【摘 要】
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为深入了解四川省碳源、碳汇情况，该研究基于XGBoost机器学习算法，对多源卫星（GOSAT、OCO-2和OCO-3）的CO2干空气柱平均摩尔分数（XCO2）数据进行融合填补，重构四川省2015-2021年1 km网格XCO2逐日浓度时空分布。结果表明，XGBoost模型基于网格和天的留出验证R~2分别为0.98和0.96，可实现XCO2数据的高精度时空分布重构。四川省2015-2021年XCO2
【基金项目】
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国家重点研发计划（2017YFC1502903-1B）； 国家自然科学基金（22076129）；
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为深入了解四川省碳源、碳汇情况，该研究基于XGBoost机器学习算法，对多源卫星（GOSAT、OCO-2和OCO-3）的CO2干空气柱平均摩尔分数（XCO2）数据进行融合填补，重构四川省2015-2021年1 km网格XCO2逐日浓度时空分布。结果表明，XGBoost模型基于网格和天的留出验证R~2分别为0.98和0.96，可实现XCO2数据的高精度时空分布重构。四川省2015-2021年XCO2年平均浓度为406.5×10-6，年平均增长速率为2.50×10-6，增长速率呈逐年下降趋势。多年XCO2浓度在春季最高，秋季最低，季节差异为3.4×10-6。XCO2浓度在空间上呈现“东部高，西部低”的分布特征，四川盆地内的城市XCO2浓度普遍较高。各个城市的XCO2在空间上呈现不同的分布特征，与当地碳源、碳汇密切相关。冬季XCO2浓度与单位面积GDP和人口呈较强正相关（R=0.82和0.90），与碳汇强度呈负相关（R=-0.42）。精确的高分辨率XCO2时空分布结果可用于地方排放清单的验证，并为当地减排降碳策略提供时量化的数据支撑。
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