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随着人们对水文过程的深入认知和对水文模型的不断研究,分布式流域水文模型已经开始逐渐代替传统的概念模型而广泛应用于洪水预报和水资源管理等众多领域,为防汛、抗旱和水资源开发利用等重大实际问题提够决策支持。然而,由于水文过程的复杂性和动态性、水文观测和资料数据的系统与偶然误差、以及水文模型结构的不完善等因素的存在,给流域水文模型参数率定及水文预报带来很大的不确定性,并从而影响了结果的精度和准确性。我国目前亟需深入系统地开展分布式流域水文模拟和模型参数不确定性分析的研究,从而提高我国水文预报的水平和改进预报精度,这对减少洪涝灾害损失及防止水土流失以及合理有效利用水资源等方面都具有重要的现实意义和科学价值。针对这样的研究需要,本文对国际上最为先进的和近年应用较为广泛的分布式土壤和水评价工具—Soil and Water Assessment Tool (SWAT)模型进行了深入研究,以霍林河流域上游地区为案例重点探讨了SWAT模型的建立、参数校验、不确定性分析和实地应用等问题,通过对该地区地表径流和土壤流失的模拟预测得到了较为满意的结果。结果显示,研究流域径流年与年之间的预测不确定性范围明显变化,表现不平衡；对枯水年的预测不确定性明显大于平水年和丰水年。为了探索不确定性分析的理论方法和提高SWAT模型的可靠性,本文利用SUFI (Sequential Uncertainty Fitting)-2和GLUE (Generalized likelihood uncertainty estimation)方法分别对模型参数进行不确定性分析。其结果显示,以这两种方法进行不确定性分析是可行的,能够较好的反映模型参数不确定性区间及预测结果的不确定性范围。本研究还进一步将这两种不确定性分析方法在参数不确定性、模型模拟不确定性及计算效率三方面进行对比分析,结果表明两种方法具有各自的优点和适用性；相对GULE方法而言SUFI-2方法在对模型的复杂程度和高计算要求方面更具有优势。但GLUE方法相对SUFI-2方法在分析参数不确定是更能体现参数之间的相关性,并且所得的模拟目标函数结果相对比较理想。论文最后对全文做了总结,并对有待于进一步深入研究的问题进行了评价和展望。本研究通过上述问题的探索与分析,建立了一个囊括分布式水文模型建立、校验、应用、参数不确定性分析与方法对比的综合水文模型研究的完整体系,帮助为水文模型不确定性分析方法理论的验证完善和分布式水文模拟技术的推广应用奠定良好的基础,并对其他相关研究起到了科学借鉴作用。