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大规模流域水电开发,对区域社会、经济、生态和环境等具有长期显著影响,不可持续的水电开发可对流域生态系统产生严重的负面影响,流域水资源的不合理消耗可能严重干扰区域供需水关系。水足迹作为新兴的研究方法,能够定量描述水电站生产单位能源所消耗的水资源量,从水资源耗损角度,评价水电站发电效益,具有较好的生态指示作用。目前,针对跨国流域水电站水足迹计算和时空分异的研究少有报道。为探讨流域水电站水足迹时空分异及其关键驱动因子,本文以澜沧江——湄公河流域已建成的37座主要水电站为研究对象,开展水电站水足迹研究,在分析传统计算方法缺陷和不足的基础上,构建融合再分析资料和遥感影像数据的优化计算模型,弥补传统计算计算方法的不足;根据优化模型计算各水电站2015年逐月及年平均水足迹;分析澜沧江——湄公河流域水电站水足迹的时空分异的规律和特征,识别水电站水足迹时间变化和空间差异的驱动因子;基于水足迹构建流域水电站水量损耗的生态补偿模型。主要研究结果如下:1)分析认为传统计算方法存在时间尺度单一,精度较低且计算结果偏大的问题;提出了基于MERRA再分析资料和Landsat 8 OLI遥感影像的水足迹优化计算模型,满足较高精度和大空间尺度的水电站逐月和年平均水足迹计算。2)利用水足迹优化计算模型计算澜沧江——循公河流域已建成37座主要水电站的水足迹,结果显示37座水电站年平均水足迹为88.56m3/GJ,即318.81L/kw·h;年平均水足迹最高者为泰国的Siridhom水电站,达878.02m3/GJ;泰国的Pak Mun水电站年内平均水足迹最低,为0.43m3/GJ;4个流域段水电站年平均水足迹高低排序为:澜沧江流域<越南段<老挝段<泰国段;澜沧江流域9座水电站年平均水足迹为3.17m3/GJ,即11.42L/kw·h,为水足迹最低的流域段。3)澜沧江流域水电站水足迹年内峰值主要出现在4-6月份,年初年末较低,月平均水足迹变差系数为0.26,极值比为2.53;下湄公河流域水电站整体呈现4-9月偏低,而年初年末较高的变化趋势,月平均水足迹变差系数为0.12,极值比为1.51:澜沧江流域水电站水足迹月间变幅较大。4)各水电站年平均水足迹有一定随纬度降低而升高的趋势;处于900-1500m较高海拔地区的水电站,落差大,水电站水头高,具备较强的发电效益,水足迹较低;4种地形区所在水电站的年平均水足迹排序为:高山峡谷区<中低山宽谷区<山地丘陵区<平原区;从水足迹的角度来看,澜沧江流域比下湄公河流域更适宜建造水电站。5)澜沧江——湄公河流域水电站水足迹时间变化的主要驱动因子是气象因子即蒸发深度;水电站水足迹空间差异的主要驱动因子是效能因子(单位装机容量的水面面积)和地形因子(水面面积与库区平均水深比)。6)澜沧江——湄公河流域已建成主要37座水电站的年蒸发总水量为26.434亿m3,耗水量巨大,在一定时间内加剧了流域水资源承载负重,影响着供需水关系和水生态可持续性。为此,基于水电站水足迹,构建了流域水电站水量损耗的生态补偿模型,模型以水足迹为主要参数;应用于澜沧江流域云南段主要9座水电站。结果显示9座水电站的平均水电站水量损耗的生态补偿指数为0.001644￥/kw·h,年生态补偿总额为5725.23万元,约为年发电总收益的0.31%。