中文摘要：

温室效应是全球气候变化的主要原因之一，除温室气体外，一氧化碳作(CO)作为一种非直接温室气体加剧了这种变化。获得大气CO浓度分布方法主要是地基红外光谱（FTIR）观测、大气化学模型模拟和卫星观测。由于地基观测台站有限,大气化学模型的模拟很大程度上依赖于其假定,因此，卫星观测成为实时获取大气CO浓度分布信息的有效途径。由于近红外波段大气CO的弱光谱特征和该波段卫星观测仪器存在的缺陷，使得利用卫星数据精确反演大气CO分布存在困难。本项目研究近红外波段卫星观测仪器缺陷对数据反演结果的影响，校正近红外高光谱数据，采用最优化迭代差分吸收光谱算法，校正"少量云"对反演结果影响，精确获得大气CO浓度分布。选择典型地区验证地基观测结果，最后与大气化学模型比较，得到一氧化碳近红外波段卫星精确反演方法。大气温室气体（CO2,CH4）吸收也处于近红外波段，本项成果也为研发大气温室气体的卫星反演算法提供方法基础

结论摘要：

有毒气体一氧化碳(CO)作为一种间接的温室气体加剧了全球气候变暖。 搭载于ＥＮＶＩＳＡＴ 卫星上的ＳＣＩＡＭＡＣＨＹ 是目前唯一采用近红外波段观测大气温室气体（ＣＯ２，ＣＨ４，ＣＯ）的高光谱传感器。与其它热红外卫星传感器等相比，其对与人类活动密切相关的底层大气具有更高的敏感性。但无论从光谱角度（该波段ＣＯ 吸收强度较弱，且存在很强的ＣＨ４ 和Ｈ２Ｏ 重叠吸收），还是从ＳＣＩＡＭＡＣＨＹ 仪器问题的角度（近红外波段探测器容易出现结冰现象），都给ＣＯ 反演带来很大的挑战。本项目研发了一种针对ＳＣＩＡＭＡＣＨＹ 探测器结冰问题的新校正算法，校正后的ＣＯ 柱浓度反演误差以及时间一致性都比较理想，并与不同地基ＦＴＩＲ 观测结果进行了对比，相对偏差由校正前的６０％减小到了５％。此外，本项目研究云层对卫星遥感大气ＣＯ精度的影响，并以ＳＣＩＡＭＡＣＨＹ观测为例，详细论述一种云层影响的修正方法。并将云层影响修正前后的卫星ＣＯ反演结果与地基ＦＴＩＲ测量值进行对比，发现修正云层影响后，两者的测量相关性明显提高。最后反演获得的ＣＯ 柱浓度结果不仅可以用于准确获得ＣＯ 排放源与汇的时空分布信息，还可以为政府部门制定碳减排相关政策提供重要参考，有效控制全球温室效应。