针对植物叶绿素荧光(fluorescence)对CO₂反演精度影响重视不足的问题,调研了全球植被荧光分布,模拟分析了荧光对大气CO₂柱平均干空气体积混合比(XCO₂)的影响。模拟计算表明,当忽略荧光的影响时,在极端情况下XCO₂的反演误差可达15×10 ^-6;但是在全物理反演方法中同步反演0.755 μm处的荧光时,可把反演误差校正到0.5×10 ^-6以内。用TCCON (The Total Carbon Column Observing Network)站点Park Falls附近的GOSAT (Greenhouse Gases Observing Satellite)夏季的数据进行反演,发现同步反演荧光可以把误差从6×10 ^-6校正到2×10 ^-6以内。上述实验结果表明,在高精度需求情况下,植物叶绿素荧光是一个不可忽略的因素。

大气散射效应作为CO2反演的主要误差源, 严重影响了大气CO2卫星测量的反演精度。 氧气在大气中含量稳定, 大气CO2反演方法中常利用氧气的这一特性进行散射校正, 其中典型的有光子概率密度函数（PPDF）方法。 然而, O2 A吸收带的光辐射中存在的植物叶绿素荧光会在不同程度上影响PPDF因子的反演, 进而限制了CO2反演精度。 由于植被荧光信号较弱, 在以往CO2反演中没有引起足够重视。 在调研全球植被荧光分布的基础上, 模拟分析了荧光对大气CO2柱含量（XCO2）的影响。 模拟计算无气溶胶条件下, 以及气溶胶和地表反照率两者综合条件下荧光的影响, 结果显示, 当不考虑气溶胶的影响, 荧光强度从0.1增加到1.8（mW·m-2·sr-1·nm-1）, 会给CO2的反演结果造成0.1~2 (10-6)的偏差; 考虑气溶胶与地表反射率的影响时, 会给CO2的反演结果造成(0.1~3)×10-6的偏差。 此研究表明, 对于具有高精度需求的CO2反演, 植物叶绿素荧光是一个不可忽略的影响因素。

为了研究气候变化, 需要实现遥感卫星对二氧化碳(CO2)的高精度测量。气溶胶和透射率较高的薄卷云的散射是影响大气中CO2反演精度的主要环境因素。结合主成分分析(PCA)的统计方法和光程概率分布的密度函数(PPDF)方法, 利用PCA方法得到大气CO2反演的先验值, 避免了因偏差过大而导致的运算结果无法接近真值; 基于3层PPDF模型, 解决了薄卷云和气溶胶散射引起的光子路径变化而导致的吸收谱线变化的问题。结果表明, PCA方法和PPDF方法联合反演的反演精度得到明显提高; 对2013年塔克拉玛干沙漠GOSAT数据的反演结果进行分析, 采用单一的PPDF方法得到的反演结果的方差为3.5, 两种方法相结合得到的反演结果的方差为1.4, 优于日本国立环境研究所(NIES)提供的反演方差(1.6)。