从卫星观测中估算人为二氧化碳排放有助于提高二氧化碳排放报告的透明度。在研究中，团队提出了一种利用OCO-2柱平均CO2干空气摩尔分数（XCO2）观测值计算CO2排放量的方法。首先在OCO-2轨道上数据中寻找局部的XCO2羽流增强，并通过将OCO-2识别的XCO2增强与基于人为二氧化碳的开放数据清单（open data Inventory for Anthropogenic CO2，ODIAC）提供的排放率的高斯羽流模型模拟的XCO2增强之间的差异最小化来反演CO2排放量。在2014年9月至2023年6月从OCO-2中成功反演的473个案例里，平均每小时估算CO2排放量(OCO-2 emissions))为6166.52 tCO2/h，不确定度为1604.51 tCO2/h。与ODIAC、全球大气研究排放数据库（(Emissions Database for Global Atmospheric Research，EDGAR）和中国多分辨率排放清单（Multi-resolution Emission Inventory for China，MEIC）排放清单的比较表明，OCO-2 emissions被略微高估。全球OCO-2 emissions约为ODIAC的1.25倍，EDGAR的1.22倍，而在中国，OCO-2 emissions是MEIC的1.39倍。通过对加州、利雅得和新疆的案例研究进行综合评估，并将结果与相关调查进行比较，这种差异可归因于排放清单统计数据缺失、实际排放量随时间变化、复杂地形和其他因素。总之，本研究利用OCO-2卫星数据有效量化了CO2排放量，为监测重要区域CO2排放量提供了有价值的见解。

该研究的相关成果以“Retrieval anthropogenic CO2 emissions from OCO-2 and comparison with gridded emission inventories”为题发表在环境科学与生态学领域国际权威期刊《Journal of Cleaner Production》(JCR一区，中科院一区top，IF = 9.7)，该期刊影响因子为在环境科学领域国际排名第二十四位（JIF: 24/358）的期刊。IERSD团队博士研究生靳春林为论文的第一作者，国际欧亚科学院院士，国际宇航科学院院士薛勇教授为论文通讯作者，mgm美高梅79906为论文第一完成单位。

以上工作得到了团队承担的国家自然科学基金委员会面上项目（42275147）和徐州市重点研发计划（KC22108)）的支持。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.141418