总初级生产力（Gross Primary Productivity,GPP）、蒸散（Evapotranspiration,ET）是碳水循环的重要组成部分,水分利用效率（Water Use Efficiency,WUE）将碳循环和水循环紧密结合,是评价碳水循环和植被用水状况的重要指标。GPP、ET和WUE的变化特征与影响因子存在明显的区域特征,对气候变化的响应也存在区域差异。淮河流域是我国重要的农业生产基地,耗水量巨大,同时具有重要的固碳能力。目前对淮河流域GPP、ET和WUE的分布状况与影响因子的认识尚不全面,同时在未来增温形势下淮河流域地区GPP、ET和WUE的变化也尚未可知。因此,本研究以淮河流域为研究对象,利用涡度相关站点数据、气象数据、遥感数据和文献资料,基于BEPS（Boreal Ecosystem Productivity Simulator）模型评估了淮河流域1981—2019年GPP、ET和WUE的时空变化,通过归因分析揭示了影响淮河流域GPP、ET和WUE的主要因素,并探究了不同增温条件可能对GPP、ET和WUE造成的影响。研究结果加深了对GPP、ET和WUE变化规律的全面认识,也为应对淮河流域的气候变化和合理管理碳水资源提供了合理的参考和借鉴。（1）经过与通量站实测数据及不同模型的对比验证,BEPS模型能够精确地模拟淮河流域GPP与ET的变化。淮河流域1981—2019年年平均GPP和ET分别为838.3 g C m-2和558.67 mm,呈波动上升趋势,变化率分别为9.49 g C m-2 yr-1和4.52 mm yr-1,四季中夏季的GPP和ET最大,其次是春季、秋季和冬季。在空间分布上,GPP和ET最高值均位于中东部和南部,在流域大部分地区均为上升趋势,重心的经纬向迁移结果表明流域GPP西部增速大于东部,ET南部增速大于北部。GPP和ET的变化受叶面积指数的直接影响最大,其次是气温,均为促进作用。（2）淮河流域1981—2019年年平均WUE为1.48 g C kg H2O-1,呈波动上升趋势,变化率为0.0048 g C kg H2O-1 yr-1,秋季和夏季WUE略高于冬季和春季。空间上WUE呈现“东高西低,南高北低”的分布特征,东南部和南部WUE呈下降趋势,其余地区为上升趋势,重心模型显示WUE西北部增速略高于东南部。叶面积指数、降水量和相对湿度对WUE起促进影响,气温和太阳总辐射对WUE起负抑制影响,其中叶面积指数的增加是引起WUE显著上升的决定因素。（3）增温敏感性实验模拟结果显示,淮河流域平均气温分别升高0.5、1.0和2.0°C会导致GPP分别增加0.58、1.28和2.44%,ET分别增加1.98、3.92和7.69%,WUE分别减小0.75、2.26和4.50%。从季节变化来看,区域增温对GPP和ET影响作用的大小排序为冬季（促进）＞春季（促进）＞秋季（促进）＞夏季（促进）,而增温对WUE影响作用的大小排序为夏季（抑制）＞秋季（抑制）＞春季（抑制）＞冬季（促进）。