积雪升华是积雪覆盖地区物质和能量平衡的重要组成部分，研究积雪升华对深入理解积雪水文过程特征具有重要意义。现有积雪升华研究主要基于站点观测，但是积雪主要分布在中高纬度地区和高寒山区，站点分布较少且维护困难。遥感观测数据可以为区域尺度积雪研究提供宏观且定量的观测信息。本论文在总结现有积雪升华模型的基础上，针对静态雪面升华和风吹雪升华两种物理机制截然不同的升华过程，发展了基于遥感数据的积雪升华估算模型。同时也在站点尺度对雪面升华和风吹雪升华进行详细的分析和验证。主要内容和结论如下:　　(1)静态雪面升华是积雪升华的主要方式，本文在黑河上游大冬树山垭口站对静态雪面升华进行了估算，结果表明Penman-Monteith公式估算结果和涡动相关(Eddy Covariance，EC)观测值之间的决定系数R2=0.65，均方根误差RMSE=10.48Wm-2;而总体空气动力学法估算结果和EC观测值之间的决定系数R2=0.54，均方根误差RMSE=10.21Wm-2。Penman-Monteith公式法和总体空气动力学法在估算静态雪面升华上都具有较高的精度。另外，EC观测雪面升华平均值为0.15mm d-1，Penman-Monteith公式和总体空气动力学法估算雪面升华平均值分别为0.20mm d-1和0.16mm d-1，观测发现2014年11月1日-2015年1月31日有13.5mm（雪水当量）积雪通过升华返回大气，占同时期降雪量的32.9％。在模型敏感性上，Penman-Monteith公式和总体空气动力学法对风速都最为敏感，其次为相对湿度和空气温度。但是Penman-Monteith公式对于风速的敏感性系数为0.7，而总体空气动力学法对于风速的敏感性系数为1.2，这一特性使得Penman-Monteith公式在区域尺度计算积雪升华上具有明显优势。　　(2)雪面下热传输通量是雪面能量平衡的重要一项，目前缺少直接观测。本文基于雪面能量平衡闭合原理，在站点尺度采用能量平衡方程余项法计算雪面下热传输通量，发现雪面下热传输通量和净辐射通量存在较好的线性关系，线性拟合系数为0.575。同时，本文将这一结果推广到区域尺度，用来计算雪面下热传输通量。　　(3)本文通过MODIS亚像元温度解算，获得混合像元中雪面端元温度，并在此基础上建立雪面能量平衡模型。分别采用Penman-Monteith公式和总体空气动力学法估算区域尺度亚像元静态雪面升华，并利用站点EC观测数据验证估算结果。Penman-Monteith公式在黑河上游的验证结果为:大沙龙站决定系数R2=0.75，均方根误差RMSE=8.4W m-2，大冬树山垭口站决定系数R2=0.36，均方根误差RMSE=9.1Wm-2;而总体空气动力学法的验证结果大沙龙站决定系数R2=0.65，均方根误差RMSE=17.5W m-2，大冬树山垭口站决定系数R2=0.06，均方根误差RMSE-21.2Wm-2，Penman-Monteith公式估算区域尺度雪面升华具有更高的精度。　　(4)风吹雪升华是积雪升华的重要组成部分，本文在SBSM(Simple Blowing Snow Model)模型的基础上发展了一种具有物理机制的风吹雪模型ISBSM(Improved Simple Blowing Snow Model)。ISBSM模型通过单颗雪粒子在风场中的受力分析，推导出发生风吹雪的临界启动摩擦速度，进而估算临界启动风速（距地面10m高度处）并判断风吹雪的发生。相比SBSM模型中计算风吹雪发生的经验公式，该方法具有更强的物理机制。大冬树山垭口站风吹雪观测发现在2014年11月12-15日均发生风吹雪现象，ISBSM模型都能准确模拟风吹雪的发生情况，而SBSM模型计算风吹雪发生最大概率分别为0.72、0.72、0.55、0.86，ISBSM模型在判断风吹雪发生情况时具有更高的精度。另外利用ISBSM模型计算大冬树山垭口站的风吹雪升华情况，发现该站风吹雪升华作用明显，在研究时段内(2014年11月1日-2015年1月31日)风吹雪升华量为8.2mm，占同期降雪量的20.0％。　　(5)风吹雪升华具有随机性和区域性，不仅和外界环境条件有关，而且和积雪物理性质有关，利用站点观测风吹雪具有很大局限性。本文利用ISBSM模型结合亚像元雪面温度、亚像元雪粒径及积雪覆盖度等遥感数据和大气驱动数据估算了黑河上游及周边区域风吹雪升华空间分布。结果表明黑河上游及周边区域发生风吹雪现象频繁，风吹雪升华速率基本在0.04mm h-1以下，极端情况下部分区域风吹雪升华速率可达0.12mm h-1。由于该区域受到西风带控制，并且由于祁连山的抬升作用，造成祁连山西南部风速较大，更容易发生风吹雪现象。