准确监测稻田水分流失(蒸散发、渗漏、径流)，可以提高水分利用效率，为农业面源污染评估提供关键数据支撑。在中国，小农耕作导致区域尺度田块灌溉时间/量以及田埂排水口高度时空异质性强，然而由于区域尺度上缺乏灌溉时间/量以及田埂排水口高度的监测数据，以往的区域尺度模型使用统一的水管理措施，准确量化稻田水分流失的时空变化仍然具有挑战性。针对这一问题，本研究提出一种新的基于多源遥感与水量平衡理论的稻田水分流失定量评估模型(RSPHydro)：(1) 基于遥感以及调查的数据确定区域尺度上稻田初始灌溉时间/量和排水口高度的时空分布;(2)基于多源遥感生成高时空分辨率的蒸散发数据集；(3)通过结合灌溉时间/量，基于水量平衡方程在田间尺度上模拟稻田水文流失时空分布。RSPHydro模拟了中国丹阳稻作灌区稻田水分流失时空变化，作为模型验证的案例。模型的性能和时空评估表明，RSPHydro是一种有创新且有前景的方法，可以适用于其他稻作灌区，即使在数据稀缺的情况下，也能够进行稻田水分流失模拟。与其他模型相比(GEE SCS-CN:R²=0.42, RMSE=14.39 mm RGCN250: R²=0.31, RMSE=7.68 mm)，本研究提出的新方法更有望被应用于准确量化和评估稻田水分流失 (R²=0.98, RMSE=1.11 mm)，有助于改善灌溉管理，缓解农业用水压力,为精准模拟稻田面源污染流失负荷提供数据支撑。

多源遥感,水量平衡,径流,水稻田