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土壤水分监测对区域水循环研究以及干旱监测有着重要的基础作用。传统的土壤水分监测方法能实现单点厚层土体土壤水分监测，但在区域尺度应用存在局限，遥感手段能监测区域尺度土壤水分，但不能监测长时间序列厚层土体的土壤水分。针对这两个问题，本文开展了区域尺度遥感驱动的厚层土体土壤水分动态模拟研究，主要研究内容及结论如下： (1)基于SPAC水分运移理论，以土壤水运动方程为基础，从蒸散发、植被截留、方程求解以及微波校正四个模块入手，构建了遥感驱动的土壤水分动态模拟模型，并采用面向对象的ENVI/IDL语言实现模型的系统化，实现了土壤水动态模拟模型与数据输入、输出应用分析之间的对接。 (2)结合MODIS地表温度数据和气象站点风速数据，基于土壤蒸发率对AMSR-E土壤湿度数据进行降尺度。结合地面高程DEM，采用反距离加权插值估算的方法对GLDAS气温数据进行降尺度。AMSR-E土壤湿度数据和GLDAS气温数据空间分辨率均由0.25°提高到了0.010°降尺度后的土壤湿度和气温数据突出了地形的影响，在流域空间上的分布更为合理。利用站点实测值对降尺度结果进行精度验证，结果表明本文使用的降尺度方法是可行的，降尺度后的数据精度满足模型输入的要求。 (3)以我国典型干旱半干旱区域一渭河流域为例，耦合公共平台获取的多源遥感、GIS、气候资料数据，构建流域土壤水运动模型参数空间数据库，对渭河流域2004～2011年0～1m土壤水分进行数值模拟，并利用野外定点观测数据和农业气象站观测数据对模拟结果进行精度验证，结果表明模型模拟结果精度较高，能较好地反映渭河流域土壤水分时空变化规律。 (4)对渭河流域土壤水分的空间分布规律、月间变化规律以及年间变化规律进行分析，并分别探讨了降雨和植被因素对土壤水分的影响。年均降雨量和年均植被指数与年均土壤水分之间的相关系数分别在0.6和0.4左右，表明降水和植被对土壤水分有较明显的影响。 本研究中也存在一定的问题，例如降水分配、缺值区域补值、日蒸散发推求等，采用了相对简单的处理方式，对模型模拟精度有一定影响，有待在今后的研究中改进。