二氧化碳,作为主要温室气体之一,其浓度自工业革命后持续上升,并于2015年突破了400ppm这一历史极值。大量科学研究发现,人为排放的温室气体是造成大气温室效应的主要原因,也是全球气候变化的主要驱动因素。因此,实时监测大气CO₂浓度对于全球碳源汇特征的分析,以及碳排放政策的制定具有十分重要的意义。近年来,随着卫星遥感技术的不断发展,AIRS（Atmospheric Infrared Sounder）、IASI（Infrared Atmospheric Sounding Interferometer）、CrIS（Cross-track Infrared Sounder）、GOSAT（Greenhouse gases Observing SATellite）和 OCO-2（Orbiting Carbon Observatory-2）等一系列星基红外传感器的陆续发射,利用星载传感器开展全球尺度CO₂浓度的快速监测已成为现实。然而,作为一种弱吸收痕量气体,CO₂浓度的反演精度仍是目前研究的难点与热点。针对此,本文开展了相关科学研究,主要研究内容和结论如下:1)全球卫星红外高光谱反演CO₂产品质量评估。采用多源星地CO₂数据,对AIRS观测反演的十年CO₂浓度产品质量进行了评估。通过与全球范围内132 种 WDCGG（World Data Center for Greenhouse Gases）站点测量值的对比,结果表明站点分布位置及海拔高度的差异性,会影响AIRS的CO₂数据的评估结果,其原因主要在于AIRS反演的CO₂敏感高度主要在对流层中层,而北半球地基站点受人为活动排放的低层CO₂影响较为显著,不宜直接用于AIRS CO₂产品的验证;通过对GOSAT反演得到的CO₂柱平均浓度、采用NUCAPS反演CrIS的CO₂浓度廓线、AIRS CO₂产品三者的对比,结果表明对流层中层CO₂浓度普遍高于近地面CO₂浓度,CO₂浓度变化受到人类活动影响显著,在使用不同卫星红外反演产品时需考虑其敏感高度的差异。2)二氧化碳红外反演通道的敏感性分析。基于RTTOV（Radiative Transfer for TOVS）快速辐射传输模式,针对AIRS、CrIS和IASI三种星载红外传感器的通道设置,采用廓线扰动和信息量方法,分析了 CO₂的敏感通道及其影响因素。研究结果表明,温度廓线反演的不确定性显著影响着CO₂浓度的反演结果,而湿度廓线的不确定性对其影响微弱;CO₂信息量在空间分布上受对流层中层温度的变化影响显著;相比红外光谱分辨率,仪器噪声的控制对CO₂反演精度的提升更为重要,拥有1305个波段的CrIS的CO₂反演效果优于AIRS（2378个波段）和IASI（8461个波段）。3)卫星红外高光谱CO₂数据的快速反演方法研究。利用卫星遥感实测辐射数据和气候资料模拟产生的辐射数据,分别采取DR（DualRegression）算法和线性回归算法进行了温度廓线及CO₂时间序列的快速反演研究。通过与NASA 业务反演产品及 NCEP GDAS（National Centers for Environmental Prediction Global Data Assimilation System）再分析资料的对比验证,结果表明,与物理反演方法相比,DR算法显著提高反演效率,并能保证较好的反演精度;优化线性回归算法的训练集有助于进一步提高温度廓线及CO₂的反演精度,使得DR算法可以具备近实时生产全球CO₂业务化反演产品的潜力。