Com o aumento da concentração de gases de efeito estufa (GEE) atmosféricos nas últimas décadas e seus impactos no clima terrestre, monitorar, conhecer suas fontes e sumidouros e como eles participam do ciclo do carbono tem se tornado uma tarefa cada vez mais importante. Nesse contexto, a floresta Amazônica desempenha um papel fundamental na ciclagem de carbono por meio do dióxido de carbono (CO2) e das emissões de metano (CH4). A floresta armazena em seu ecossistema cerca de 120 PgC, e a absorção pela fotossíntese representa 16 % da absorção total terrestre. A Bacia Amazônica, com seus mais de 6 milhões de km2, dos quais 20 % são inundados sazonalmente, contribui significativamente para as emissões de metano, com cerca de 3,8 ± 10,9 Tg CH4 por ano, o que representa 30 % das emissões totais de metano por planícies alagadas. Entretanto, o desmatamento e degradação florestal podem estar alterando o poder de absorção de carbono pela floresta com a perda de biomassa da floresta para a atmosfera, levando a floresta a se tornar fonte de carbono em algumas regiões ou neutra na absorção carbono em outras. Medir as concentrações de GEE sobre a floresta Amazônica é tão importante quanto desafiador, já que as medidas terrestres são difíceis e escassas. Assim, as concentrações de GEE fornecidas por medidas de sensoriamento remoto orbital podem ser uma ferramenta importante, pois fornecem cobertura global da superfície terrestre continuamente com alta resolução temporal e espacial. Este trabalho utilizou produtos XCO2 e XCH4 determinados pelos sensores dos satélites Orbiting Carbon Observatory 2 (OCO-2), Greenhouse Gases Observing Satellite (GOSAT) e TROpospheric Monitoring Instrument (TROPOMI), individualmente e também combinados com o produto MERGED e comparou com medidas em solo de CO2 e CH4 realizadas nas torres do Observatório da Torre Alta da Amazônia (ATTO), localizado na Amazônia Central e de CO2 da torre de fluxo do experimento LBA no Km 67 em Santarém (K67/SAN) no estado do Pará, ambos em reservas florestais. Os bias e erros calculados entre as concentrações dos produtos de sensoriamento remoto com as de superfície no sítio ATTO representam menos de 1% da concentração atmosférica média global de CO2 e de 1% e erro de 2% com as de superfície de K67/SAN, que com 95% de nível de confiança o valor de bias nulo entre as medidas dos produtos do OCO-2, GOSAT e MERGED e as de superfície no sítio ATTO, bem como entre as medidas dos produtos do OCO-2 e do MERGED com as de superfície em K67/SAN esteve no intervalo de confiança do bias. Para CH4 as concentrações dos sensores foram subestimadas em relação as concentrações de superfície em que os bias e erros calculados foram entre 2% e 3% da concentração global de CH4 na atmosfera. Portanto, os resultados obtidos demostraram que a obtenção de medidas de boa qualidade para regiões de baixo albedo de superfície e alta concentração de nuvens, como a floresta Amazônica, ainda é um desafio para os sensores e algoritmos dos modelos de inversão, tendo em vista o número reduzido de medidas ao longo de quase uma década, como para o GOSAT. Porém, mesmo com essas limitações os valores de bias e erro calculados na validação demonstram que eles são adequados para monitorar concentrações de CO2 e CH4 regionais sobre a floresta Amazônica.

With the increasing concentration of atmospheric greenhouse gases (GHG) in the last decades and their impacts on the terrestrial climate, monitoring, knowing their sources and sinks and how they participate in the carbon cycle has become an increasingly important task. In this context, the Amazon Forest plays a fundamental role in carbon cycling through carbon dioxide (CO2) and methane emissions (CH4). The forest stores in its ecosystem about 120 PgC, and uptake by photosynthesis accounts for 16 % of total terrestrial uptake. The Amazon Basin, with its more than 6 million km2, of which 20 % is seasonally flooded, contributes significantly to CH4 emissions, with about 3.8 ± 10.9 Tg CH4 per year, which represents 30 % of total methane emissions by floodplains. However, deforestation and forest degradation may be altering the carbon uptake power of the forest with the loss of forest biomass to the atmosphere, leading the forest to become a carbon source in some regions or carbon uptake neutral in others. However, measuring GHG concentrations over the Amazon rainforest is both important and challenging, as terrestrial measurements are difficult and scarce. Thus, GHG concentrations provided by remotely sensed satellite measurements can be an important tool, as they provide global coverage of the Earths surface continuously with high temporal and spatial resolution. This work used XCO2 and XCH4 products determined by sensors from the (Orbiting Carbon Observatory 2) OCO-2, Greenhouse Gas Observing Satellite (GOSAT) and Tropospheric Monitoring Instrument (TROPOMI) satellites, individually and also combined with the MERGED product and compared with ground measurements of CO2 and CH4 made at the Amazon Tall Tower Observatory (ATTO), located in Central Amazonia and of CO2 from the Large-Scale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazonia (LBA) flow tower at K67 in Santarem (K67/SAN) in Pará state, both in forest reserves. The calculated biases and errors between the concentrations of the remote sensing products with those at the ATTO site represent less than 1% of the global mean atmospheric CO2 concentration and 1% and 2 % error with those at the K67/SAN surface site, that at 95% confidence level, the null bias value between the OCO-2, GOSAT and MERGED product measurements and the surface measurements at the ATTO site, and between the OCO-2 and MERGED product measurements and the surface measurements at K67/SAN was in the bias confidence interval. For CH4 the sensor concentrations were underestimated relative to the surface concentrations where the calculated biases and errors were between 2 % and 3% of the overall CH4 concentration in the atmosphere. Therefore, the results obtained demonstrated that obtaining good quality measurements for regions of low surface albedo and high cloud concentration, such as the Amazon rainforest, is still a challenge for the sensors and inversion model algorithms, given the small number of measurements over almost a decade, as for GOSAT. However, despite these limitations the bias and error values calculated in the validation show that they are suitable for monitoring regional CO2 and CH4 concentrations over the Amazon Forest.