利用遥感技术反演陆面实际蒸散发，是近年全球变化和水循环研究的热点之一。近年文献调研和应用实践表明，目前常用遥感蒸散发模型几乎都存在反演结果不稳定的问题，影响其可靠性。分析表明，结果的不稳定性主要是反演方法的空间歧义性所导致。围绕这个问题，本文提出参照干湿限的概念，并基于参照干湿限改进遥感蒸散发模型，以期丰富遥感蒸散发的理论和方法，对区域尺度水循环研究有所贡献。提出参照干湿限的概念及相关假设，以解决空间歧义性问题。给出参照干湿限地表温度的推导求解过程，基于泰勒展开式推导了其显式表达式。同时，结合数值模拟和试验观测手段，验证了参照裸土干限和参照裸土湿限的可用能量分配假设及其关键参数取值的合理性。针对传统遥感蒸散发模型特征空间边界确定存在较大经验性的问题，利用参照干湿限对特征空间边界进行纠正，并利用两种方法插值估算实际蒸散发。利用站点数据对其进行验证，同时将结果与其他研究者相关成果进行对比，结果表明，利用参照干湿限重新确定特征空间边界后，蒸散发反演精度在可接受范围之内。针对SEBAL模型干湿限像元选取存在较大确定性的问题，基于参照干湿限提出遥感蒸散发模型REDRAW。此外，REDRAW将SEBAL模型中关于地气温差与地表温度存在线性关系的假设推广到不同植被指数条件中，从而更充分考虑植被指数对可用能量分配的影响。验证结果表明，REDRAW在偏干旱和偏湿润地区都较SEBAL有更高的可靠性。基于参照干湿限提出地表温度空间降尺度的梯形法，尝试解决目前地表温度空间降尺度常用方法在植被指数变化范围较小时可能会失效的问题。两个地区的降尺度试验表明，梯形法在不同植被指数条件下都具有一定可靠性。最后基于MODIS数据，利用REDRAW模型估算黄河河龙间近10年的蒸散发量。与基于耗水平衡分析得到的蒸散发结果相比，REDRAW模型较SEBAL模型反演结果更为可靠，且对降雨事件的响应更为敏捷。