蒸散发(Evapotranspiration，ET)是地表蒸发和植被蒸腾的总和，是陆地能量和水平衡的重要组成部分，决定着地表各系统的水、热传输，是流域水资源耗散过程之一。因而合理的估算区域的蒸散状况对于水资源的规范化管理与使用、农田的灌溉有非比寻常的意义，特别是在西北干旱区，蒸散发的监测与估算对区域规划、水资源管理以及可持续发展研究具有重要意义。遥感在研究区域蒸散发方面有着得天独厚的优势，开展基于遥感技术的区域蒸散发估算研究具有重要的科学研究意义和社会价值。　　本文以黑河下游地区为研究区，以Landsat和MODIS等遥感数据为主要数据源，结合地面气象数据和DEM数据，反演了该区2004-2014年的生长季蒸散发量，试图从一个较长的时间序列尺度上探讨和分析蒸散发的时空变化规律。主要研究内容和分析结论如下:　　以2014年为例，反演了2014年15日的蒸散发结果，并以EC(Eddy Correlation)实测值进行了验证，结果表明SEBS(Surface Energy Balance System)模型在该区的估算效果较好。并且，在此基础上分析和探讨了蒸散发的年内时空变化情况，得出蒸散发的季节变化情况为夏季＞春季＞秋季＞冬季，且呈现明显的沿河分布的趋势。总体上，7月蒸散量最高，6月、8月次之，5月再次之，9月开始蒸散量下降明显，12月蒸散量最低;4月由于春汛，蒸散发量形成次波峰极大值。　　引入ESTARFM(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)时空数据融合算法，将MODIS和Landsat数据进行融合，生成同时具有高时间分辨率和高空间分辨率的融合影像，并用这些融合影像反演蒸散发。使用基于蒸发皿实测值为基础的比例系数法对蒸散发进行时间尺度扩展，得到生长季蒸散发总量，结果显示该总量得到水体平均蒸散结果与蒸发皿实测值更为接近，说明ESTARFM算法与比例系数扩展法的真实可用性，也说明了ESTARFM时空数据融合算法在蒸散发时空降尺度方面具有重要意义。　　根据多年蒸散发总量结果，具体分析了蒸散发的年际时空变化情况，得出蒸散发高值区空间范围呈增长趋势;蒸散总量呈增长趋势，具体为2008年以前呈上升趋势2008年以后呈现下降趋势，在这一时间段内与蒸发皿实测值变化趋势一致;水体总平均蒸散量与蒸发皿实测总量差值为386.0mm，水体最大蒸散量与蒸发皿总量差值为81.0mm，由此可根据蒸发皿实测总量大致推测出自然水体表面的蒸散发情况等结论。　　对比分析了不同土地覆被的蒸散发结果，分析得出不同土地覆被的蒸散发结果呈现如下规律:各类土地利用类型蒸散发年内变化幅度依次为，水体＞耕地＞灌丛地＞草地＞裸土地＞沙地。在此基础上进一步分析了绿洲主体区的蒸散发结果，结果显示，2011年与2014年绿洲主体区平均蒸散量分别为570.0mm、550.0mm，呈现出比较稳定略有降低的趋势。