由于受到卫星重返周期和天气条件的影响，热红外遥感蒸散模型只能提供区域蒸散发的瞬时估计。而基于冠层导度和植被指数的模型（如彭曼类模型）虽然可以在小时尺度和日尺度上连续运行，但由于其参数的率定依赖于在空间上稀疏分布的实测通量站，此类模型的区域应用可能存在较大误差。为了解决这一矛盾，已有的思路是利用热红外蒸散发模型的水热通量反演结果对彭曼模型进行率定，但两种结构不同的模型之间的互相率定将引入额外的误差。
　　本文将一个具有生物物理机理性的冠层导度模型与基于土壤水分的双源遥感蒸散发模型进行耦合（Gc-TSEB），从而直接以遥感反演的陆面温度（LST）作为率定目标，采用模拟退火算法对像元尺度的模型参数进行优化。结果表明，优化后的Gc-TSEB模型能够较好地模拟30 min尺度以及日尺度的水热通量。同时，研究发现LST与通量数据对Gc-TSEB模型具有相近的优化能力。由于LST可以通过遥感技术方便地获取，这意味着Gc-TSEB模型的参数优化可以在任何陆地像元上进行，从而保证了模型的区域应用性。对模型进行敏感性分析发现，Gc-TSEB模型对关键输入数据中的叶面积指数和土壤水分较为敏感，但经过LST的率定后，模型对这两项输入数据的误差并不敏感，表明模型具有较好的鲁棒性。进一步的分析发现，Gc-TSEB模型的精度受到LST数据精度以及土壤水分解耦效应的巨大影响。因此，LST数据源必须经过质量控制，同时，土壤蒸发的参数化方案还有待于进一步的研究。
　　该论文发表在Agricultural and Forest Meteorology期刊。.
　　Gan, G.G.（甘国靖）and Gao, Y.C.（高彦春）, 2015. Estimating time series of land surface energy fluxes using optimized two source energy balance schemes: Model formulation, calibration, and validation. Agricultural and Forest Meteorology, 208: 62-75.