编者按：从古至今，人类从未停止过探索未知世界的脚步，认知世界的能力和手段与日俱增。中科院之声与中国科学院空天信息创新研究院联合开设“观天测地”专栏，为大家介绍天上地上探索的那些事儿，带来空天信息领域最新进展，普及科学知识。

太阳能量以短波辐射形式抵达地球使地表升温，地球表面释放长波辐射以降温，但大气中停留的温室气体会吸收部分地球释放的长波辐射，从而产生大气变暖的效应。二氧化碳作为最重要的温室气体，自工业化以来全球大气二氧化碳浓度迅速增加，已经造成了全球变暖、土壤干旱、气候反常等一系列环境问题，给人类的生存环境带来极大威胁。

为应对气候变化对人类可持续发展的威胁，联合国可持续发展目标13（SDG 13）设立为“采取紧急行动应对气候变化及其影响”，中国积极响应气候行动，实施“双碳”国家战略。对于中国来说，高碳的能源结构是值得关注的问题，尤其是燃煤电厂的二氧化碳排放，几乎占到了全国总二氧化碳排放的50%，但现有的燃煤电厂温室气体排放清单由于统计数据更新滞后和排放因子不准确的问题逐步不能代表电厂真实排放量。

随着遥感技术的发展，地面上的气体排放信息可以由空间的传感器通过电磁波辐射感知，利用大气模型对卫星识别排放信息进行反演，为估算电厂二氧化碳排放提供了一种新的方法。该方法基于实测卫星数据，较少受到人为因素影响且时间分辨率较高，为不同地区的估算提供了统一的标准。因此，开展卫星遥感监测与反演，准确估算中国燃煤电厂二氧化碳排放量，不仅是电力行业开展碳减排的前提条件，还可以提供独立客观的碳排放监测数据，助力中国碳盘点以及评估重点行业碳减排效力。

中国科学院空天信息创新研究院遥感卫星应用国家工程研究中心石玉胜研究团队，提供了一种基于卫星数据自上而下反演地面电厂二氧化碳排放的方法。该研究团队结合多源碳卫星遥感数据（轨道碳观测者2号和3号）和优化后的高斯羽流模型开展长时间序列燃煤电厂二氧化碳排放量自上而下的遥感反演工作，在针对不同装机容量电厂（超大型（ 5000 兆瓦）、特大型（4000-5000兆瓦）、超大型（ 3000兆瓦））开展二氧化碳排放卫星识别的基础上，结合高斯羽流模型反演中国区域燃煤电厂的最新二氧化碳排放量数值，并优化模型大气背景值确定子模块，有效提高模型拟合相关系数，从而提高反演结果的精度。

图1 卫星遥感识别电厂碳排放羽流示意图

该研究利用长时间序列卫星数据筛选得到的14个羽流量化了中国六个燃煤电厂的二氧化碳排放量。研究估算的二氧化碳排放数值范围从超大型电厂（中国托克托）的63千吨/天到大型电厂（中国上都）的37千吨/天，相关系数为0.47-0.95。单个烟羽的不确定性从8%到42%不等（1σ），风速是影响碳卫星数据观测二氧化碳柱浓度大小的主要影响因素。当风速增加到10米/秒附近时，本研究中所有电厂的大气二氧化碳柱平均干空气混合比（XCO2）增强量均小于1 百万分率（ppm），意味着卫星碳排放反演精度将受到限制。

图2. 高斯羽流模型估算电厂二氧化碳排放量及不确定性图

图3. 卫星观测大气二氧化碳柱平均干空气混合比与风速关系图

经过与其他卫星和清单结果的验证，证明了数据识别方法的可行性较强，以及在大多数燃煤电厂该研究结果与自下而上的排放清单数值一致性较高，但是在部分电厂排放清单由于清单年限过长、机组更新换代、燃煤类型等原因与本研究结果显示出差异。

图4.卫星估算结果与其他排放清单结果验证图

这项研究扩充了重要点源碳排放实时监测的技术手段，有助于国家和地区制定有针对性的碳减排政策。此外，估计的具体排放值可用于优化排放清单，监测识别偷排漏排问题，为大气化学模型提供更准确的输入数据。

该研究成果以《基于OCO-2/3卫星观测和高斯羽流模型反演燃煤电厂CO₂排放》为题，发表在环境与生态学期刊《清洁生产》（Journal of Cleaner Production）。空天信息创新研究院硕士研究生郭文月为论文第一作者，副研究员石玉胜为论文通讯作者。该研究工作得到国家重点研发计划、国家自然科学基金和中国科学院等项目的支持。

来源：中国科学院空天信息创新研究院

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