受气候变化和人类活动的双重影响,流域系统已不能及时发挥自我调节和调控功能以应对变化的环境条件,流域内发生了一系列显著的环境问题和自然灾害事件,例如,水污染状况加剧、洪旱灾害频发。流域模型提供了一种有效的方式,可以实现流域系统主要的物理、社会经济和政治要素的综合研究。但是,复杂的流域系统和环境变化条件使得流域模型研究必须考虑、反映和分析不确定性。水文模型的输入、参数和结构都存在不确定性,开展水文模拟时需要量化和评估这些不确定性,并要求开发不确定性的处理方法以减小模拟的不确定性。流域管理模型需要综合考虑输入和参数的不确定性,以实现不确定性条件下的水资源和土地资源利用的规划与管理。因此,本文从不确定性的水文模拟与流域管理模型出发,分析了流域降雨径流序列的非一致性趋势变化,进而应用SLURP水文模型模拟了香溪河流域的水文过程,同时考虑不同流域划分水平对SLURP水文模拟的影响并评估了参数和模拟的不确定性。在此基础上,开发了一个能够处理输入不确定性的库区流域分布式水文模型。为研究不确定性的流域管理模型,分别开发了模糊约束的梯级水库生态调度模型和不确定性的流域土地利用优化管理模型。论文主要的研究工作及创新性成果如下：(1)联合应用多种趋势分析方法检验和解译了香溪河流域降雨径流序列可能存在的趋势。识别了降雨径流各统计量序列的趋势、趋势初始点和变异点。减小的趋势主要存在于径流序列,而9月份月降雨量的减少也存在统计显著性。径流序列的趋势多发生于70年代,并且在1988年以后,径流的统计特性发生了改变。因此,流域降雨径流关系也相应地变化。导致这些变化的主要原因是人类活动,尤其是水利工程建设的影响。(2)应用SLURP模型实现了香溪河流域分布式的水文模拟,并依据不同的流域划分水平对比研究了模型表现、模拟的水量平衡组分和不同下垫面类型的径流模拟贡献量。增加的流域划分水平可以提高水文模型效率,但是对水文过程模拟的改善有限,而不同流域划分水平下水量平衡组分和下垫面径流量的模拟变化较大。较精细的流域划分水平下模型参数的灵敏性降低,模拟结果的差别变小,从而有助于水文模拟结果趋向稳定。(3)基于马尔科夫蒙特卡洛的贝叶斯方法分析了SLURP水文模型参数和模拟的不确定性,并研究了不同流域划分水平的影响。不同流域划分水平下,水文模型参数的不确定性变化较大,而增加流域划分水平有助于降低日径流量模拟的不确定性。但是,存在一定的流域划分水平,增加流域划分不利于水文模型可靠性的改进。研究结论可为水文模型的实际应用提供参考。(4)开发了一个基于机会约束控制的库区流域分布式水文模型。通过将降雨强度用随机分布来描述,开发的水文模型能够处理降雨输入在时间尺度上的不确定性,并能将降雨输入尺度效应的影响有效地反映在流域水文模拟过程,改善地表径流产量的计算。与SLURP水文模型对比,模型效率和表现均得到明显地改善,尤其是径流量偏差得到有效控制。(5)开发了不确定性的梯级水库系统生态调度模型和流域土地利用管理模型。梯级水库生态调度模型将模糊的下游生态流量需求作为约束引入调度模型,并提出了模糊约束的自适应遗传算法求解规划模型,实现了水力发电效益的最大化,并有效地平衡了水力发电调度和下游生态用水的矛盾。不确定性的土地利用优化管理模型综合考虑了区间、模糊和随机的不确定性,并通过两阶段的决策过程对土壤侵蚀进行控制,最终实现了不确定性条件下流域系统净收益的最大化。