本文提出的框架可以通過幾個關鍵步驟擴展到其他類型的大氣源反演問題，例如溫室氣體排放。首先，反演問題的數學模型可以根據不同的氣體特性進行調整。例如，對於二氧化碳或甲烷的反演，需考慮其在大氣中的化學反應和傳輸特性，這可能與火山氣溶膠的行為有所不同。其次，應用類似的貝葉斯近似誤差方法來量化不確定性，並利用觀測數據進行源識別。這可以通過設計針對特定氣體的運算符學習模型來實現，這些模型能夠捕捉氣體在不同氣象條件下的動態行為。此外，考慮到溫室氣體的排放源可能是持續的而非瞬時的，模型的時間演化部分需要進行相應的調整，以反映長期排放的影響。最後，通過整合多種觀測數據（如衛星數據和地面觀測數據），可以提高反演的準確性和可靠性。