随着碳中和目标以及全球碳盘点的现实压力，基于遥感技术的碳监测成为了领域热点。卫星遥感具有客观、连续、稳定、大范围、重复观测的优点，已成为监测全球碳盘查不可或缺的技术手段，卫星遥感也正在成为新一代、国际认可的全球碳核查方法。目的就是梳理碳中和与碳达峰对卫星遥感的现实需求，系统总结遥感技术在生态系统碳储量、碳收支、碳循环以及人为源排放反演等领域的技术发展，以实践的角度切实解决遥感技术在生态、能源、大气等领域的碳排放监测及模拟问题。

研究院将围绕海洋和陆地生态系统，采取大数据深度学习等前沿算法，发展水圈-生态圈关键参数的多源卫星遥感与地面观测协同反演技术体系，建立耦合生态系统模型的高分辨率碳同化系统，联合多源观测数据，优化生态系统模型关键参数、光合和呼吸过程碳通量、生态系统固碳与耗水关系，揭示生态系统碳通量时空格局。

本方向研究内容包括以下几方面：

1.全球森林碳汇计量

在全球气候变化背景下，森林碳汇的精确计量和评估显得尤为关键。遥感技术，特别是SAR（合成孔径雷达）、高分辨率遥感卫星、高光谱遥感卫星和星载激光雷达等，为森林碳汇计量提供了独特且高效的工具。本研究方向旨在深入探讨并应用这些先进的遥感技术，以实现森林碳汇的精确和高效计量。

首先，SAR技术因其对森林结构和生物量的高度敏感性，已成为森林碳汇计量的关键工具。SAR能够在各种天气条件下提供高分辨率的观测数据，对森林结构、覆盖度和生物量进行准确估算，从而为森林碳汇的量化提供重要数据支持。

其次，高分辨率遥感卫星可以提供详细的森林覆盖信息，对森林类型、密度和分布进行精确识别。这为森林碳汇的空间分布和变化趋势分析提供了宝贵数据，有助于更准确地评估碳汇的大小和分布情况。

高光谱遥感卫星则能够捕捉到森林的光谱特征，提供丰富的生物地球化学信息。通过分析和解译高光谱数据，可以更准确地识别森林的生物组成和生长状况，进一步提高碳汇计量的准确性和可靠性。

此外，星载激光雷达（LiDAR）技术因其高度精确的三维测绘能力，在森林碳汇计量中也发挥着不可替代的作用。星载激光雷达能够直接测量森林的垂直结构和生物量，为森林碳汇的精确计量提供了关键数据。

在地面观测方面，我们将进行少量的样方测量，获取实地验证数据，进一步验证遥感数据的准确性和可靠性。同时，利用机载高光谱激光雷达技术，我们可以加速样本测量过程，提高数据采集的效率和质量，从而为森林碳汇的计量和评估提供更为坚实的科学依据。

综上所述，结合SAR、高分辨率遥感卫星、高光谱遥感卫星和星载激光雷达等先进遥感技术，以及地面实地观测，本研究方向旨在实现全球森林碳汇的精确和高效计量，为森林管理和气候政策制定提供科学支撑。

2.点源碳排放监测系统

碳排放权交易、碳税核定的关键在于对排放实体进行准确、动态、无差别的核查。然而，现有手段中“由下而上”的核查耗时耗力，更新速度较慢，同时企业或出于利益原因，或出于统计遗漏并不能保证准确的汇报排放数据。通过测量大气中温室气体浓度进而反算碳排放，不需要依靠排放实体自行汇报，是一种第三方核查机制，能够很好的补充现有核查手段的不足。基于测量的碳排放核查对于浓度产品的精度、分辨率和频率都有着极高的要求，同时需要开发新型反演技术，创新大，难度高。本方向将采取天地一体化、主被动协同的大气遥感观测手段，结合多种类型大气传输模型和污染物扩散模型，重点解决强点源人为碳排放的大范围侦察、快速评估和高精度监测等问题。

高效、准确、可靠的人为碳排放天基测量手段是实现“碳中和”的关键基础。近年来，快速发展的卫星遥感CO2监测技术为达成上述目标提供了可能性。然而，单一机制的卫星遥感手段受制于物理机制和硬件水平，距离实现准确的碳排放测量尚存在显著的差距。因此，探索主被动协同的探测机制，发展新理论、新方法实现高效、准确的强点源碳排放天基测量是亟待解决的问题。本方向拟发展一套适用于天基高分辨光谱仪和激光雷达同时探测机制的仿真系统，并研制兼顾高分辨（<1 km）、高覆盖（>90%）、高精度（<0.8 ppm）和高可用（>25% ）特征的主被动一体化XCO2反演算法，进而针对重点碳排放源开展排放强度模拟观测实验。为DQ-2星及下一代碳卫星等国家重大科技计划的顺利实施提供明确、定量的理论基础和参考依据 。同时，也为发展高效、可靠的天基人为碳排放监测系统提供自主可控的技术储备，为我国的 “碳中和”计划提供科技助力。

依托团队自行研制的具有自主知识产权的国际首台车载双温室气体（CO2\CH4）探测激光雷达，对典型强点源排放附近的温室气体浓度场实施三维扫描观测，进而计算其碳排放强度。在待测区域设置移动气象站获取气象参数，包括温度、压强、风速、风向，结合高斯扩散模型、气象数据、内点罚函数模型（Interior Point Penalty Function，IPPF）对排放点源的位置以及强度信息进行反演。本项目的顺利实施将为碳排放核查提供一种全新的“中国方案”，帮助解决碳排放权交易市场建设中所面临的最大挑战之一——弄清各实体的碳排放实际情况，因此，既具有科学技术方面的重大创新，也对国民生产有着直接的支撑作用。

3.海洋碳汇定量监测

海洋是地球最大的碳库，其强大的固碳能力在全球气候调节、碳循环中起着重要的作用。其中边缘海（海岸带）是海陆物质能量交换的主要场所，频繁的人类活动对近海区域碳循环有着重要的影响。针对海岸带水域时空变异性大、光学性质复杂、海-气系统耦合、影响要素繁多以至于碳通量估算不准确的难题，基于多源大数据融合技术，协同调度空-天-地一体化遥感观测手段，综合光学、激光雷达、微波等多种传感器系统，突破传统的基于少量数据的物理建模方法的局限，采取大数据深度学习等前沿算法，开展多尺度下、三维的、高时效性的海岸带颗粒有机碳含量遥感监测研究，进一步提高海洋碳通量估算、净初级生产力评估的精度。同时对人类活动影响下的海岸带碳排放的来源、运输途径、驱动因素等进行综合分析，为海洋碳源、碳汇的精确监测提供基础技术支撑。

4.区域尺度碳通量监测

区域尺度的碳通量监测对于各省碳配额的划定有着重要的意义，网格化碳通量数据是决策层了解各自地区碳排放空间分布和变化规律迫切需要的资料。人为碳排放主要源于化石燃料使用和土里利用变化，其中超过70%的化石燃料使用位于城市地区。此外，农业碳源汇也会对区域尺度的碳通量估计精度产生显著影响。本方向围绕城市和农业两大人为活动相关的区域尺度碳排放监测问题开展研究。研究内容包括以下两方面：

城市碳排放定量监测与空间分布。针对何种城市形态演化模式更有利于缓解碳排放，其效应在不同空间尺度下是否存在差异的问题，突破传统的城市形态单方向影响碳排放的理论，结合夜间灯光遥感数据，在提取中国城市建成区的基础上，分别从城市空间形态与城市社会经济形态两个维度开展城市形态的多尺度测度。在考虑区域、省级和地级市三个不同空间尺度背景下，开展城市形态的演化特征与规律。通过构建广义空间两阶段二乘法回归模型，剖析城市空间形态与城市社会经济形态演化对碳排放的影响及其空间尺度差异。进一步在考虑交通通达性、住宅密度以及空间集聚效应三种影响因素的基础上，利用中介效应模型识别与分析不同空间尺度下城市形态演化对碳排放影响的驱动机制。本项目将解答在不同空间尺度下究竟优先考虑哪种低碳城市形态，为我国构建可持续的低碳城市规划体系提供新的思路和方法。