中国碳卫星是十二五期间，由中国科技部立项，中国科学院负责工程总体，中国科学院国家空间科学中心、微小卫星创新研究院、长春光学精密机械与物理研究所、大气物理研究所和中国气象局国家卫星气象中心等多家单位共同承担的科学实验卫星计划，目标是实现全球大气二氧化碳柱平均干空气混合比（XCO₂，下文简称“浓度”）的高精度监测，为碳排放科学研究提供卫星资料。2016年12月22日，中国碳卫星在酒泉卫星发射基地成功发射升空并在轨运行，成为继日本GOSAT和美国OCO-2后，国际上第三颗具有高精度温室气体探测能力的卫星。

大气物理研究所承担中国碳卫星二氧化碳浓度反演算法研发、碳源汇同化系统研发和卫星数据的科学应用等工作。其中卫星遥感大气二氧化碳的主要挑战是精度要求高，干扰因素多，反演难度大。在国家高技术研究发展计划（863）“中国碳卫星”和科学院战略性科技先导专项“碳专项”等项目资助下，大气物理研究所团队核心成员lAGEO杨东旭博士研发了卫星遥感反演算法（Institute of Atmospheric Physics Carbon dioxide retrieval Algorithm for Satellite observation – IAPCAS）。该算法是基于非线性最优估计方法的“全物理”反演算法，需要高精度模拟太阳辐射在大气中的传输过程。算法充分优化了气溶胶光学性质随波长的变化以及卷云的连续吸收等特征，显著降低了系统误差，提高了反演精度；另一方面发展了快速矢量辐射传输计算方法，在保证精度的同时，大幅提高了计算效率；前期的研究表明算法精度已达国际先进水平^[1,2]。利用该反演算法解析中国碳卫星观测数据，获得了首幅全球二氧化碳分布图^[3]。在4月分布图中，可以看出春季由于人为排放形成的北半球二氧化碳浓度高、南半球浓度低的特征；其次对比4月和7月分布图，清晰的显示出由春入夏北半球二氧化碳浓度降低的趋势，表明了生态系统随季节变化的“固碳”作用；同时分布图也反映出人类活动频繁地区二氧化碳浓度高的现象。

图. 中国科学院大气物理研究所反演算法获取的首幅中国碳卫星大气二氧化碳全球分布图，（上图)2017年4月，（下图)2017年7月。色标表示大气二氧化碳柱平均干空气混合比（XCO₂）。

参考文献

[1] Yang, D., Y. Liu, Z. Cai, J. Deng, J. Wang, and X. Chen, 2015: An Advanced Carbon Dioxide Retrieval Algorithm for Satellite Measurements and its Application to GOSAT Observations. Sci. Bull.,60(23), 2063-2066.

[2] Yang D., H. Zhang, Y. Liu, B. Chen, Z. Cai, and D. Lü, 2017: Monitoring Carbon Dioxide from Space: Retrieval Algorithm and Flux Inversion Based on GOSAT Data and Using CarbonTracker-China. Adv. Atmos. Sci., 34(8) :965-976.

[3] Yang D., Y. Liu, Z. Cai, X. Chen, L. Yao, D. R. Lü. 2018: The First Global CO₂ Maps Produced from TanSat Measurements. Adv. Atmos. Sci., under review.