傅里叶变换红外光谱技术可同时测量多种温室气体组分的浓度。 仪器噪声和谱线重叠效应会对光谱数据的质量产生影响, 从而影响各组分反演浓度的结果。 针对上述问题, 使用不同数量的主成分对时序测量光谱矩阵进行重建, 并将重建光谱矩阵与原始光谱矩阵之间的欧式距离和余弦距离作为动态选择主成分数量的判据, 重建时序测量光谱, 从而提高时序光谱数据的质量。 采用该方法分别对数值仿真光谱、 标准气体测量光谱和外场实验测量光谱进行了处理。 结果表明, 叠加0.001 RMS噪声的数值仿真光谱经过光谱重建后, 光谱的结构特征未明显改变, 重建光谱与原始光谱之间的残差标准差为4.191×10-4, 有效降低了测量光谱中噪声的影响。 采用该方法对标准气体的平均测量光谱进行了重建, 并比较了重建光谱与平均光谱的反演浓度精度。 1 min平均测量光谱反演各组分浓度的精度为CO2: 0.24 μmol·mol-1、 CH4: 5.24 nmol·mol-1、 N2O: 2.92 nmol·mol-1和CO: 4.72 nmol·mol-1; 5 min平均测量光谱反演各组分浓度的精度为CO2: 0.18 μmol·mol-1、 CH4: 2.30 nmol·mol-1、 N2O: 1.03 nmol·mol-1和CO: 1.53 nmol·mol-1; 1 min重建光谱反演各组分浓度的精度为CO2: 0.17 μmol·mol-1、 CH4: 2.97 nmol·mol-1、 N2O: 0.72 nmol·mol-1和CO: 1.40 μmol·mol-1; 5 min重建光谱反演各组分浓度的精度为CO2: 0.15 μmol·mol-1、 CH4: 1.74 nmol·mol-1、 N2O: 0.29 nmol·mol-1和CO: 0.97 nmol·mol-1。 利用重建光谱进行反演能够显著提高气体反演浓度的精度, 5 min重建光谱反演浓度的精度结果能够达到WMO/GAW的扩展测量精度要求。 在外场实验中, 1 min重建光谱反演CO2得到的浓度与1 min平均光谱反演得到的CO2浓度的相关系数可达到89.40%。 综合分析可知, 对FTIR时序光谱数据进行主成分动态选择不仅降低了时序测量光谱中噪声的影响, 而且有效保留了时序测量光谱的特征变化信息。

卫星载荷在海洋上探测温室气体时，为获得高精度的气体浓度数据，采用海洋耀斑观测模式，因此实时耀斑位置的准确计算是获得高精度有效数据的必要前提。提出了基于最优线搜索的改进海洋耀斑计算模型，根据WGS-84椭球模型，在二分法搜索满足镜面反射耀斑点要求的基础上，采用最优化中线搜索的思想对算法进行改进，使其更好地符合耀斑点共面条件。经仿真分析，与卫星工具包（STK）仿真结果对比，所提改进模型计算的耀斑位置距离误差显著降低至90 m。

分析了国内外主要的温室气体通量测量方法，包括针对地球生态系统通量的测量方法和针对人为排放通量的测量方法。梳理了地基原位通量测量网络、地基和星载被动遥感技术和以激光雷达为代表的主动遥感技术的研究现状与进展，分析了当前测量技术对人为碳排放的探测能力。结合国内外发展趋势，展望了为满足全球和区域人为碳排放监测的需求，需要同化原位探测与主动遥感探测数据、通过科学的卫星组网提高时空分辨率并建立不同尺度的模型。

全球气候治理和温室气体减排已经到了刻不容缓的地步。自工业革命以来，大气甲烷（CH₄）体积分数一直持续上升，目前全球平均值已达约1895.7×10^-9，加上CH₄全球变暖潜能值比二氧化碳（CO₂）高约27~30倍，因此对大气CH₄的监测成为碳减排的重点与热点。利用卫星遥感探测速度快、覆盖范围广、获取信息丰富等优势，可以实现高精度、高时空分辨率且全球覆盖的大气CH₄浓度监测。据此，首先对大气CH₄探测卫星及传感器的发展进行梳理与介绍，从早期的被动热红外探测，到对近地CH₄浓度变化更为敏感的被动短波红外探测，再到以甲烷遥感激光雷达任务（MERLIN）为代表的主动型探测，CH₄探测传感器空间分辨率提升至5~10 km，探测精度提升至10×10^-9以内，并朝着高时空分辨率、高精度和连续观测一体化的目标不断发展；然后，对各类传感器不同算法的原理、适用条件和反演精度等进行归纳总结，其中精度最高、应用最为广泛的全物理算法的反演精度已达到了0.3%；最后，结合大气CH₄卫星遥感发展现状与双碳目标的战略需求，对CH₄卫星遥感和反演研究的发展趋势进行总结与分析，旨在为我国大气CH₄卫星遥感体系建设提供一定的参考。

研制了一套90 m的开放光路傅里叶变换红外光谱（OP-FTIR）温室气体分析测量设备，并利用该设备开展了CO₂、CH₄和CO质量浓度的高精度检测。OP-FTIR系统反演CO₂、CH₄和CO的光谱区域分别为2102~2250 cm^-1、2920~3140 cm^-1和2172~2210 cm^-1。以采集到的中红外吸收光谱为反演基准，开展了与Picarro温室气体分析仪的对比测试。选取测量期间10 d的数据，研究了温湿度、风向风速与环境大气中CO₂、CH₄和CO质量浓度的关联度，并详细分析了污染物的日变化特征。实验结果表明：研制的OP-FTIR光谱系统监测温室气体质量浓度具有较高的可靠性；温度、相对湿度、风速和风向对当地污染物质量浓度影响显著；CO₂、CH₄和CO质量浓度的时序变化具有明显的周期性变化趋势。将CO、CH₄质量浓度分别与CO₂质量浓度进行相关性分析，相关系数分别为0.495和0.659。

全球、区域及城市的碳浓度、碳源汇信息是应对气候变化、达成双碳目标、完善国际谈判、支持治理政策制定与执行的重要依据。国际认可的 “自上而下” 方法将卫星观测作为基础的通量计算技术, 是验证温室气体排放清单的重要手段。系统介绍了温室气体的卫星探测载荷原理、类别和发展, 以及反演、估算 CO 2 、CH 4 和 N 2 O 的浓度和排放通量的方法, 还有探测缺失和误差存在的影响因素等; 分析了对卫星探测温室气体能力提高的迫切需求, 浓度反演和排放量估算精度不足, 以及 N 2 O、氟化物等其他温室气体遥感研究缺乏、地基遥感验证能力薄弱等问题; 最后总结了我国温室气体卫星遥感技术的发展趋势, 主要是面向主被动高时空分辨率卫星的研制应用、高精度多尺度排放量估算 (特别针对城市、小区域和点源尺度)、氟化物遥感评估等主题, 以加强对碳排放的量化观测, 并增强对碳循环的理解, 提高感知和应对气候变化的能力。

欧空局 2019年将“人为二氧化碳排放监测任务CO2M”列为哥白尼计划的Sentinel 7任务，并在前期方案设计的基础上，签订了载荷研制合同。该卫星的主要探测仪器有用于CO2和NO2探测的CO2I和NO2I组合光谱成像仪、多角度偏振仪MAP和三波段高空间分辨率云成像仪CLIM。基于公开文献，概述了该任务的需求以及主要光学有效载荷的性能指标需求、探测原理、结构设计和关键技术等。

农田土壤温室气体排放对气候变化的响应是农业响应气候变化的热点问题。本试验开展了CO2浓度和温度升高对冬小麦土壤温室气体排放影响的研究，测定CO2浓度(600 μmol/mol)和温度升高(环境温度+2℃)条件下冬小麦土壤中硝态氮和铵态氮的含量，以及温室气体排放通量和生长季排放总量，结合冬小麦的产量计算该生长季的综合温室效应(GWP)和温室气体排放强度(GHGI)。结果表明: 拔节期CO2浓度和温度升高条件下，冬小麦土壤硝态氮含量显著增加; 三个时期CO2浓度和温度升高条件下，冬小麦土壤铵态氮含量均以不同程度增加; 升温(T1C0)、CO2浓度升高(T0C1)及复合(T1C1)条件下，CO2生长季总排放量较对照(T0C0)分别增加了20.73%、22.18%和23.28%; 而N2O生长季排放总量只有在T0C1中会显著增加，T1C0及T1C1中N2O生长季总排放量较T0C0分别减少了26.35%、18.41%; T1C0中CH4生长季总吸收量较T0C0显著减少了93.56%，T0C1及T1C1对其无显著影响; T1C0中冬小麦产量较T0C0显著减少了19.93%，而T0C1和T1C1中分别增加了15.36%、9.88%。T1C0、T0C1和T1C1中GWP与T0C0相比均显著增加，而GHGI在T1C0中较T0C0显著增加，T0C1和T1C1中GHGI与T0C0相比有所减少，但不显著。综上所述，在CO2浓度升高和温度升高的条件下，CO2和N2O生长季总排放量均有不同程度的增加，CH4生长季总排放量在升温处理下会显著减少。麦田三种温室气体预估GWP对环境不利。本研究对CO2浓度和温度升高条件下的北方麦田温室气体进行了估算，可为未来农业减排措施的制定提供理论支持。

基于我国GF-5号卫星上大气温室气体监测仪(GMI)的遥感数据,开展中国区域的CO₂反演实验,根据中国区域特征差异对CO₂廓线样本进行统计,构建了适合中国区域特征、具有代表性的样本集,然后将统计反演得到的CO₂廓线作为初始值代入物理反演方法当中,形成协同统计和物理方法的新算法。通过分析新算法的反演结果,得出协同反演算法在单独使用物理反演算法的基础上精度提高了47.7%,其反演结果与国际上同类型的卫星OCO-2提供的观测结果的相关性达到88.5%。