水资源系统受社会、经济和环境等多种因素影响,呈现出不确定性和复杂性。现有水文模拟方法难以对水文变量间的不确定性及非线性关系进行准确量化,同时传统的水资源优化模型在处理多重不确定性和非线性互动性相关问题方面也存在较大局限。论文从“水文随机模拟-不确定性水资源优化-风险分析”的思路出发,改进Copula函数边缘分布的生成方法,开发了最大熵-Copula方法并进一步模拟香溪河流域的径流量。方法克服了传统的Copula函数边缘分布需要进行线型假设的局限。在此基础上,论文开发了一种能够直接反映变量间互动相关关系的最大熵-Copula-贝叶斯网络方法,应用于开都河流域的径流量模拟。为有效解决不确定性条件下的水资源管理与风险分析问题,量化水资源优化配置模型中随机参数的互动相关特征,论文将Copula函数引入联合机会约束规划,有效表征和处理了约束中的随机不确定性和非线性互动性,改进了传统的联合机会约束仅能反映随机参数线性相关关系的局限性,拓展了Copula函数在水资源系统不确定性分析中的应用范围。水资源管理方案的制定受决策者主观影响明显,为有效解决含有模糊区间双重不确定性和随机不确定性的水资源系统风险分析问题,论文引入模糊(条件)风险价值理论,开发了基于模糊(条件)风险价值的不确定性水资源优化配置模型,实现了系统满意度、约束可信度和风险置信水平的平衡,拓展了不确定性条件下的水资源系统管理和风险分析方法。论文主要研究内容及创新成果如下：(1)提出了最大熵-Copula方法并应用于香溪河流域的月径流量模拟,分析不同的边缘分布对流域径流量模拟结果的影响。结果表明,最大熵-Copula方法能够较好的拟合月径流量的概率分布,有效捕捉月径流量间的相关关系。香溪河流域相邻月径流量间存在上尾相关性,体现了月径流量在极大值情况下的互动关系。比较最大熵-Copula方法与基于P-Ⅲ型分布的Copula方法,不同的边缘分布生成手段对径流量模拟结果影响较大。最大熵-Copula方法能够更好的体现月径流量的统计特征,且无需进行线型假设,与基于P-Ⅲ型分布的Copula方法相比,得到的香溪河流域径流量模拟值更为准确。(2)提出了最大熵-Copula-贝叶斯网络方法,应用于开都河流域的月径流量模拟。将最大熵-Copula方法引入贝叶斯网络,能够直接生成水文变量的概率分布、联合分布和条件分布。基于最大熵-Copula方法的优势,将先验信息有效的反映在水文随机模拟过程中。与最大熵-Copula方法对比,流域径流量模拟结果更加准确,径流量偏差得到了有效控制。(3)开发了基于Copula的不确定性水资源优化配置模型。将Copula引入到两阶段联合概率约束规划模型中以反映概率约束间的互动效应,实现水资源系统经济效益最大化的同时有效的反映梯级水库蓄水能力约束中随机参数间的非线性互动关系。与传统的两阶段联合概率约束规划相比,基于Copula的不确定性随机规划方法在解决含有联合机会约束的不确定性水资源系统规划问题时有更好的适用性。(4)开发了基于模糊(条件)风险价值的不确定性水资源优化配置模型。模型综合考虑了随机不确定性和模糊区间双重不确定性,运用风险价值和模糊条件风险价值对模糊条件下的缺水量损失风险进行控制,实现系统满意度、约束可信度和追索行为的风险之间的平衡。同时,利用析因设计方法对约束可信度和风险置信水平的效应进行分析。对比基于模糊风险价值和基于模糊条件风险价值的两阶段随机规划模型,后者能够提供更加严格的风险规避政策,更好的缓解水资源配置不平衡的现象。