地表温度和土壤湿度是区域和全球尺度上陆地表层生态系统中两个非常重要的物理量,两者的精确获取对与人类生产生活密切相关的诸多领域,如农业、气候等具有至关重要的作用。遥感技术的兴起和发展使得地表温度信息的获取从“点”过渡到“面”,目前遥感手段获取地表温度和土壤湿度信息主要是基于热红外数据和微波数据。与热红外信号相比,微波信号对云、雾、雨、雪、植被以及一些干燥地物具有一定的穿透能力,具有全天候获取地表信息的特性,是云雨条件下地表参数获取的主要手段。现有的被动微波地表温度与土壤湿度独立反演互相制约,且对辅助数据依赖性高,导致反演精度低。针对这一问题,本论文旨在充分利用被动微波多频率、双极化的特性,基于被动微波辐射传输理论,构建多通道被动微波地表温度和土壤湿度一体化物理反演模型,削弱反演过程对辅助数据的依赖,提高地表温度和土壤湿度的反演精度。论文的主要工作和结论如下:(1)基于被动微波辐射传输方程,通过比辐射的参数化和未知数(植被透过率和地表粗糙度)的合并,解决方程欠定问题,实现地表温度和土壤湿度的一体化求解。在此基础上,为了提高近似后辐射传输方程的精度,利用模拟数据,对方程1、2、3项进行修正,构建地表温度和土壤湿度一体化反演模型。将反演结果与模拟数据库真值对比,地表温度反演精度约为1.63K,土壤湿度反演精度约为 0.063 m3/m3。(2)利用AMSR-E被动微波亮温数据,通过本研究所构建的地表温度和土壤湿度一体化反演模型估算全球地表温度和土壤湿度,并利用产品数据和站点数据对反演得到的地表温度和土壤湿度进行验证。在晴空条件下,将MODIS温度产品与反演得到的地表温度进行对比,结果显示总体均方根误差(RMSE)为5.68 K,随着植被覆盖度的增大,反演精度显著提高。有云条件下,将ISD站点空气温度与反演得到的地表温度进行对比,结果显示总体RMSE为4.29 K,不同植被覆盖条件下,反演精度无显著变化。利用ESA CCI 土壤湿度产品数据和土壤湿度观测网站点数据对反演得到的土壤湿度进行验证,结果显示针对不同的地表类型,RMSE在0.0157～0.1152m3/m3之间波动,随着植被覆盖度的增大,精度降低。因此,一体化模型在中等植被覆盖情况下精度较高。(3)利用反演得到的2003～2010年两个时刻(1:30 am和1:30 pm)的全球地表温度,估算了日均地表温度。在此基础上,通过地表温度年变化模型估算年平均地表温度,年振幅和年相位。从空间变化的角度,揭示了全球地表温度分布格局,分析了多年平均地表温度、多年平均振幅和多年平均相位与海拔、地表覆盖类型和气候类型等因子的关系。从时间变化的角度,利用Theil-Sen斜率和Mann-Kendall显著性检验方法,揭示了 2003～2010年全球年均地表温度、年振幅和年相位的年际变化趋势,确定了发生显著变化的区域,并对其进行归因分析。