由于化石燃料燃烧，大气中二氧化碳(CO₂)浓度的增加是全球变暖的主要驱动因素。卫星观测提供连续的全球 CO₂反演产品，揭示大气CO₂浓度的空间分布特征。然而，气候变化模拟研究大多是基于全球平均或纬向平均的大气CO₂浓度假设。 

　　近日邓祥征研究小组与其合作者撰写题为“Global monthly gridded atmospheric carbon dioxide concentrations under the historical and future scenarios"论文在Nature旗下期刊《Scientific Data》上发表。该研究工作是根据CDIAC化石燃料CO₂排放和大气CO₂浓度遥感观测的时空特征，重建了CMIP6历史和未来路径情景下的全球月平均空间分辨率为1^o大气CO₂浓度数据集。该数据集包含了大气CO₂浓度的时间、空间异质特征，可为全球气候模拟和应对气候变化提供数据支撑。