在温室气体排放不断加剧，全球气候变暖的背景下，从区域尺度到国家尺度，研究分析全球及区域尺度上的二氧化碳浓度的时空变化已经逐渐成为当今科学界重要议题之一。而选用优秀的空间分析方法，在观测数据有限的情况下对全球尺度的二氧化碳浓度进行时空分布模拟，则是上述议题中的关键问题之一。　　本研究以HASM模型为基本方法，通过建立该模型的分类体系，优化算法及实现HASM算法的并行化，将优化后的HASM方法应用到全球尺度XCO2（Column averaged dry air mole fraction of CO2，即平均柱浓度）柱浓度插值分析、全球地表多元CO2浓度数据融合等问题中，探讨分析了HASM方法在全球二氧化碳时空变化模拟中的优势。本研究的具体工作可以总结为:　　(1)HASM理论的继续发展。总结HASM方法的发展过程，特别是考虑HASM方法在DEM构建、气象要素模拟、土壤属性模拟、生物量模拟等领域中的应用特点。依据研究目标和输入数据的不同将HASM方法科学的分为HASM空间插值方法和HASM空间数据融合方法，并且分别给出其概念模型，同时分析了每种方法的求解过程。　　(2)HASM算法优化和并行计算。分析HASM方法在求解高斯方程组过程中的误差来源，构建新的离散差分格式计算高斯方程的常数项，达到减小单次模拟误差和加速外迭代过程的目的。针对目前应用较多的两种HASM算法——HASM-PCG算法和HASM-AD算法，基于数据划分的基本策略，分别采用主从模式和对等模式实现了两种算法的并行化，大幅度提高了HASM求解算法的计算效率。　　(3)基于HASM空间插值方法实现全球大气二氧化碳总柱浓度的空间插值及其时空模拟分析。分别以SCIMACHY反演数据产品和GOSAT反演数据产品为例，采用HASM空间数据融合方法实现两种反演数据产品在全球大陆上的空间插值。并且用TCCON(Total Carbon Column Observing Network)观测网的反演数据作为基准值对HASM空间插值结果的精度进行验证分析以及插值结果的进一步校正。同时，还将HASM空间插值结果与经典空间插值方法的插值结果进行比较。证明了HASM空间插值方法的优越性。基于HASM空间插值结果，本文还对2002-2013年之间的全球大陆的二氧化碳总柱浓度的时空变化特征进行讨论分析。　　(4)基于HASM空间数据融合方法实现多元CO2观测数据的空间融合。以GEOS-Chem模式输出的CO2浓度为驱动场，以地面观测站CO2浓度观测值为优化控制条件，采用HASM空间数据融合方法将二者融合生成精度更优的地表CO2浓度。通过比较GEOS-Chem模式的输出结果，直接将地面站点观测数据进行空间插值结果，和采用HASM方法的融合结果，表明HASM方法的融合结果精度最高，而且与将地面站点观测数据直接进行空间插值相比，HASM方法的融合结果还保留了全球尺度上的地表CO2浓度的空间分异特征。