由于人类活动和频繁的极端气候，人类面临淡水资源短缺。在经济快速发展的地区，在人类活动和气候变化的相互作用影响下，量化水资源的空间分布极为重要。为了提高水资源的有效利用，水资源评价与管理研究主要集中在蓝水和绿水资源，这将有助于决策者合理地管理水资源。蓝水资源定义为河流、湖泊、湿地以及地下含水层自由流动的水，蓝水资源主要用于工业生产，农业灌溉，居民生活和河道生态环境用水。绿水资源定义为降水通过地面蒸散和植物蒸腾作用返回大气的水，还包括地表土壤层含有的水。绿水资源主要维持作物生产，林业和陆地生态系统。因此，对蓝水和绿水资源的研究在维持生态系统稳定和全球粮食安全方面起着至关重要的作用。本文以湘江流域为研究区域，基于未来的土地利用和气候情景建立SWAT模型，量化流域内的蓝水和绿水资源量，分析影响蓝水和绿水资源短缺的关键因素，并识别流域内水资源短缺的热点区域。
　　首先，利用SWAT模型模拟蓝绿水资源。结合湘江流域区域地理高程DEM等基础数据建立SWAT模型，然后根据湘江干流五个水文站(湘潭站、株洲站、衡山站、衡阳站和归阳站)的日径流数据进行模型的校准和验证，再通过SWAT模型的SWATOutput输出结果和人均综合用水量，分别计算了蓝水和蓝水稀缺度、绿水和绿水稀缺度。研究结果显示，湘江流域五个水文站的月径流在率定期(2008-2012年)和验证期(2013-2017年)的模拟结果都达到预期的效果。其决定系数R2>0.6、纳什效率系数NSE>0.5和相对误差系数BIAS≤±20％，模型模拟结果是令人满意的。
　　接着，定性分析土地利用和气候变化对蓝绿水资源的影响。先通过CA-Markov模型预测了2050年的土地利用，再把未来气候数据(2040-2060年)进行降尺度，然后将这些处理好的数据导入SWAT模型进行模拟，量化湘江流域未来土地利用变化和未来气候变化对蓝水和绿水资源及其稀缺度的单一和综合影响。研究结果表明，CA-Markov模型集成了CA模型和Markov模型的功能，模型结果显示Kappa值为0.76，模拟结果是满意的。土地利用变化和气候变化对蓝水和绿水资源的时空分布的影响不是简单的协同效应。蓝水资源的时空分布变化主要受城市用地，农业用地，森林用地和降水量的综合影响；绿水资源的时空分布变化主要受城市用地，农业用地，降水量和温度的综合影响。
　　最后，确定影响蓝绿水资源短缺的关键因素和热点区域。利用冗余分析方法研究了6种环境因子(人口数量、城市用地、农业用地、降水量、森林用地和温度)与湘江流域49个不同地理位置市县的关系，并通过聚类分析对样本数据集进行分类并找出热点区域，然后通过相关性分析确定影响蓝水和绿水资源短缺的关键因素。研究结果显示，蓝水稀缺度主要受降水量和人口数量因素影响，它与降水量呈正相关(r=0.425)，与人口数量呈负相关(r=-0.612)。绿水稀缺度主要受农业用地和城市用地因素影响，它与农业用地呈正相关(r=0.429)，与城市用地呈负相关(r=-0.593)。蓝水资源短缺的热点区域主要在湘江流域下游的长沙市，湘潭市和株洲市。绿水资源短缺的热点区域主要在湘江流域下游的长沙市，湘潭市和株洲市；中游的邵东市和衡阳市；上游的江华县。在湘江流域的下游，中游和上游，蓝水和绿水资源短缺的热点区域面积分别占整个湘江流域面积的29.7％，4.6％和3.4％。
　　从湘江流域蓝水和绿水资源短缺的热点区域可以看出，流域下游的长沙市、湘潭市和株洲市蓝水和绿水资源短缺严重，需要适当控制城市扩张规模，完善供水管道，以缓解当地水资源短缺的压力。本研究将为相应的人-水系统中的水资源管理提供有用的信息，将有助于区域流域管理者就湘江流域中的水资源管理和保护做出合理的决策。