Descriviamo e implementiamo un algoritmo di selezione dei dati volto a identificare le osservazioni di fondo di CO2 atmosferica da misurazioni in continuo in situ. Diversi criteri di selezione dei dati sono stati sviluppati e sono attualmente utilizzati: l’obiettivo principale di questo lavoro consiste nel definire una metodologia comune per estrarre il segnale di fondo atmosferico minimizzando le eterogeneità dovute all’uso di diversi algoritmi di selezione. L’algoritmo utilizzato in questo studio, (BaDS, Background Data Selection) è stato testato e ottimizzato utilizzando i dati (dal 2014 al 2018) di quattro stazioni italiane caratterizzate da condizioni ambientali marcatamente differenti (es. montano, costiero e marino): Plateau Rosa (PRS), Mt. Cimone (CMN), Capo Granitola (CGR) e Lampedusa (LMP). Le loro collocazioni si estendono dalle Alpi al Mediterraneo centrale. L’algoritmo adottato si è rivelato efficace nel separare il segnale locale/regionale dal segnale di fondo nelle serie temporali di CO2. Circa il 6% dei dati di LMP, l’11% del PRS, il 20-38% del CMN e il 65% del CGR sono stati identificati come dati non attribuibili al fondo atmosferico. LMP e PRS possono essere utilizzati come siti di riferimento per l’area del Mediterraneo centrale, mentre CMN e CGR sono stati maggiormente influenzati da fonti e pozzi regionali. Infine, discutiamo una possibile applicazione della metodologia su altre stazioni di misura.