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利用近红外波段的超精细光谱测量来提高卫星对近地面层CO2浓度的探测能力是最近10多年来大气CO2卫星遥感的一个新的发展趋势。相应的也对卫星遥感反演算法和地面验证技术提出了难题。本文基于中国碳卫星地面验证观测网络台站的两种地基超高光谱仪观测设备的性能,开发了利用近红外波段太阳超精细光谱提取整个大气柱的CO2含量的反演算法——基于差分吸收原理的类DOAS (Differential Optical Absorption Spectroscopy)方法和最优估计方法,并进行了实际反演应用。在此基础上结合SCIAMACHY (SCanning Imaging Absorption SpectroMeter for Atmospheric CHartographY)和GOSAT (Greenhouse gases Observing SATellite)碳卫星数据,分析了XCO2 (the column-averaged dry-air mole fraction of carbon dioxide)的时空变化特征。主要研究内容和结论概括如下：一.基于逐线积分辐射传输模式LBLRTM和离散坐标辐射传输模式DISORT,结合OSA (Optical Spectrum Analyzers)和FTS125M超高分辨率光谱仪的指标参数模型建立了完整的适用于CO2遥感的正演模型。二.利用所建立的正演模型,分析了大气气溶胶、地表气压、大气温度、光谱分辨率、光谱漂移、信噪比、太阳光谱等对CO2反演的影响。结果表明：光谱分辨率越高,光谱偏移量的影响越大,对于分辨率分别为0.2和0.02cm’的光谱,0.005 cm-1的光谱偏移量引入的反演误差分别约为-0.5 ppm和-1.5 ppm。光谱分辨率过高时,光谱的信噪比低,光谱分辨率过低时,不利于把干扰CO2反演的因素分离出来。太阳光谱的影响主要集中在夫琅禾费线,水汽的影响在水汽吸收线,二者引起的误差可以通过通道选择来消除。地表反照率和气溶胶对C02反演的影响小于0.1 ppm。仪器的光谱响应函数对反演均有较大影响,反演时应保证响应函数的准确。1 hPa地表气压误差引入的反演误差约为0.25 ppm,反演时地表气压的误差应小于1 hPa。1 K温度廓线偏差引入的光谱变化大于1 hPa地表气压误差引入的变化,但温度对光谱的影响可以通过通道选取来降低。C02廓线的不准确会引入1-4ppm的反演误差。三.发展了基于通道对比值求解XCO2的类DOAS反演算法。通过优化通道选择,可以避开夫琅禾费线以及水汽强吸收,并降低地表气压、温度廓线、信噪比以及光谱偏移量的影响。利用TCOON (Total Carbon column Observing Network)的观测光谱进行反演验证时,该算法的结果与TCCON官方产品差值的标准差均不超过0.8 ppm。四. 建立了一个基于最优估计理论适合于中国碳卫星地面验证系统的XC02反演算法。该算法选取夫琅禾费线较少且水汽影响较小的1570.2-1574.2 nm波段用于反演,并利用包含1572.75 nm处夫琅禾费线的特征波段对光谱进行偏移量订正,同时对观测光谱进行分段斜率订正,最后通过使模拟光谱和观测光谱残差最小获得XC02。五.结合SCIAMACHY和GOSAT的XCO2产品,分析了XC02的时空变化特征。2011年全球平均XC02较2010年增长为1.5 ppm左右,且XC02高值集中在人口密集区。中国区域的XC02分布呈现东高西低、南高北低的特点。XCO2空间分布呈现明显季节变化特征。南北半球的平均XCO2以各自特有的位相震荡增长；中国区域的平均XCO2除在春季略高于北半球的平均XCO2外,其余时间均低于北半球的平均XCO2,特别是在7、8月份。