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碳卫星GOSAT可以在全球范围内实时客观地定量观测大气XCO2数据，但是由于云、气溶胶以及卫星观测模式等影响，其点数据观测结果在空间上呈无规则、不均匀分布，且在不固定时刻会存在大量无观测值的空白区。日本国立环境研究所(NIES)针对GOSAT卫星观测数据利用普通克里格插值方法得到了大气XCO2数据月份分布图，但是该数据产品只考虑了大气XCO2数据的空间相关性，忽略了存在于数据中的时间特性，如季节效应、年际增长趋势等。同时，曾招城等在建立区域数据时空制图方法中，对时空半方差模型的探讨不够深入。因而本文提出一种基于地学统计估计方法的、可精确填补大气XCO2卫星观测结果中空白区域的时空克里格插值方法。 时空克里格方法要求使用的数据满足二阶平稳性质，并利用时空半方差函数刻画数据的时空相关性结构。因而本文使用多项式和以年为周期的弦函数刻画大气XCO2数据的时空变化趋势，并通过模型评价选择最佳的时空半方差函数模型。结果表明，在曲面拟合度(WMSE)、交叉验证、插值制图以及计算复杂度的评价标准下，以指数模型为基础的积和模型比Cressie-Huang模型和Gneiting模型更加灵活而易于实现。 在确定时空半方差模型之后，本文对区域数据执行基于积和模型的时空克里格方法，得到中国陆地区域和美国陆地区域时空连续的大气XCO2数据;并进一步通过区域划分及缓冲带平滑处理技术解决全球范围内的大气XCO2数据不平稳性问题，生成了全球陆地范围内具有高时空分辨率的时空连续的大气XCO2数据，该数据填补了碳卫星GOSAT观测结果中残留的空白区域，克服了卫星观测数据无规则分布的不足。插值结果呈现了与GEOS-Chem模型模拟数据、CarbonTracker2013数据一致的变化趋势，可用于区域碳循环以及区域碳源和汇、点排放源监测等后续研究。 另外，为了充分考虑大气CO2数据因风场等因素影响的而存在的有向性现象，本文对区域大气XCO2数据的有向性时空克里格插值方法进行了初步探索。