众所周知,CO2是地球大气中最重要的人为温室气体.为了控制排放,减缓全球变暖,采用碳关税、碳交易是一种可行的途径,区域尺度的CO2的源汇研究随之成为当前国内外研究的焦点问题.近年来随着资料同化研究的发展,利用同化技术反演地表CO2通量已逐渐成为碳循环研究领域的重要方法之一.然而,传输过程模拟的不确定性严重影响地表CO2通量反演的不确定性,并且当前仍然缺乏可以用于验证模式系统模拟预报能力的高时空分辨的CO2浓度分析场.为了得到较好的CO2浓度分析场,本文利用GOSAT(the Greenhouse Gases Observing Satellite)SWIR(the Short Wave InfraRed)波段的卫星资料反演产品 ACOS(Atmospheric CO2 Observations from Space)V2.9,基于区域多尺度空气质量模式系统(RAMS-CMAQ)和集合卡尔曼滤波(EnKF)方法,初步进行了GOSAT卫星观测资料的同化研究.结果表明,(1)基于EnKF的GOSAT卫星资料同化是有效的,同化后星下点的CO2平均柱浓度较同化前明显向卫星观测靠近,垂直廓线也较同化前向卫星观测靠近；(2)由于SWIR波段的卫星观测对对流层尤其是边界层中的CO2浓度很敏感,利用该波段的观测资料同化主要改进对流层中下层尤其是边界层中的CO2浓度模拟；(3)与受人为影响较小的地面观测资料相比,同化后的月平均误差较同化前减小1～5 ppm,均方根误差较同化前减小0.5 ppm左右,表明GOSAT卫星资料同化能在一定程度上提高CO2的模拟精度.