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蒸散发(Evapotranspiration，ET)，包括土壤蒸发和植被蒸腾，是土壤-植被-大气系统中能量和水分传输以及转换的主要过程，也是能量平衡和水量平衡的重要组成部分。准确和及时的获取蒸散发不但对全球气候变化和陆面过程机理研究有着重要的科学意义，而且对区域水资源管理和农业可持续发展均有重要的指导意义和价值。作为蒸散发估算的必要和重要输入变量，近地表2米处的空气温度（air temperature，Ta）是下垫面辐射交换的综合反映指标。因此，空气温度时空分布信息的获取对地表蒸散发的研究具有不可替代的作用。遥感技术可以非接触的获取大尺度地气界面的能量状况、下垫面特征参数以及水分供应等信息，是估算区域尺度空气温度和地表蒸散发的有效途径，因而日益受到研究者的关注。本文以地表能量平衡为基础并加入了对水平平流能量输入的考虑为主要理论依据，以区域尺度空气温度的反演和地表蒸散发的估算为研究内容，基于遥感数据、地表微气象观测数据等，改进了遥感反演空气温度的方法、提出了估算蒸散发的能量平衡法（加入水平平流能量输入的影响）和进行了蒸散发时间尺度扩展的探索性研究。本论文开展的主要研究工作如下: (1)针对反演空气温度的ADEBAT(the advection-energy balance for air temperature)模型，对模型的关键变量——平流因子的空间扩展进行了改进。ADEBAT模型是基于空气温度形成机理的模型，它既考虑了本地热驱动对空气温度形成的决定性作用，也考虑了水平平流能量输入对空气温度的影响，具有物理意义明确，普适性好的特点。然而，原始的ADEBAT模型对于平流因子的处理并不完善，因为它计算出的平流因子呈现出块状分布且每一个块状区域内数值是一样的。本文提出利用反距离权重法(IDW)对平流因子进行空间扩展以改进ADEBAT模型，也即是IADEBAT(the improved advection-energy balance for air temperature)模型，并利用黑河中游绿洲区2012年的遥感数据和气象观测数据对研究区内的空气温度进行反演。结果表明，IADEBAT模型的估算精度要优于ADEBAT模型，决定系数(R2)，均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别从0.67，0.43K和0.34K提高到0.77，0.31K和0.24K，且估算值在空间分布上更符合实际。因此，IADEBAT模型对于平流因子的改进是合理的、可行的和有意义的。 (2)利用遥感反演得到的空气温度空间分布结果，对气象站的观测空气温度值进行空间代表性分析。由于地表空间异质性的存在，基于站点的空气温度观测值往往只能代表气象站周围很局限区域的温度状况。出于对气候变化等研究进行更加精确描述的考虑，对气象站观测空气温度的空间代表性进行评价是有必要的。本文在IADEBAT模型反演的黑河中游绿洲区空气温度结果基础上，采用基于站点与区域分布图统计评价法对研究区内选定的目标气象站空气温度观测值进行空间代表性分析。结果表明，站点的空间代表性范围与下垫面的复杂程度（相同距离半径内下垫面的种类数）密切相关。下垫面越均质，站点的空间代表性越好，空间代表性范围越大;随着距离观测站变远，观测值与周围区域内的估算值的标准偏差也变大，说明站点空间代表性随着距离增大而变差。 (3)对遥感反演空气温度的方法进行对比。目前已经发展了多种遥感模型用于空气温度的反演，常见的有温度-植被指数(the temperature-vegetation index，TVX)法、单因子统计法、多因子统计法和IADEBAT模型。由于模型对比可以帮助鉴别模型优点、缺点以及帮助模型进行改进，本文利用以上四种方法在黑河中游地区进行空气温度的反演，并对不同方法的估算结果进行对比和分析。结果表明:TVX法会在低密度植被覆盖区产生较大的误差;统计法建模得到的经验方程更适合具有相似土地利用类型的区域;相较于单因子统计法，多因子统计法的精度由于受到多个变量的控制而有所提高;对于IADEBAT模型，虽然计算结果良好，但是由于需要输入大量的遥感反演变量和地面观测数据，而且模型推导过程比较复杂，故而会影响模型的应用和推广。 (4)基于能量平衡理论并考虑水平平流效应的影响，提出了估算蒸散发的Surface Energy Balance-Advection(SEB-A)模型。遥感估算蒸散发的模型多是基于地表能量平衡方程的，然而广泛存在的水平平流能量输入会对地表能量平衡的状态造成影响。本文提出了一种创新性的SEB-A方法用于估算蒸散发:该法以能量平衡方程为基础，但是加入了水平平流能量输入对蒸散发影响的效应分析。SEB-A方法认为最终消耗于蒸散发的能量可以分解为两部分，一部分来自于地表热驱动，可以用能量平衡方程来求解;另一部分来自于水平平流能量输入，可以通过站点观测资料进行确定。利用SEB-A模型原理，本文在黑河中游地区进行了蒸散发的估算，模型估算结果与涡度相关(Eddy Covariance，EC)观测结果经过验证具有良好的一致性，R2、MAE和RMSE分别为0.713，39.3W/m2，54.6W/m2;估算结果的百分比误差在0％到35％之间变化;与土地利用类型图的关系表明SEB-A模型可以准确的表达由于地表异质性差异所造成的蒸散发差异。 (5)根据观测资料并结合以往研究成果，提出了对瞬时ET进行日扩展的新思路。由于遥感获取的蒸散发是基于卫星过境时刻的瞬时值，需要扩展成日尺度才具有更大的应用价值。本文基于地面观测资料，发现蒸散发日变化过程可以采用高斯拟合曲线进行刻画和描述，并据此提出了一种新的日尺度蒸散发获取思路:基于高斯拟合曲线法对瞬时蒸散发进行日尺度扩展，并将扩展结果与实测值进行对比验证以评价该方法。结果表明，高斯拟合曲线法可以很好的描述和刻画蒸散发日变化过程。黑河中游地区的案例应用则说明了高斯拟合曲线的扩展结果具有很好的精度:四天的估算结果与EC实测值的相关性很好，R2、MAE和RMSE分别为0.82、0.41mm和0.46mm;百分比误差在0到18％之间变化;与土地利用类型图的关系表明高斯拟合法获取的日蒸散发在空间分布可以很好的描述由于土地利用类型不同所导致的蒸散发空间差异。因此，高斯拟合曲线法可以作为一种有效的方法进行蒸散发日过程模拟和日尺度蒸散发的估算。