基于多源卫星遥感的陕西省大气CO2柱浓度时空动态演变研究（2013–2022）

《Carbon Balance and Management》：Spatiotemporal evaluation of atmospheric CO2 fluctuations in Shaanxi Province (2013–2022) utilizing multi-source satellite remote sensing data

本研究针对区域尺度CO2变化特征不清的问题，整合OCO-2与GOSAT FTS卫星遥感数据及WDCGG香港地面观测站数据，系统解析了陕西省2013–2022年大气CO2柱浓度（CO2-CC）的时空分异规律。研究发现该区域CO2呈现明显季节性波动和持续上升趋势，月均浓度在4月达峰值（407.48±6.58 ppm），8月为谷值（399.68±6.58 ppm），十年间年均浓度增长4.12%，且南部增幅高于北部。该研究为制定区域碳排放管控策略提供了高精度数据支撑。

　　

随着全球大气二氧化碳（CO₂）浓度因化石燃料燃烧和工业化进程快速攀升，其对气候变化及人类健康的威胁日益凸显。尽管全球尺度CO₂监测已较为完善，但区域尺度尤其是快速发展地区的浓度动态仍缺乏精细刻画。陕西省作为中国西北重要生态与经济交汇区，兼具黄土高原生态脆弱性与快速工业化特征，其CO₂时空分异规律长期不明。在此背景下，李银等研究人员在《Carbon Balance and Management》发表论文，通过融合多源卫星遥感与地面观测数据，首次系统揭示了陕西省2013–2022年大气CO₂柱浓度（CO₂Column Concentration, CO₂-CC）的时空演变机制。

为精准捕捉区域CO₂动态，研究团队整合了美国国家航空航天局（NASA）的轨道碳观测站2号（Orbiting Carbon Observatory-2, OCO-2）与日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）的温室气体观测卫星（Greenhouse gases Observing SATellite, GOSAT）的傅里叶变换光谱仪（Fourier Transform Spectrometer, FTS）数据，并引入世界温室气体数据中心（World Data Centre for Greenhouse Gases, WDCGG）香港地面站实测数据进行联合验证与校正。通过线性回归模型对卫星数据进行系统误差校正，利用克里金（Kriging）空间插值技术生成高分辨率浓度分布图，并结合时间变异系数与空间变异系数量化时空异质性。此外，研究构建了融合线性趋势与周期性波动的正弦模型（y=399.89+0.05×x_t+1.21×sin(0.55×x_t?0.97)）以解析CO₂-CC的月际变化规律。

Comparative validation of CO2-CC data

通过对比卫星数据与香港地面站观测值，发现GOSAT FTS数据具有更优的验证精度（R²=0.8573，RMSE=2.7474 ppm），其回归方程（0.913856 × WDCGG + 34.120874）被用于校正陕西省域内数据，为后续分析提供可靠基础。

Temporal variations of CO2-CC

CO₂-CC呈现显著年际增长与季节性波动。2013–2022年间年均浓度由396.03 ppm升至412.33 ppm，累计增幅达4.12%。月均浓度呈正弦曲线特征，最低值出现于8月（399.68±6.58 ppm），最高值集中于4月（407.48±6.58 ppm），年振幅约12.81 ppm。

Monthly variation characteristics of CO2-CC

季节性驱动机制差异显著：春季因土壤与植物呼吸增强而光合作用较弱，导致浓度高值；夏季植被光合作用旺盛，CO₂吸收量超过土壤释放量，使8月出现全年最低值；秋冬季节随光合作用减弱及呼吸作用增强，浓度再度回升。空间上，6月浓度波动最大（变异系数CV=0.019），1月最稳定（CV=0.016）。

Spatial characteristics of CO2-CCs

浓度空间分异明显，南部亚热带与温带地区（如汉中、安康）显著高于北部黄土高原区（榆林、延安）。多年平均浓度范围为404.0–407.5 ppm，2022年南部最高值达418.4 ppm，北部为414.4 ppm。安康市增幅最大，延安最小，整体呈现由东北向西南的浓度递增梯度。

研究结论强调，陕西省CO₂-CC的时空异质性受植被覆盖、工业活动、人口密度及环境条件的综合调控。该成果首次构建了陕西省十年尺度高精度CO₂动态数据集，为区域碳收支评估与减排政策制定提供了科学依据。未来需进一步融合气溶胶、土地利用等多元环境参数，发展机器学习等预测模型，以深化区域碳循环机制认知并提升气候治理效能。