人为二氧化碳排放被认为是大气中二氧化碳浓度持续增加的主要原因，且排放的长期增加被认为是气候变化和全球变暖的主要驱动因子。有效提取人为二氧化碳排放的位置和强度信息对于应对气候变化有重大意义。现有的温室气体观测卫星GOSAT，已经获取了大量的二氧化碳柱浓度数据，使科学家具有了在全球及区域尺度下实施大气二氧化碳浓度变化特征监测的能力。但二氧化碳作为大气中普遍存在的长寿命温室气体，相对于其背景浓度而言，由局部源所造成的局部通量梯度相对较小。并且由于大气系统的复杂性，二氧化碳浓度受多种复杂因素影响，直接利用卫星观测结果实现人为排放监测有较大难度。　　为能有效处理GOSAT卫星观测结果，探究有关人为二氧化碳排放的卫星遥感监测的方法，本文分析了GOSAT ACOS产品的原理、反演过程、影响因素，并利用TCCON站点观测结果及GEOS-Chem模拟结果验证并分析评价了ACOS产品精度、影响精度的因素等产品特点;为分析大气二氧化碳浓度变化与相关影响因素的关系，本文利用了WDCGG观测站点结果及GOSAT反演产品分析了全球二氧化碳的时空分布特征，并结合植被和排放数据的空间特征分析各影响因素的作用效果;在此基础上，本文选定了亚洲中东部区域为研究区，结合了时空克里格插值方法和时序特征聚类方法，基于数据驱动的方式对卫星观测数据的时空插值结果进行时序特征聚类，将时间序列特征一致的区域进行了归并，在所获得的聚类结果上，利用所收集的排放数据、植被NPP数据、陆表覆盖数据进行叠加分析，展现区域的平均浓度特征分布与区域碳排放、碳吸收强度分布的一致性，分析得到高排放目标区域，以及浓度变化特征对排放及吸收之间的响应。　　研究结果表明:卫星观测产品虽能展现一定程度的区域局地因素的影响，但不确定性较强，单次卫星反演产品所承载的人为排放信号容易被淹没在系统不确定性中;按聚类结果进行归并后，可展现各区域的排放与吸收特征的空间格局，区域年均浓度值对区域排放强度有较好的响应，区域季节变化幅度对植被吸收同样也有较好的响应，即各聚类分区的平均Xco2时序变化过程也可以被地表人为排放和植被生态吸收两种影响因素的作用所解释，而同时也验证了强的区域排放会削弱季节变化幅度与NPP之间的响应关系;在聚类结果基础上，可利用区域的年均值对排放强度进行表征，决定系数达到0.771，从而验证了在区域尺度上进行人为CO2排放卫星遥感监测的可行性。　　本研究的创新点主要在于:　　1、本文提出了一种基于GOSAT卫星遥感观测的人为CO2排放监测方法。该方法结合了时空克里格插值方法和时序特征聚类方法，基于数据驱动对卫星观测数据的时空插值结果进行CO2浓度时序变化特征的聚类，由此利用聚类区域的年均值对排放强度进行了表征。　　2、本文研究指出了大气CO2浓度变化聚类与人为排放及NPP有着一定的区域相关关系。以亚洲中东部区域为实验区，进行CO2浓度变化聚类后的区域，能够展现大气CO2浓度与人为排放和NPP存在较强的相关关系;并指出区域的Xco2年平均值可以作为评价CO2人为排放强度的指标，而区域的Xco2年季节变化幅度可以作为描述NPP的潜在指标，因此利用时序特征进行聚类在探索他们之间的关系上有着重要意义。