大气二氧化碳（CO₂）是导致全球变暖和气候变化的主要温室气体之一。精准获取区域CO₂柱浓度（XCO₂）时空分布特征，对支撑我国“碳达峰、碳中和”目标实现具有重要科学价值。OCO-2卫星可提供高分辨率XCO₂观测数据，但受云层、光照、观测幅宽等因素影响，数据存在大面积缺失，难以实现大区域空间连续覆盖。
为此，本文采用经验贝叶斯克里金插值法对OCO-2 XCO₂空白区域进行填补，生成2015—2021年京津冀区域空间分辨率为0.1°的逐月XCO₂数据；利用TCCON香河站点数据完成精度验证，并结合降水、气温、植被、人为碳排放等因素，系统分析京津冀XCO₂时空分布规律。
一、数据与方法
1. 研究区与数据
研究区为京津冀地区（36°00′~42°40′N，113°27′~119°50′E），地势西北高东南低，属温带大陆性季风气候，人口密集、产业集中，碳排放量约占全国11%。所用卫星数据为OCO-2 L2 XCO₂产品（OCO2_L2_Lite_FP v10r），时间跨度为2015—2021年；验证数据采用TCCON香河站点XCO₂观测数据（2018-06—2021-04）；辅助数据包括ERA5降水与气温数据、MOD13C2 NDVI数据以及ODIAC人为碳排放数据，各类数据相互配合，为研究开展提供支撑。
2. 核心方法
研究采用的核心方法分四步开展，首先以0.1°×0.1°网格对OCO-2数据进行加权聚合，计算得到月均XCO₂数据；其次采用经验贝叶斯克里金插值方法，实现缺失数据的精准填补；随后运用R²、RMSE、MAE三个指标，完成插值结果的精度验证，确保数据可靠性；最后通过时间序列分解与相关分析相结合的方式，揭示京津冀XCO₂的时空特征及其驱动机制。
二、结果与分析
1. 数据填补与精度验证
插值后数据覆盖度大幅提升，月尺度、季尺度、年尺度平均覆盖度分别提高95.4%、88.36%、69.19%。与香河站点对比验证显示，插值数据的R²=0.84，RMSE=1.91 μmol/mol，MAE=1.40 μmol/mol，而原始OCO-2数据的R²=0.79，RMSE=2.20 μmol/mol，MAE=2.05 μmol/mol，这一结果表明插值数据精度更高，与地面实测数据的一致性更好。
2. 时空分布特征
时间变化
2015—2021年，京津冀XCO₂呈持续上升趋势，由400.34 μmol/mol增至416.67 μmol/mol，年均增长2.33 μmol/mol，同时该区域XCO₂具有显著的季节性特征，整体表现为4月最高、8月最低，夏秋季浓度低于春冬季，季节波动规律明显。
空间分布
京津冀XCO₂空间分布以太行山—燕山为分界线，呈现出明显的区域差异，以北山区XCO₂浓度偏低，以南平原地区XCO₂浓度偏高，且XCO₂浓度随高程增大而逐渐减小；其中高值区主要分布在唐山、天津、廊坊、石家庄、邢台、邯郸等平原城市，低值区则集中在张家口、承德北部山区。
图 1 2015―2021年京津冀地区年均XCO2空间分布
3. 驱动因素相关性
对月均 XCO₂时间序列分解结果显示，趋势项反映长期持续上升特征，且 2020—2021 年增长速率较 2015—2016 年有所放缓；周期项体现显著季节性波动，与季节气候及植被变化高度契合；残差项代表不规则随机波动。
图 2 2015―2021年京津冀地区月均XCO2时间序列分解图
相关性分析表明，NDVI、气温、降水与月均 XCO₂呈负相关，且与周期项相关性远高于与原始序列、趋势项及残差项，其中植被影响最为突出，说明自然因子主要调控 XCO₂季节波动；人为碳排放则主导区域 XCO₂的长期上升趋势。
图 3 2015―2021年京津冀地区各因素与月均XCO2及其时间序列分解的趋势项、周期项、残差项的相关系数
三、结论
经验贝叶斯克里金插值可有效填补OCO-2 XCO₂数据空白，大幅提升空间覆盖度与监测精度，验证指标满足区域碳监测应用要求；京津冀XCO₂呈现“逐年上升、春高夏低、北低南高”的时空格局，与地形、植被覆盖、人类活动强度高度耦合；植被、气温、降水主导XCO₂季节波动，人为碳排放主导长期增长趋势，研究结果可为区域差异化碳减排、生态修复与“双碳”政策制定提供科学支撑。
课题组介绍
中国测绘科学研究院自然资源调查监测研究中心团队
面向国家自然资源调查监测与“双碳”战略需求，专注大气温室气体遥感监测、自然资源碳汇评估、空天地一体化碳监测技术研发。承担国家自然科学基金、自然资源部专项等项目，在多源碳卫星数据融合、高精度反演与区域碳时空分析领域具备扎实理论与工程应用积累。
郭淑新, 乔庆华, 桑会勇, 刘佳, 甘霖. 基于OCO-2数据的京津冀地区CO₂柱浓度时空特征分析[J]. 大气与环境光学学报, 2026, 21(2): 253-266.
GUO Shuxin, QIAO Qinghua, SANG Huiyong, LIU Jia, GAN Lin. Analysis of spatiotemporal characteristics of CO₂ column concentration in the Beijing-Tianjin-Hebei region based on OCO-2 data[J]. Journal of Atmospheric and Environmental Optics, 2026, 21(2): 253-266.
