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黑河流域是我国西北地区第二大内陆河。流域水资源是进行黑河流域生态建设和环境保护最基本也是最重要的物质保障条件。水文模型为流域水资源模拟提供了有效工具。然而，传统水文模拟与预测理论多是基于确定性的模型预测。事实上，由于模型结构、模型参数、输入数据和验证数据等多种因素的影响，使得水文模拟及预测过程存在着很大的不确定性。开展水文模型不确定性分析工作，不仅为探索更具科学价值的概率水文预报奠定基础，为洪水警报、水库调度、流域水资源配置等提供更可靠的信息，而且对于水资源开发与保护、制定全球变化背景下区域社会经济可持续发展模式也具有重要的科学意义。
本文在分析黑河上游山区流域历史径流资料长期变化特征的基础上，采用WASMOD和SWAT水文模型对研究区域径流进行模拟，并主要针对模型参数不确定性、模型参数及结构总的不确定性、以及二者对模拟结果不确定性的贡献等做了较为深入细致的研究。
全文共八章。第一、二章主要对研究区域及水文模拟不确定性等方面进行了综述，对研究区进行了介绍；第三章采用Mann-Kendall非参数统计检验法和Spearmans Rho检验法对历史径流序列变化趋势进行了分析，采用非参数累积和检验、累积离差检验、Worsley似然比检验法检测了径流序列中的突变现象；第四、五章，选取WASMOD和SWAT模型对研究区域径流进行模拟，对两个模型的适用性和有效性进行了比较和讨论；第六、七章，采用Bootstrap和Bayes方法对模型参数不确定性进行了讨论；在检验并保证模型残差服从原始假定的基础上，对模型总不确定性进行了分析和比较(本文总不确定性主要包括模型参数和结构的不确定性)；进而，对这两类不确定性来源对模拟结果的影响进行了分析。第八章即研究的主要结论。通过本研究得到以下主要结论：
(1)扎木什克站1、2、3、12月份的月平均径流序列和冬季平均径流序列在0.01(或0.05)显著性水平下呈现明显减少趋势。其余径流序列均未通过显著性水平为0.01及0.05的显著性检验。扎木什克站1、2、12月份及冬季径流序列分别在1991年、1993年(或1994年)、1990年、1991年出现变点，变点后平均径流量较变点前有所降低。莺落峡站4月份及春季径流序列分别在1992年、1983年出现变点；变点后平均径流量较变点前有所增加。研究区域径流量的变化是流域降水、气温、蒸散发、土壤含水量等诸多要素的综合反映，人类活动对径流量变化的影响较小。变点的发生也是多种因素综合作用的结果。
(2) SWAT模型对扎马什克站和莺落峡站的日、月径流过程取得了较高的模拟精度，对大部分主要洪峰流量给出了较好的模拟效果。WASMOD模型对莺落峡站月径流过程也给出了很好的模拟效果，表现了良好的模拟性能。某些年份，在月时间尺度上，WASMOD模型对莺落峡站径流过程的模拟效果甚至更优。综合考虑研究目标、数据需求量、数据有效性、模型结构、模拟效果等多种因素，WASMOD也适用于本文研究区域的径流模拟。两个模型比较而言，WASMOD模型只能在周、月或年尺度上进行模拟，对于日尺度的径流模拟则无能为力；只能模拟流域出口断面的径流过程，对流域内部其他站点的径流模拟无能为力；而SWAT模型在这些方面更具有优势。
(3) WASMOD模型参数基本服从正态分布，而SWAT模型中参数基本都不服从正态分布。根据参数的95％置信区间，不同参数的不确定性范围有所差异。参数不确定性对模型模拟结果的不确定性有一定的贡献。对于莺落峡站，由于WASMOD比SWAT模型有更多的流量实测值落入模拟值的95％置信区间，同时，WASMOD模型中莺落峡站多年平均流量的置信区间比SWAT模型的宽，因此，集总式水文模型WASMOD参数不确定性对模型模拟结果的不确定性贡献，要比半分布式水文模型SWAT对模拟结果的不确定性贡献大。即在本研究中，相对于复杂模型而言，简单模型中模型参数不确定性对模拟结果不确定性的影响更大。
(4) WASMOD模型中，经过对原始数据进行开根号变换，模型残差基本满足相互独立、正态分布等统计假定；SWAT模型中，对数据进行Box-Cox变换后，进一步采用连续时间自回归模型模拟后的残差才基本满足模型残差正态分布、同方差性和独立性假设。比较模型总不确定性对模拟结果的影响，对于莺落峡站，WASMOD模型和SWAT模型中落入模拟值置信区间的实测值的百分比较为接近；而SWAT模型模拟的莺落峡站多年平均流量的95％置信区间比WASMOD模型的宽，因此，SWAT模型总不确定性对模拟结果的不确定性贡献比WASMOD的贡献稍大。即在本研究中，相对于简单模型而言，复杂模型中模型总不确定性对模拟结果不确定性的影响较大。
(5)无论对于WASMOD还是SWAT模型，模型结构和参数的综合作用对模拟的影响远大于模型参数的影响。参数估计中的不确定性仅能解释模型模拟过程中的一小部分不确定性，而模型参数和结构的综合作用可以更好更全面的解释模拟中的大部分不确定性。因而，当进行水文模型不确定性分析时，模型参数与模型结构均是不可忽视的重要因素，后者影响可能会更大。