地表蒸散发是整个生物圈、大气圈和水圈中水分循环和能量传输的重要控制因素。遥感技术的应用使得区域尺度的蒸散发估算成为可能，并在过去的几十年中快速发展。研究对遥感蒸散发估算进行了总结与归纳，在此基础上展望了今后的发展方向，明确指出了遥感蒸散发未来研究的突破点及发展方向。提出未来应加强蒸散发尺度效应、夜间蒸散发、不同蒸散发产品的统一真实性检验、国产卫星数据的使用、更高时空分辨率产品的研发以及机器学习在遥感蒸散发产品中的应用。

准确认知青藏高原蒸散发时空变化特征，为当地可持续农业的水资源规划及理解高原气候变化具有重要现实意义。研究基于GLASS陆表潜热通量产品，采用Mann-Kendall趋势分析方法，结合青藏高原生态地理分区方案，分析了2001—2018年青藏高原蒸散发的时空变化特征及其与气温、降水和植被的关系。结果表明：①GLASS ET产品可以较好地表征青藏高原蒸散发的时空分布特征；②青藏高原多年平均蒸散发为296.52 mm，整体上呈现出东南高西北低的空间格局，其中东喜马拉雅南翼最高（690.94 mm），柴达木盆地最低（163.47 mm）；③近18 a来，青藏高原蒸散发年际变化呈波动性上升，只有东喜马拉雅南翼在下降；④研究期间，青藏高原蒸散发以显著性增长趋势为主，占47.44%，主要位于高原东部边缘和中西部腹地，呈显著性减小趋势的地区占3.82%，主要集中于东喜马拉雅南翼；⑤蒸散发的空间分布在干旱区与气温呈负相关，在湿润区呈正相关，与降水空间格局总体呈正相关；⑥蒸散发与NDVI的空间分布呈较好的正相关，与NDVI的变化趋势相关性较为复杂，大部分呈正相关，小部分呈负相关。

地表蒸散发（ET）是水循环和能量循环的关键组成部分，具有极其重要的应用价值。研究旨在发展一种可靠且高效的深度神经网络（DNN）模型，基于MODIS可见光数据、微波AMSR2亮度温度和数字高程DEM，实现全天候全球高分辨率每日ET的估算。利用FLUXNET和AmeriFlux通量网6种代表性土地覆盖类型的148个站点观测数据来训练和验证DNN模型，结果表明：DNN模型可以有效建立卫星数据（MODIS、AMSR2数据）与ET之间的关系；6种地类的ET估算结果验证的平均绝对误差（MAE）为0.16—0.63 mm/d，均方根误差（RMSE）为0.27—0.89 mm/d，除裸地的决定系数（R²）为0.37以外，其他地类的R²均>0.7。通过对比模型估算的ET与MOD16A2和GLEAM的ET产品，结果表明3种产品的ET空间分布特征相似，ET值非常接近，估算得到的全球2020年日均ET为0—4 mm/d。

黄河流域水资源匮乏且生态系统脆弱，明晰气候与下垫面变化对蒸散发（ET）时空变化的影响机制对于未来黄河流域水资源优化配置与生态建设规划均具有重要意义。基于实测降雨、径流量和GRACE产品数据，利用线性加权融合方法对5种全球ET产品进行融合。利用去趋势法、多元线性回归、全微分和残差法定量计算ET对降雨（Pre）、温度（Temp）、日照时数（SD）、饱和水汽压差（VPD）、风速（WS）和植被叶面积指数（LAI）的敏感性系数，定量分析了各气象要素、植被和其他要素（微地形变化和农业灌溉等）对ET变化趋势的贡献作用。结果表明：①与验证精度最高的GLDAS_CLSM相比，融合ET均方根误差和平均相对误差分别减小12.8 mm和2.2%。2000—2018年黄河上中游ET净增长率为3.82 mm/a，头道拐—龙门区间ET增长率最大（6 mm/a）。②植被LAI显著增加导致上中游区ET趋势增加2.49 mm/a。各气象要素的变化趋势与ET对其敏感性系数的空间异质性共同决定了气象要素对ET的影响作用空间分布，5个气象要素对ET总体趋势的净影响量均为正值，其中温度影响作用最大（0.33 mm/a）。以微地形变化和灌溉活动为主的其他要素导致ET趋势增加0.5 mm/a，相对影响率为13.1%。③气象要素主导源区和唐乃亥—青铜峡区间ET趋势，而植被LAI主导了青铜峡-花园口区间ET趋势，其中LAI对不同子流域ET趋势影响作用排序为：延河>无定河>泾河>北洛河>汾河>窟野河>伊洛河>沁河>渭河>大黑河。其他要素对唐乃亥—青铜峡和龙门—花园口区间的ET影响作用较大，表明该区域的水利水保工程措施和灌溉等人类活动更为剧烈。

人工造林使库布齐沙漠的生态快速逆转，深入理解沙地人工林的蒸散特征，对改善现有人工林的经营管理和开展人工林建设具有重要意义。利用Landsat 8、MODIS产品、气象观测资料等数据，通过基于能量平衡的SEBAL模型和MODIS MOD16蒸散产品获取库布齐沙漠典型林场2014年7月14日、7月30日、8月15日、9月7日的地表蒸散量，并采用波文比系统相关数据对估算的结果进行验证。得到以下结果：与波文比观测系统的蒸散相比，SEBAL模型反演的蒸散整体偏大，日蒸散分别多1.06、1.71、1.19、2.65 mm，两者的决定系数达0.827；MODIS MOD16产品的蒸散整体偏小，日蒸散分别少0.13、0.32、0.18、0.95 mm，两者的决定系数达0.823；在沙漠人工林斑块区域且植被类型较单一的情况下，MODIS MOD16的蒸散结果要好于SEBAL模型反演的蒸散，两者在空间分布上基本保持一致；林场蒸散较大的区域主要分布在中部和南部，而北部区域蒸散相对较小。研究结果可为其他沙地斑块人工林获取蒸散提供参考。

蒸散发遥感估算与其他定量遥感反演参数相比存在算法复杂，环节多，输入参数多，不确定性来源多等不利因素，因而造成蒸散发遥感产品成熟度较低，产品较少，不能满足高时空分辨率、高精度、实时获取等应用需求的问题。从蒸散发遥感产品角度出发，选择目前国内外较为常用和知名的蒸散发遥感产品，系统分析了各产品的实际蒸散发估算模型方法、阻抗的参数化方案、地表可用能量的估算方法、时间尺度扩展方法，以及计算流程和输入数据等，重点比较各产品在模型算法和计算流程上的不同设计思路和处理方法，以便更加深入地理解地表蒸散遥感估算的复杂性和不确定性，对未来研发出精度更高，普适性更广的蒸散发遥感产品提供重要的参考和基础框架。最后对这些产品的验证和应用情况进行了分析对比，总结了目前蒸散发遥感产品在产品生产、验证等方面存在的问题，探讨了未来蒸散发遥感产品的发展趋势。

陆地蒸散发精确测算是地球系统和全球变化研究的薄弱环节与难点。遥感提供的蒸散发产品极大地推动了相关领域的研究，但蒸散发遥感产品种类多、反演理论涉及水文学与遥感科学，不仅影响初涉该领域的用户选择产品，且无视数据物理含义、简单拿来主义式的应用可能导致不合理的分析结果，影响科学问题深入研究。基于MODIS、GLEAM等6种长时间序列（1980~2018年）蒸散发遥感产品，以黄土高原蒸散发多年变化趋势为应用案例，从产品特征、反演算法与精度等角度，探讨在应用蒸散发遥感产品时需要注意的关键问题。结果表明：①各种蒸散发产品与观测值在年尺度上差异显著（方差分析/ANOVA，P<0.01）、相对误差在17%~30%之间（R²<0.4）；②蒸散发多年平均值的空间分布整体趋势相似、但局部差异明显（同一区域可高达400 mm/y）；③产品差异使得统计的黄土高原蒸散发变化趋势不一致，甚至出现相反的变化趋势。可见，应用蒸散发遥感产品前，需查明产品算法、输入数据特征、产品反演精度（如误差大小及来源），掌握产品的优点与局限性；有可供利用的观测数据时，务必深入检验产品在拟开展研究区域的精度，方能根据产品提供的数据展开客观分析。研究结果可为干旱、半干旱地区蒸散发产品选择与应用提供参考。