《聯合國氣候變化框架公約》

與《IPCC國家溫室氣體指南清單》

1992年5月9日，聯合國大會通過了一項公約——《聯合國氣候變化框架公約》（UNFCCC），該公約的終極目标是将大氣溫室氣體濃度維持在一個穩定的水平，在該水平上人類活動對氣候系統的危險幹擾不會發生。這是人類曆史上應對氣候變化的第一個裡程碑式的國際法律文本，也是全球首個為全面控制二氧化碳等溫室氣體排放，應對全球氣候變暖給人類經濟和社會帶來不利影響的國際公約。《公約》自1944年3月21日起對中國生效，如今已有190多個締約方。它與1997年《京都議定書》、2016年《巴黎協定》一起，形成2020年後的全球氣候治理格局。

聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC），做為《聯合國氣候變化框架公約》(UNFCCC) 和全球應對氣候變化的核心技術支撐機構，在全球應對氣候變化過程中發揮了決定性作用。其制定的《2006 IPCC 國家溫室氣體清單指南》，為世界各國建立國家溫室氣體清單和減排履約提供了最新的方法和規則，其方法學體系對全球各國具有深刻和顯著的影響。在2019年的指南修訂版本中，首次完整提出了基于大氣濃度（遙感測量和地面基站測量）反演溫室氣體排放量、進而驗證傳統自下而上清單結果的方法。

“反演”為何如此重要？

在IPCC-49全會上，針對第1卷中的利用大氣濃度反演溫室氣體排放量的方法及其在《2019清單指南》中的文字表述進行了多次讨論，凸顯了各國對于這種新方法的重視。這其中提到的“反演”到底為何物？怎樣通過時空數據的“反演”，實現不同尺度的大氣碳排放監測？

反演是指能夠模仿人類智能的計算機程序系統的人工智能系統，它具有學習和推理的功能。例如專家系統、人工神經網絡系統等。在反問題求解過程中應用人工智能的方法技術，引導局部或全局最優，這種反演方法稱為人工智能反演，現階段又分為線性反演、疊代反演、最優化反演等。而典型的應用，就是基于衛星遙感影像的反演。

地球表面是一個複雜的系統，在之前的《一文了解遙感衛星影像處理及其發展趨勢》中，我們提到，遙感影像特征是由地面反射率、大氣作用等過程形成的，對地觀測得到的遙感像元從幾米到幾公裡的空間分辨率。人類對地表真實性的了解，需要用多種參數來描述，如果以遙感影像為已知量，去推算某個影響遙感成像的未知參數，就可以得到人們實際需要的地表各種特性參數，這個過程就是遙感反演。

所以，反演本質上是一個病态反演問題，因而必須在反演過程中盡可能地充分利用一切先驗知識，把新觀測的信息量有效地用于時空多變要素的估計上，使新觀測中的信息有效分配給這一複雜系統中的時空多變參數。通俗地說，就是在混沌系統中輸入先驗信息，并不斷添加新的确定性信息，反推直至未知因素準确“顯形”。

而在消除不确定性的層面上，又可以将反演看做是一個不斷學習、不斷演進和無限逼近現實的進程，通過機器對海量曆史時空數據的深度學習，對參數進行修正和精準化，所以，遙感反演與AI緊密結合在一起，也将成為具有巨大潛力的時空智能基礎。

不僅僅是清單指南中提出的大氣反演，遙感衛星對地觀測到的各類自然資源及其異常情況，如幹旱、水體污染等，都可以通過遙感反演實現定量監測，例如廣泛應用的歸一化植被指數（NDVI），用于定性和定量反映植被覆蓋度及其生長活力，通過測量近紅外（植被強烈反射） 和紅光（植被吸收）之間的差異來量化植被。

利用MODIS（MOD13Q1）遙感植被長勢監測

綜上所述，基于時空的反演對于“碳達峰、碳中和”來說，是一種重要的監測和管理手段，主要作用在兩個方面。

在大氣溫室氣體排放的層面，基于高空間分辨率溫室氣體排放網格數據庫和遙感數據的結合，實現對CO2/CH4溫室氣體、NO2/SO2/O3污染氣體監測，成為全球、全國，以及各省市地區的碳預算科學設置、碳核算準确檢驗的宏觀基礎，對于碳核算具有重要意義。

而在生态保護方面來說，遙感反演能夠對面積廣闊的自然資源和植被實現快速、準确的常态監測和保護，對水華和富營養化、幹旱和荒漠化等生态異常現象及時發現和量化追蹤，實現生态成效性保護。

大氣反演的“上下結合”

《2019 IPCC 國家溫室氣體清單指南》中可以看到的趨勢是，基于大氣濃度(遙感測量和地面基站測量)反演溫室氣體排放量，進而驗證傳統自下而上清單結果的方法将會越來越重要。

這是一種将天上的遙感星座對地觀測與地面的基站相結合，自上到下相互驗證的一種科學、精細、客觀的評估測量方式：基于觀測的溫室氣體濃度和氣象場資料，利用地面排放網格定标，結合反演模式“自上而下”核算區域源彙及變化狀況。在實踐中，該模式優于傳統單純通過排放因子和活動水平計算溫室氣體排放核算方式，成為各國溫室氣體清單檢驗和校正的重要手段。

這其中，地面高空間分辨率的溫室氣體排放空間網格數據是大氣濃度反演的基礎數據和定标數據，是國際遙感數據（GOSAT和OCO-2等溫室氣體觀測衛星數據）定量反演的關鍵。

歐空局（ESA）2021年“大氣反演”中，使用了6個CO2模型，22個CH4模型，3個N2O模型，這些模型來自全球碳項目合成，利用大氣測量、氣體傳輸模型和通量圖，計算了地表到大氣的碳排放量，并分别提供了CO2, CH4, N2O的月通量。

歐空局2021大氣反演模型

所以，建設高空間分辨率溫室氣體排放網格數據庫，以此數據庫和遙感數據為基礎，推進基于大氣濃度(尤其是遙感監測濃度)反演溫室氣體排放量的技術和方法，成為一種碳核算的可行辦法，同時也能逐級深化推演，成為實現省市區域大氣定量反演監測的宏觀基礎。

2018 年9月全球大氣二氧化碳（CO2）監測結果，可清晰反映空間分布特點和波動趨勢，該月份南半球二氧化碳（CO2）濃度高于北半球，整體分布趨勢與國外同類衛星GOSAT、OCO-2監測結果一緻。| 中國高分衛星應用國家報告

去年年底，我國也建成了首個自上而下反演大氣二氧化碳源-彙變化的反演核算系統—— 中國氣象局碳監測核查支持系統（CMA.Carbon MVS v1.0）。

該系統依托中國氣象局59個溫室氣體在線監測站高精度二氧化碳濃度數據，輔以碳衛星二氧化碳柱總量數據，掌握全球1×1度、中國區域45×45千米、城市5×5千米格點人為和自然碳通量變化，也是我國第一個可業務運行的全球、中國區域和省市、格點尺度四級嵌套格網碳監測同化反演核算系統。

基于衛星遙感時空數據，還能夠支持監測不同行業來源的碳排放。

由全球多個科研團隊和科學家組成的FFDAS項目組，使用來自衛星圖像的遙感數據，結合國家燃料數據和一個全球發電廠數據庫來創建全球二氧化碳排放圖，以10公裡的分辨率量化全世界每小時來自化石燃料的二氧化碳排放量。

FFDAS建立的全球二氧化碳排放圖：可以看到CO2排放量因時間而異。白天，每小時碳排放量高于夜間，進入夜晚，碳排放量從紅色（高于平均值）變為綠色（低于平均值）

而這個顆粒度還能夠不斷深入，直至某個區域。

自然資源部利用衛星遙感技術手段，對全國鋼鐵行業用地情況及産能情況進行專項監測，在這個過程中，利用熱紅外衛星數據反演地表溫度信息，分析其熱環境變化，獲得了鋼鐵廠區地表溫度圖及高溫區分布圖，估算鋼鐵企業産能，提取疑似地條鋼生産企業，并利用衛星遙感影像進行排查與驗證，可估算監測區的動态生産狀态。

監測區域生産狀态評定圖 | 中國高分衛星應用國家報告

多源衛星數據、高空間分辨率碳排放系統産生的海量時空數據，通過時空數據平台服務，能夠靈活構建适合省市地區的人為碳排放總量變化、自然碳彙變化監測與核查應用，并通過接入人工智能、反演模型、區塊鍊進行時空溯源，分析重點排放源、溫室氣體排放量和減排潛力，加快各地區落實減排目标；并協同支撐碳排放量配額的合理分配和指導碳排放權市場交易。

“上下結合”水生态保護

地球空間信息學為人與自然可持續發展之道的探索提供了大的框架，基于時空的反演，更能夠幫助人類關注到自身與自然生态之間的動态關系，分析和挖掘人類與自然之間存在的空間、因果關系和發展趨勢，對于“碳達峰、碳中和”保護和發展碳彙有着關鍵作用。

在這個領域中，遙感反演在保護水資源、及時發現水污染的水文水資源監測方面也有着廣泛、智能的監測作用。在水資源遙感監測方面利用的遙感反演手段，與大氣反演類似，采用衛星和地面同步觀測的方式“上下結合”——

通過遙感衛星的動态監測，對同一地區不同時相地表水體的遙感影像進行水體分布範圍提取與對比分析，獲得其動态變化的水資源和水生态環境宏觀狀态。

對水體進行實地取樣化驗，測取水體光譜，根據實測水質參數和同步高分影像，可構建葉綠素 a 濃度、懸浮物濃度、濁度、透明度、溶解氧、化學需氧量和總磷濃度等遙感反演模型，及流域下墊面分類和水文參數等，實現水資源、水生态多要素的遙感精細定量監測與趨勢分析。

基于高分衛星數據的潘家口-大黑汀水庫水質遙感監測 | 中國高分衛星應用國家報告

通過遙感衛星影像不斷的動态實時更新形成的時空累積和實時變化，能夠建立具有廣泛應用價值的高效、動态水資源監管和水生态保護的高分遙感監測體系。

除了反演水功能水質物理參數，利用遙感手段還可反演降雨、蒸發、土壤含水量、積雪覆蓋等水文參數，有利于水土保持的生态能力，同時促進農業生态發展。

（圖片源自網絡）

在多源衛星觀測體系和萬物互聯的時空時代，我們能夠利用時空數據所做的智能化監測與應用還有很多，因為借助于時空的視角，人類的認知在空間和時間維度被前所未有地拓寬和深化。

但另一方面，全人類也面臨着前所未有的氣候變化危機，如何利用前所未有的時空認知，去應對并盡力解決人類社會發展所面臨的巨大挑戰，這是時代的命題，呼喚着更多地球科學、行業算法、人工智能、區塊鍊等技術的參與進來，制定行動基準、實現高效協作，最終實現“碳中和”和全球可持續發展。