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卫星遥感技术是深入了解大气二氧化碳(CO2)时空分布特征的重要手段之一,由于探测技术的限制,目前基于卫星遥感观测数据反演的CO2产品的空间覆盖度较低,数据缺失严重,不足以反映CO2浓度的空间分布情况。现基于轨道碳观测卫星-2 (OCO-2)、哨兵5P (Sentinel-5P)、美国CO2同化模拟系统(Carbon Tracker)和欧洲中期天气预报中心第5代(ERA-5)气象再分析数据,结合时间序列拟合估算模型和随机森林算法,重构了2019—2022年中国地区高精度(0.05°×0.05°)大气CO2平均干空气混合比(XCO2),分析了中国地区CO2时空变化特征。与OCO-2和Carbon Tracker对比结果显示,重构得到的XCO2与OCO-2的观测结果一致性更高,均方根误差为1.05 ×10-6,决定系数高达0.96,可以在较高空间分辨率上体现中国地区XCO2的时空分布情况。基于重构的XCO2数据得知,中国地区XCO2呈现明显的季节性波动,XCO2呈冬春高、夏秋低的特征;2019—2022年,中国地区XCO2呈现逐年上升的趋势,增长率达到(2.41±0.01)×10-6/a,但近年来增长速率有所降低;从空间分布来看,中国东部、北部、中部地区的XCO2显著高于其他地区,且增长率也较高;进一步分析中国典型经济区的XCO2发现,杭州、天津、成都的XCO2在各经济区内的增长最为迅速。研究成果可为碳监测研究、碳排放清单验证、碳排放管理、温室气体减排等研究提供重要的数据支撑。 相似文献
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