的人为CO 2 排放；基于OCO-2和S5P卫星分别观测的CO 2 和NO 2 浓度， Reuter等（2019） Reuter等（2019） 估算了南京的CO 2 排放。上述研究主要采用高斯函数拟合的方法进行，并未结合大气输送模型详细计算不同物种的输送和扩散过程。利用全球嵌套式大气化学模型GEOS-chem以及卫星观测的NO 2 数据，结合自下而上方法估算的CO 2 与NOx排放比值， Zheng等（2020b） Zheng等（2020b） 估算了新冠疫情期间中国人为CO 2 排放的变化。但是，该研究并未详细模拟不同网格之间的排放和浓度变化关系，仅通过对比基准实验和一次排放降低40%的敏感性实验结果确定每个网格的排放变化与对应浓度变化之间的关系，结果也并未开展独立验证。 综上所述，中国在碳通量数据同化与反演研究有重大进展，但相比欧洲CO2M计划，还存在巨大差距。 3　全球碳卫星监测计划需求、现状与重点任务 1 全球碳盘点不仅需要卫星遥感提供高时空分辨率大气CO 2 等观测数据，更需要通过观测系统与同化反演系统集成，提供高时空分辨率的大气CO 2 的溯源解析数据，如人为碳排放、生态系统碳源汇等。 3.1　当前全球温室气体卫星遥感监测反演能力分析 2 包括GOSAT、OCO-2和中国TanSat等第一代碳卫星的核心目标是解决大气温室气体浓度的卫星观测技术问题。而第二代碳卫星的核心目标是服务于全球碳盘点的清单校核，从而对卫星系统提出了更大挑战，不仅要求卫星载荷系统提供宽幅、高分辨率、高精度的观测能力，还需要通过同化反演系统，监测碳通量，并区分和量化人为碳排放。因此，根据卫星科学目标与技术能力，可以将全球碳卫星分为第一代和下一代碳卫星，如 表2 表2 所示。 2 卫星 2 应用目标 3 卫星系统 成像能力 观测要素 XCO 2 精度 第一代碳卫星 大气浓度观测 窄带扫描成像（km级分辨率，10—20 km幅宽）或点采样 CO 2 ， CH 4 ， SIF 1-4 ppm 下一代碳卫星 清单卫星校核，同化反演碳通量并分离人为源碳排放 宽幅、高分辨率扫描成像（km级分辨率，>200 km幅宽） CO 2 ， CH 4 ， NO 2 ， SIF等 优于1 ppm 3.2　中国下一代碳卫星的总体方案与科学需求 2 为了满足全球温室气体清单校核需求，需要从应用需求端牵引中国下一代碳卫星的总体方案设计。十四五国家重点研发计划“地球观测与导航”重点专项启动了“下一代碳卫星”任务，并初步确定了中国下一代碳卫星的温室气体清单校核需求目标、科学产品技术指标以及卫星组网观测能力需求，如 表3 表3 所示。 需求 指标名称 下一代碳卫星系统技术指标 3 温室气体清单校核 空间分辨率 全球1°×1°、中国0.25°×0.25°、典型城市1 km×1 km 不确定度 全球、中国、典型城市分别优于 15%、20%、50% 校核能力 国别清单校核能力 7 碳卫星科学产品 监测要素 CO 2 ， CH 4 ， CO， NO 2 ， SIF， 气溶胶， N 2 O XCO 2 精度 1 ppm XCH 4 精度 10 ppb SIF精度 0.25 mw m -2 ·nm -1 ·sr -1 XCO精度 10% NO 2 精度 1.0×10 15 molecules/cm 2 气溶胶光学厚度 0.05±15% 4 卫星观测能力 空间分辨率 全球2 km×2 km、热点地区0.5 km×0.5 km 时间分辨率 1 d 幅宽 1000 km 卫星寿命 8 a 表3 表3 所示的下一代碳卫星科学产品对载荷研制提出了非常苛刻的要求，如何在工程技术上平衡光谱分辨率、信噪比、空间分辨率与幅宽的制约关系存在巨大挑战。在碳卫星观测要素的遥感反演算法研究基础上，结合当前载荷工程研制能力，初步确定了下一代碳卫星载荷技术指标，如 表4 表4 所示。 参数名称 NO 2 带 O 2 A带 弱CO 2 带 强CO 2 带 CH 4 带 探测对象 NO 2 O 2 、SIF CO 2 、CH 4 CO 2 CH 4 、CO 波长范围/μm 0.4—0.49 0.747—0.773 1.590—1.675 1.990—2.095 2.305—2.385 带宽/nm 90 26 85 105 80 光谱分辨率/nm 0.6 0.12 0.3 0.35 0.25 光谱采样率 3 3 3 3 3 信噪比@参考辐亮度/（photons/s/nm/cm2/sr） 800@2.4E13 620@6.4E12 520@2.1E12 480@1.8E12 150@8.5E11 下一代碳卫星星座需要充分利用低轨、中轨和高轨轨道优势，并实现主被动等不同探测手段相配合，以满足全球温室气体清单校核对多要素、多尺度、高时效、高精度监测数据的需求（ 表3 表3 ）。在充分对比各类方案优势的基础上，重点针对全球主要经济体的高时效监测，中国科学院微小卫星创新研究院提出了基于中轨椭圆冻结太阳同步轨道的下一代碳卫星星座方案（TanSat-2星座）。该方案具备如下特点：（1）轨道倾角约116.6°（临界倾角），满足轨道拱点“冻结”特性，将轨道远地点设置于北半球上空，可实现对北半球人类活动较为密集区域（包括亚洲、北美、欧洲）长时间观测；（2）太阳同步特性，通过对轨道倾角、半长轴、偏心率等进行多参数联合设计，使得升交点赤经（RAAN）每天向东进动约0.98°，即可实现太阳同步特性，保证每天观测的光照条件；（3）卫星搭载宽视场温室气体监测仪、污染气体监测仪、云与气溶胶监测仪等，可实现多要素高精度监测；（4）卫星具备星上自主云判能力，可识别云覆盖区域并进行扫描路径智能规划，有助于提升整体观测数据有效率。所设计的TanSat-2星座可包含1—3颗星，可实现每天一次的主要经济体观测覆盖。 尽管TanSat-2卫星在观测要素、观测精度、时空分辨率等方面相比第一颗TanSat卫星有巨大的飞跃和进步，但卫星成像监测也受到轨道、天气等诸多因素的影响，无法实现连续动态观测、且分辨率不高。而点源碳排放和城市碳排放的高精度监测对卫星时空分辨率和监测精度提出了非常苛刻要求，仅凭卫星遥感难以取得满意效果。因此，必须结合地基监测、航空遥感等多源数据，才能实现点源、城市、国别尺度的温室气体排放的精确估算（ Filges等，2015 Filges等，2015 ）。目前，生态环境部、中国气象局、中国科学院等机构正在组织和实施大范围地基温室气体观测任务，已初步建成、并正在逐步完善国家温室气体观测网络，温室气体卫星星座与地基网络的协同，对于为中国碳达峰、碳中和行动成效的科学评估与碳排放核算提供了重大机遇。 3.3　中国碳卫星科学计划重点任务 2 碳卫星科学计划目标是服务2028年全球碳盘点和碳中和国家需求，提供可靠监测数据、关键技术、方法体系和科学产品，其核心任务就是人为碳排放与生态系统碳源汇。因此，需要集成当前温室气体卫星、陆地卫星、海洋卫星等多源数据，提供高精度、高时效性、高分辨率温室气体溯源（碳排放与碳源汇），主要任务包括如下3个方面：（1）多尺度碳排放清单的卫星遥感监测（全球/国家、城市和点源尺度）；（2）全球土地利用碳排放的卫星遥感监测；（3）全球生态系统碳源汇的卫星遥感监测。 为了实现面向碳盘点的卫星监测目标，需要优先部署如下7个方面的任务。 （1）下一代碳卫星研发与运行。服务于全球和重点区域碳监测需求，研制宽视场、高分辨率、高精度的大气CO 2 监测载荷，特别是为了满足0.5 ppm大气CO 2 监测需求，需要创新载荷成像体制，提供高精度的辐亮度光谱观测数据。其次，服务于高精度大气CO 2 卫星反演需求，研制配套的气溶胶、NO 2 卫星监测载荷。此外，还需要研发高效费比的卫星星座系统，实现优于一天的全球普查和热点地区详查，提供高性能、长寿命的卫星姿控、定标、温控、测控、通讯等系统。最后，前瞻性部署在轨定标技术研究，形成碳卫星星座数据一致性校正系统。 （2）高精度碳监测卫星遥感科学共享产品研发。针对中国下一代碳卫星及载荷指标特点，结合国内外多源卫星数据，开展碳卫星科学产品关键技术研究，包括全球高时空分辨率、高精度的大气XCO2产品算法、大气气溶胶产品算法、大气NO 2 浓度产品算法、SIF卫星产品算法等，研究气溶胶、地表反照率等先验知识获取及对XCO2反演精度的误差传递模型，突破高气溶胶条件下、低反照率背景的大气CO 2 高精度监测关键技术，形成业务化的全球产品快速生产能力；加强地基碳监测网络建设，开展上述科学卫星产品真实性检验关键技术研究，形成相关科学产品的真实性检验能力。 （3）全球多尺度碳排放清单卫星校验技术。面向全球碳盘点的需求，开展高时空分辨率、高精度、高时效性的碳排放清单的卫星校验方法研究。发展高分辨的全球碳同化理论与技术，自主构建嵌套式高分辨率碳同化系统（全球1°×1°、中国30 km、东部地区10 km、重点城市群3 km），可通过同化多源地面和卫星观测数据（CO 2 和NO 2 等），利用污、碳同源特点，准实时优化地表CO 2 和NO 2 通量，提供高时空分辨率的全球、国家、区域的碳排放清单数据集；发展数据驱动的碳排放清单卫星校验方法，融合卫星观测大气CO 2 浓度、日光诱导叶绿素荧光、植被指数、夜间灯光等，深度挖掘时间序列的多源卫星数据，实现高精度、高时效性的全球碳排放清单模拟，并开展全球碳排放清单的校验、评估工作。 （4）重要点源碳排放卫星监测技术。面向重要点源目标碳排放卫星监测的需求，采用高斯羽流模型等先进方法，融合高时空分辨率的风场数据以及精细分辨率的CO 2 、CH 4 等温室气体卫星产品，建立点源排放综合监测与模拟系统，形成温室气体扩散动态模拟能力，实现利用卫星观测大气温室气体数据量化点源排放量的高精度估算目标，并形成业务化运行能力。此外，还需要开展不同排放强度点源碳排放估算的不确定性研究，评估先验风场数据、大气XCO2卫星数据的观测精度、时空分辨率等因素对点源碳排放估算的影响，通过模型和先验数据优化降低点源碳排放监测的不确定性。 （5）全球生态系统碳源汇卫星监测。面向全球碳盘点和国家碳中和需求，发展高时空分辨率、高精度、长时间序列的全球生态系统碳通量监测技术。利用碳监测卫星数据，研究“自上而下”的全球生态系统碳源汇监测技术，建立嵌套式高分辨率的陆地生态系统碳同化系统，提供高分辨率的生态系统碳通量同化数据。发展遥感大数据驱动的陆地生态系统碳通量估算方法，建立陆地生态系统碳循环关键参量高时频、高精度、全要素的碳源汇监测产品与核算方法；研发全球/区域陆地生态系统碳源汇核算服务平台，开展全球/区域碳中和进程监测评估，揭示陆地生态系统碳源汇变化特征及其成因，明晰不同省市生态系统碳汇“中和”人为碳排放的潜力，为全球碳盘点和双碳目标的实现提供科学支撑。 （6）全球土地利用碳排放卫星监测。土地利用碳排放是仅次于化石燃料燃烧的第二大碳排放源，也是碳监测卫星的“自上而下”排放清单校核的不可或缺的基础数据，需要面向全球碳盘点和国家碳中和需求，发展高时空分辨率、高精度、长时间序列的全球土地利用碳排放监测技术。研发以变化检测方法为核心的地表覆盖变化专题数据产品，精确监测地表覆盖变化的类型和相应的面积；通过对森林类型和森林空间结构的直接测量，准确估算森林覆盖区域土地利用方式变化前地上碳储量；发展地表覆盖变化的土地利用碳排放监测方法，建立全球地表覆盖变化的碳排放估算的方法体系，提供长时间序列、高精度、高时空分辨率的全球土地利用碳排放科学数据，准确评估卫星观测记录以来的全球地表覆盖变化的碳排放。 （7）碳卫星科学计划项目集成与国际合作。围绕全球碳盘点和国家碳中和战略对空间信息技术的需求，系统研究基于卫星遥感的“可测量、可报告、可检查”核查手段，集成卫星遥感、模型同化、遥感大数据等，开展全球碳盘点的科学支撑能力建设，形成支持全球/区域碳中和进程监测评估的方法体系，构建具备统一时空基准、精度和分类标准的碳卫星数据库和知识库。研发统筹国内外碳卫星数据资源的存算一体化的大数据分析平台，实现碳卫星数据产品的高效、快捷、可控、可回溯的国际化服务能力。并建设与国际主要碳观测和碳分析机构的数据交换网络，推广碳卫星科学计划项目数据的国际合作与应用推广，开展面向发展中国家的碳卫星数据应用分析培训。 4　结语 1 面向全球碳盘点和中国双碳目标需求，需要利用卫星遥感、大数据、碳同化等先进技术和方法，实现高时空分辨率、高精度、高时频的大气温室气体浓度监测，并提供高精度、高分辨率的人为碳排放和生态系统碳源汇科学数据，阐明大气温室气体的来源、并有效区分与量化人为源和自然源的通量贡献，建立全球、国家和热点区域的温室气体排放的MVS技术体系。为此，中国碳盘点卫星遥感研究尚需在如下几个方面取得突破。 （1）在技术上，将形成宽刈幅、高分辨率、高精度的大气CO 2 、CH 4 卫星自主监测体系，提供高精度、高时空分辨率的大气温室气体，主要包括：CO 2 和CH 4 ，以及协同观测产品，如NO 2 和SIF。 （2）在方法上，通过融合大气温室气体、SIF、NO 2 等卫星数据和地基温室气体观测网络数据，发展基于碳同化系统和数据驱动的高分辨率自然生态系统碳通量和人为碳排放空间估算新方法，建成人为源排放和生态系统碳源汇计算方法，支撑全球碳盘点和碳中和进程核查。 （3）在科学上，加强温室气体浓度不断攀升情景的全球陆地与海洋生态系统碳源汇时空变化监测与驱动机制研究，为阐明全球变暖与温室气体排放的耦合关系、生态系统对气候变化和人类活动响应研究以及地球系统模式的情景模拟等提供科学支撑。 （4）在体系上，要打通减污降排，统筹资源环境和碳卫星监测能力。卫星发射前，需要加强端到端的全应用链路仿真研究，建立碳卫星立体监测的观测系统仿真实验系统OSSE（Observing Systems Simulation Experiment），同步开展卫星论证、研制和应用研究；卫星发射后，需要重视国际合作、统筹国内外卫星资源，并发展国际认可具有知识产权的人为碳排放与全球碳源汇评估方法体系，提供全球碳盘点的中国卫星遥感监测数据，维护中国在碳核查中的核心利益。 参考文献（References） Andres R J , Boden T A , Bréon F M , Ciais P , Davis S , Erickson D , Gregg J S , Jacobson A , Marland G , Miller J , Oda T , Olivier J G J , Raupach M R , Rayner P and Treanton K . 2012 . 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