Se han estudiado las características globales de las recuperaciones de la fracción molar de aire seco de CO2 promediada en columna, XCO2, a partir de observaciones en el infrarrojo de onda corta utilizando el rendimiento de medición esperado de la misión del Observatorio de Carbono en Órbita de la NASA-2 (OCO-2). Este estudio se centra en la precisión de la recuperación de XCO2 y los núcleos de promediado y su sensibilidad a parámetros clave como el ángulo cenital solar (SZA), la presión en la superficie, el tipo de superficie y la profundidad óptica de aerosol (AOD), tanto para modos de observación en nadir como en sunglint. Se han realizado simulaciones realistas y se han derivado los errores de recuperación de un solo sondeo para XCO2 a partir de la matriz de covarianza de error de recuperación formal bajo la suposición de que la recuperación ha convergido a la respuesta correcta y que el modelo hacia adelante puede describir adecuadamente la medición. Así, los errores de recuperación presentados en este estudio representan una estimación de la precisión de la recuperación. Para las observaciones en nadir, encontramos errores de recuperación de un solo sondeo con valores típicamente inferiores a 1 parte por millón (ppm) sobre la mayoría de las superficies terrestres para SZAs inferiores a 70 grados y hasta 2.5 ppm para SZAs más grandes. Se encuentran errores más grandes sobre superficies de nieve/hielo y océano debido a su bajo albedo en las regiones espectrales de las bandas de absorción de CO2 y, para el océano, también en la banda A de O2. Para las observaciones en sunglint, los errores sobre el océano son significativamente menores que en modo nadir, con valores en el rango de 0.3 a 0.6 ppm para SZAs pequeñas, que pueden disminuir a valores tan bajos como 0.15 para los SZAs más grandes. La sensibilidad vertical de la recuperación, que está representada por el núcleo de promediado en columna, alcanza su punto máximo cerca de la superficie y exhibe valores cercanos a la unidad a lo largo de la mayor parte de la troposfera para la mayoría de las escenas anticipadas. Las observaciones en nadir sobre océano oscuro o superficies de nieve/hielo y observaciones con gran AOD y gran SZA muestran una sensibilidad disminuida al CO2 cerca de la superficie. Todas las simulaciones se llevan a cabo para un perfil atmosférico de verano de latitudes medias, un tipo de aerosol dado y distribución vertical, una velocidad del viento constante para el sunglint oceánico y excluyendo la presencia de nubes cirros delgadas. Se estudia el impacto de estos parámetros en los núcleos de promediado y los errores de recuperación de XCO2 mediante estudios de sensibilidad. Los sesgos sistemáticos en el XCO2 recuperado, que pueden ser introducidos por incertidumbres en los parámetros espectroscópicos, la calibración del instrumento o deficiencias en el propio algoritmo de recuperación, no se incluyen en este estudio. Por lo tanto, las estimaciones de error presentadas solo describirán los verdaderos errores de recuperación una vez que se eliminen los sesgos sistemáticos. Se espera que sea posible recuperar XCO2 para observaciones sin nubes y para AOD bajas (aquí menos de 0.3 para la región de longitud de onda de la banda A de O2) con suficiente precisión para mejorar las estimaciones del flujo de CO2 en la superficie y encontramos que, en promedio, el 18% al 21% de todas las observaciones son suficientemente libres de nubes, con solo algunas áreas sufriendo la presencia de nubes persistentes o alta AOD. Esto resulta típicamente en decenas de observaciones útiles por ciclo de repetición de pista terrestre de 16 días a una resolución de 1 grado x 1 grado. Promediar observaciones adquiridas a intervalos de ~1 grado para pistas terrestres individuales reducirá significativamente el componente aleatorio de los errores del producto promedio de XCO2 para su ingestión en modelos de asimilación de datos/inversos. Si los sesgos en la recuperación de XCO2 del orden de unas pocas décimas de ppm pueden ser eliminados con éxito mediante validación o corrección de sesgos en la inversión de flujos, entonces se puede esperar que los datos de XCO2 de OCO-2 puedan llevar a mejoras tremendas en las estimaciones de los flujos de CO2 entre la superficie y la atmósfera.