在全球气候变化的大背景下,极端的降水和径流事件频发,对人类社会构成严重威胁,在气候变化与人类活动等多方面因素影响下,全球水循环的时空演变规律发生了改变,如何识别受变化环境影响的极端径流事件演变规律呈现出的新特点,对区域水安全问题具有一定意义。为探索在当前环境下非一致性的径流变化的分析方法,以达到科学合理地预测未来极端径流事件变化的目的,选取了海河流域作为研究对象,分析了海河流域极端径流的变化特征,应用非一致性水文频率分析方法研究了气候变化和人类活动对极端径流事件的影响。成果如下:（1）水文序列的非一致性诊断。在开始分析前首先识别极端径流的非一致性,采取Mann-Kendall检验法和Spearman检验法对径流进行趋势性检验;采取Pettitt检验法、Mann-Kendall检验法和Buishand检验法对径流进行突变点检验。对径流序列发生变异的真实性进行综合判断,海河流域的径流序列呈现出明显的非一致性特征。海河流域两个水文站点的最大一日径流量和最大五日径流量均具有显著下降的趋势,其中界河铺站的径流突变明显受其上游水库建设的影响。（2）变化环境下的极端径流序列非一致性频率分析。气候指标通过计算Kendall相关系数进行筛选,同时代入水库指标,基于GAMLSS（Generalized additive models for location,scale and shape）,采用AIC准则率定后,构造一种一致性模型,两种变量不同的非一致性模型。对径流进行非一致性频率分析,结果表明:引入物理因子的非一致性径流序列分析模型的结果最优,同时预测效果良好,对变化的环境具有更好的适应性。这种考虑气候变化和人类活动的非一致性模型对洪水极值的波动和突变描述准确。从水利工程应用的角度来看,以气候指标和水库指标为解释变量的非一致性模型预测的洪水设计值更可靠,可以为水利工程的设计提供理论支持。（3）径流变化的归因分析。利用已经构建好的模型对径流变化和气候指标之间的关系进行分析,结果表明:3月份、4月份和5月份的NINO1+2指数显著影响着匡门口站的径流序列,且与之呈负相关关系,NINO1+2指数较低时极端径流事件发生的频率升高。而界河铺站径流序列跟2月份、3月份和4月份的NINO1+2和3月份、4月份和5月份的NAO同时呈负相关关系,两项指标偏低预示极端径流事件频率提高。为水文工作者提前预判极端径流事件的发生提供可能。