陆地表面是地球气候系统的重要组成部分,陆地表面与大气间的能量、质量和动量交换过程在全球大气环流和气候变化中起着重要的作用。获取高质量、时空连续的地表能量和水分平衡数据,对全球气候变化研究、干旱和洪涝等重大气象灾害的评估和预测、生态环境问题以及水资源评价等有着重要意义。　　 地表大气下行辐射、地表水热通量是地表能量和水分平衡中的重要分量。目前遥感获取的下行长波辐射产品空间分辨率较低(十几到几十公里),不能满足高分辨率能量平衡研究的需求。水热通量的获取主要有观测和陆面过程模拟两种方法,但二者都存在着局制性;而数据同化能够有效的将观测和过程模型结合起来,提高陆面模型预测水平。　　 围绕地表辐射平衡和水热通量数据的估算,本文开展了两方面的研究,一、是利用HJ-1B红外数据开展反演高分辨率的地表下行长波辐射的模型研究:二、是进行多源遥感数据(地表温度和土壤水分)与陆面过程模型的同化方法研究。本文的具体研究内容和结论如下:　　 (1)利用大气辐射传输模型模拟和统计回归的方法,发展了一个利用HJ-1B卫星热红外数据和MODIS水汽产品反演晴天下行长波辐射的参数化模型,并分别利用模拟数据和真实测量数据对模型进行了精度评价和误差分析。验证结果表明在大多数情况下,模型精度较高,误差在可接受范围内,而在地气温差过大时(＞10K或＜-5K)存在较大的反演误差。针对这个问题,提出了一个简单易行的地气温差校正方法,在裸地、沙漠等地气温差大的地区反演时,利用地气温差对模型进行修正。校正后,可以有效减小地气温差引起的误差。　　 (2)针对数据同化中模型误差难以统计、同化地表温度时观测算子如何确定的问题,本文利用CoLM模型和EnKF算法开展了土壤水分和地表温度的同化实验,进行不同同化方法的比较。对模型误差处理中扰动状态变量、大气驱动和模型参数的两种集合扰动方法的比较表明,尽管同化结果相同,后者可以根据大气驱动和模型参数的误差分布产生一组状态变量的集合,比单纯扰动状态变量更合理、更容易实现。比较了遥感反演的地表温度同化的观测算子,其中利用地表辐射温度与组分温度(植被温度和土壤温度)间关系式直接更新地表温度的方法,相对其他观测算子有明确的物理意义,且通过数值实验表明有较好的效果。　　 (3)针对现有数据同化中大多将模型作为黑箱的做法,本文对数据同化框架进行改进,将同化算法分别插入CoLM模型的温度模块和水分模块中。改进后的同化方法考虑了地表温度更新后对相关状态变量(如土壤水分和通量)的影响,多参数同时同化时观测信息的传递过程也更合理。利用改进后的方法进行了地表温度、土壤水分、地表温度和土壤水分同时同化的实验,结果表明在同化地表温度、同时同化多参数时,同化结果比原有方法有一定改进,尤其在地表温度同化频率较低的情况下,这种改进更明显。　　 (4)为了改进模型在非均匀地表下的模拟性能,进行了同化次网格观测数据的研究。模拟实验表明,对于地表异质性的网格,引入次网格观测数据对模拟结果有重要影响。基于这一结论,本文利用CoLM模型和1km的MODIS温度产品,构建了一个考虑次网格的数据同化方法,并将同化结果与同化0.05度MODIS温度产品进行了比较。其结果表明,同化高分辨率的地表温度后,模型输出的平均地表通量更接近真实值,而且次网格尺度上的温度和地表通量也表现明显的异质性特征。