地表辐射收支是地球系统能量平衡的基础,同时还控制一系列天气,气候和海陆过程,影响着生物的繁衍生息,是一个极为重要的研究主题。地表辐射收支主要包含短波辐射收支和长波辐射收支两个部分,其中短波辐射直接来自于太阳辐射,目前对于它的认识已经较为成熟,而长波辐射主要来自地表物体自身辐射和大气层的辐射,牵涉变量极多,充满各种不确定性,存在很多亟待解决的问题。这其中,地表发射与大气下行辐射之差被称作地表有效辐射,它反映了地表损失能量的多少,与人类生产生活密切相关。随着遥感传感器的改进及遥感地表/大气产品的精度不断提高,为地表有效辐射的精确估算提供了支持,因此本文主要集中于地表有效辐射的遥感估算模型的建立与验证。　　本研究所提出的物理-统计混合模型主要基础是MODTRAN4对TIGR大规模辐射传输模拟所得到多个地气因子组成的模拟数据集。通过分析各个因子与地表有效辐射间的相关关系,并在因子间采用简单数学变换和组合后,筛选得到与地表有效辐射相关性最高的因子-地表温度和955.1 hPa下大气水汽压强,最终通过简单回归方法建立起三者间的回归关系。此外,研究还提出方法,通过分区域拟合来解决回归关系的区域性限制。采用美国SURFRAD通量观测站进行验证,结果表明,该方法对有效辐射估计有较高的精度,其R2,Bias和RMSE分别为0.628,8.699 W m-2和24.781 W m-2。同时研究对Bisht等所提出算法进行改进,并应用到验证中,结果其R2,Bias和RMSE分别为0.758,2.265 W m-2和21.051 W m-2,夜间估计结果要好于日间估计。　　基于辐射传输模拟数据,研究采用机器学习方法SVM对地表有效辐射进行回归。采用六组不同参数组合分别进行拟合并选择结果最优一组。经过参数寻优,训练,测试和验证,选择LAW-La参数组合作为生成模型组合。同时,分析了每个参数的重要性及模型对于它们的敏感性。结果表明,地表温度最为重要,其次为大气水汽压和纬度,气温对模型贡献最小,敏感性方面,模型对于高估的温度和低估的大气水汽含量较为敏感,对于气温的误差几乎不敏感。验证表明其R2为0.4697,Bias为23.176 W m-2,RMSE为28.477 W m-2。通过与混合方法交叉验证表明两者具有较好的一致性,R2为0.686,其差异主要集中在4.0-7.0Wm-2。　　最终,将模型应用于北京城市夜间热岛研究中,从辐射角度来认识夜间城市热岛的形成和发展。