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陆地和大气之间的水热交换是水文学、气象学和全球变化研究领域所关心的重要物理过程。作为陆-气系统相互作用中关键的一环，蒸散发(ET，Evapotranspiration)的时空分布一直是学术界研究的热点和难点。遥感蒸散发模型作为诊断模型，它的构建主要基于地表能量平衡，基本不涉及地表以下的水分、能量交换，因此模型具有机理性的同时，参数的率定得到简化。与陆面模型相比，诊断模型无需初始条件，要求的输入变量也较少。因此，遥感蒸散发模型成为了用以开发区域乃至全球尺度的高时空分辨率蒸散发产品的首选工具。其中双源模型(TSEB)对植被蒸腾和土壤蒸发做出了直接描述，可以较方便的加以改进，同时土壤水分、土壤蒸发、植被蒸腾与陆面温度在模型框架内有机地结合，因此TSEB模型具有吸收学术界众多研究成果的潜力。本文即在双源模型的框架内考虑涉及植被蒸腾与土壤蒸发的阻抗网络的优化，构建机理性强且参数易优化的双源遥感蒸散发模型。优化包括两方面内容，一是考虑植被蒸腾和土壤蒸发参数化方案的构建，二是研究模型参数的精确率定。在得到通量站点实测数据验证的基础之上，将模型应用于中国陆面蒸散发数据集的开发，进而对蒸散发的时空分布、蒸散发的水量平衡和能量平衡等问题进行初步探讨。本论文的主要研究内容和结论包括以下四个部分。 首先，本章将一个具有生物物理机理性的冠层导度模型与基于土壤水分的双源遥感蒸散发模型进行耦合（得到Gc-TSEB模型），从而直接以遥感反演的陆面温度(LST)作为率定目标，采用模拟退火算法对像元尺度的模型参数进行优化。结果表明，优化后的Gc-TSEB模型能够较好地模拟30 min尺度以及日尺度的水热通量。同时，研究发现LST与通量数据对Gc-TSEB模型具有相近的优化能力。由于LST可以通过遥感技术方便地获取，这意味着Gc-TSEB模型的参数优化可以在任何陆地像元上进行，从而保证了模型的区域应用性。与热红外蒸散发模型相比，LST在Gc-TSEB模型中的作用是参数率定而不是作为模型的输入数据，因此并不要求LST在时间上连续，从而保证了模型的时间连续性。对模型进行敏感性分析发现，Gc-TSEB模型对关键输入数据中的叶面积指数和土壤水分较为敏感，但经过LST的率定后，模型对这两项输入数据的误差并不敏感，表明模型具有较好的鲁棒性。进一步的分析发现，尽管Gc-TSEB模型对LST的误差比较敏感，但当LST的误差控制在1K以内时，经过LST率定的模型与未经率定的模型相比仍然具有明显的优势。同时，Gc-TSEB模型的精度受到土壤水分的解耦效应的巨大影响，土壤蒸发的参数化方案还有待于进一步的研究。 其次，在双源模型框架内构建不依赖于土壤水分的土壤蒸发参数化方案。基于土壤水分（通过土壤阻抗发挥作用）的土壤蒸发方案存在着两个不足之处，一是现有条件下土壤水分含量的中分辨率（～1km）尺度的区域分布不易获取，二是土壤水分存在解耦效应。本文从土壤蒸发的潜在蒸发比入手，讨论了土壤蒸发互补方案的关键机制，论证了土壤阻抗方案和潜在蒸发比参数化方案在理论上的等价性。而构建潜在蒸发比参数化方案的核心在于选择合适的潜在蒸发指标以及构建能够表征表层土壤为蒸发过程提供水分的能力的指标（土壤表面干燥度）。总结了潜在蒸发的指标和表面干燥度指标的常用形式，在此基础之上，提出了两种基于土壤温度的土壤表面干燥度指标，与三类潜在蒸发指标结合，构建了六种基于土壤温度的土壤蒸发参数化方案。此外，将基于空气湿度的两种土壤表面干燥度指标与两种潜在蒸发指标组合，得到四种基于空气湿度的土壤蒸发参数化方案。采用大兴站和通榆农田站的实测通量数据结合遥感观测对上述10种参数化方案以及基于土壤水分的参数化方案进行了评价分析。结果表明在表面干燥度中引入土壤表面温度有助于土壤蒸发的模拟，与空气湿度相比，土壤表面温度能够更好地反映土壤表面的水分状况。但是，在潜在蒸发指标中引入土壤表面温度则不一定会带来结果的改善，甚至会导致较大的误差。同时，基于空气湿度的参数化方案比基于土壤温度的方案略差，但依然能够给出较合理的结果，而基于土壤水分的参数化方案比基于土壤温度和空气湿度的蒸发参数化方案都要差。这一方面凸显了土壤蒸发模拟的困难，即使结合了实测的土壤水分也未必能够得到好的模拟结果;另一方面，这一结果证实了基于互补关系的土壤蒸发参数化方案的能力。此外，通过研究还发现能量平衡在土壤表面干燥度指标的构建中起着重要的作用。在同样的站点，结合同样的潜在蒸发指标，考虑了能量平衡的干燥度指标的表现通常比只考虑空气水汽压差的指标要好。至于潜在蒸发指标的选择，本文的结果表明，基于PM模型的潜在蒸发指标表现最好，也最稳定。 再次，将前述两部分研究成果加以综合，构建了基于植被冠层导度和土壤潜在蒸发比的双源模型(Gc-TSEB)。该模型的阻抗网络同样可以方便地使用陆面温度进行参数率定，且无需土壤水分作为模型输入。将模型应用于分布在中国各气候区的10个通量站点，针对下行短波辐射大于零的时间点，在半小时时间尺度上运行模型，然后将蒸散发聚合到日尺度。通过与通量站点实测蒸散发对比发现，决定系数R2在所有站点都较高，说明Gc-TSEB模型较好地实现了蒸散发的模拟。R2的平均值与中位数高达0.79和0.82，最高值出现在鼎湖山站，达到0.92;最低值出现在通榆草地站，亦达到了0.61。各站的RMSE均低于1mm，平均值0.72 mm，中位数0.73 mm，均不及平均蒸散发的一半;各站平均偏差的平均值大约占平均蒸散发的6％。同时，尽管无需降水和土壤水分作为输入，Gc-TSEB模型对蒸散发的模拟基本反映了蒸散发随时间变化的趋势，在大部分站点所模拟的峰值和低谷也与实测值较接近。此外，Gc-TSEB模型既适用于农田下垫面，也适用于森林站点，说明该模型的机理性是完备的。 最后，将上述模型应用于中国，得到2000年、2005年和2010年三期时间分辨率为3h空间分辨率为0.05°的陆地蒸散发数据集。初步分析发现，该数据集基本反映了蒸散发的空间分布趋势。总体来看，蒸散发量从东南部沿海地区向西北内陆地区逐渐减小。以2010年为例，东部季风区绝大部分地区年蒸发量在500mm以上，而西北干旱区和青藏高原区的大部分地区年蒸发量在400 mm以下。同时，统计发现各植被类型中蒸散发中位数最大的为林地(525-564 mm)，其次为水田(523 mm)和旱地(382 mm)，再其次为高覆盖度草地（273 mm）、中覆盖草地(208 mm)和低覆盖草地(114 mm)。 全国范围的年平均（指2005年和2010年的平均值）蒸散发为316 mm，净辐射为914 mm，蒸散发占净辐射的比例为34.6％。年平均蒸散发最大的流域是珠江流域(652 mm)，年平均蒸散发最小的流域为内陆诸河流域(102 mm)。年平均蒸散发大于500 mm的流域除了珠江流域还有东南诸河流域(639 mm)和长江流域(508 mm)，小于400 mm的流域除了内陆诸河流域以外还有西南诸河流域(376 mm)、松辽河流域(371 mm)以及黄河流域(313 mm)，介于400-500mm之间的是淮河流域(488 mm)和海河流域(412 mm)。大部分流域的蒸散发介于300-600 mm之间，蒸散发与净辐射的比值（LE/Rn）则介于40％与60％之间。LE/Rn大于50％的流域为东南诸河流域(59.7％)和珠江流域(57.3％)，大部分流域其LE/Rn介于40％与50％之间，如松辽河流域(49.4％)、淮河流域(47.1％)、长江流域(46.5％)以及海河流域(43.4％)。LE/Rn介于30％与40％之间的有黄河流域(32.5％)和西南诸河流域(31.7％)，而内陆诸河流域其LE/Rn则低至13.1％。 此外，以2010年为例，分析了全国耕地的月蒸散发变化规律，对比了长江流域、淮河流域、海河流域和东北平原的耕地的月蒸散发随时间变化的特征。进一步分析了2010年耕地的年蒸散发与年降水之比的空间分布规律。南方水田年蒸散发占年降水的比例通常较小，而北方耕地由于灌溉的原因，一些地区年蒸散发大于年降水。年蒸散发与年净辐射之比的空间分布则往往呈现出相反的趋势。