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蒸散发是地表与大气之间能量转换的重要组成部分，同时也是陆地表层水循环过程中最难估算的分量。遥感可以提供与地表蒸散密切相关的参数，替代点上的蒸发测量，实现大范围地表能量和水分动态监测，在农业、水文、气候、生态等领域中发挥重要的作用。过去的研究说明，使用遥感方法进行区域能量平衡估算，很大程度上受限于对气象数据的需求和由遥感获取的地表温度精度。本文围绕这一问题进行了研究，主要内容包括以下方面：
1)从遥感应用的角度出发，提出了双温双源蒸散发模型
该模型联合了边界层模型和地表能量传输模型，把二者通过显热能量传输耦合起来。通过两次地温观测，避免对近地表气温数据的需求，并部分消除了遥感地表温度反演中的误差。利用BBC1的边界层数据和Monsoon90地面通量数模拟并讨论了边界层热力平衡模式可能引起的显热通量计算误差，所选择的两次地温观测的时间间隔对结果的影响，以及凌晨时刻地温观测的近似替代问题。
2)双温双源蒸散发模型在MODIS数据上的应用
基于双温双源模型，从MODIS标准数据产品(逐日地温、大气廓线产品，多日合成地表反照率、叶面指数、陆面覆盖分类)中获得主要输出，实现了双温双源模型在区域上的应用，使用吉林通榆站在CEOP实验期间的20例晴日数据的反演结果说明，在五种双地温观测组合中，Terra星的日/夜地温观测有相对最佳的表现(晴日H/Rn的RMSE为0.07)，可将其作为双温的标准输入。
3)遥感蒸散模型的时间重建方法
遥感数据的间断观测和云的影响是获取完整时空数据集的一大障碍。为进行时间重建，需要用日模型来表达气象数据、阻抗因子与日蒸散量的关系。本研究将去云处理与数据平滑结合在一起，尝试引入叶面指数和AMSR-E微波辐射计提供的土壤含水量信息来模拟蒸散发逐日变化过程。在吉林通榆CEOP观测期间(2002年10月1日至2003年9月30日)，进行了蒸散量估算与时间重建。在吉林通榆站CEOP3试验期间的模型估算结果表明，草地站全年蒸散379.2mm/yr，农田站349.3mm/yr，与实测值比较，全年误差约占5％左右。全年逐日数据相关系数能达到0.75以上，基本可以满足应用要求。
尽管模型可以在一定程度上满足应用要求，但仍存在着较大的不确定性，无论在数值方法、不确定性分析、尺度问题、数据验证上都需要进一步的研究。