全球0.1°高分辨率日尺度柱平均CO2数据集(2018-2023)

全球气候变化背景下，高时空分辨率的大气CO₂浓度监测对理解碳循环动态、优化气候模型及制定减排政策至关重要。然而，现有卫星观测（如OCO-3、GOSAT）因轨道限制和云层干扰，存在显著数据缺失问题。例如，OCO-3每日数据缺失率高达99.75%-100%，GOSAT月均数据空值占比38%-65%，严重制约了连续监测能力。本研究通过整合CAMS再分析数据与卫星观测，结合DINEOF（数据插值经验正交函数）和DINCAE（卷积自编码器）算法，构建了2018-2023年全球0.1°×0.1°日尺度无缝XCO₂数据集，填补了高分辨率连续监测的空白。