水循环过程作为地球系统的重要组成部分，正遭受着全球气候变化带来的深刻影响，这对水安全带来了风险和挑战。评估气候变化下流域径流响应可为制定缓解性和适应性措施提供重要参考。全球气候模式是当下模拟气候变化的重要工具，已被广泛用于流域径流响应的评估。随着高性能计算机技术的不断发展和对气候过程理解的不断深入，越来越多的气候模式输出数据可用于径流响应评估。然而，这也为流域尺度的径流响应评估带来了新的挑战：如何根据模型间不同的表现选取合适的气候模式或给予不同的权重？气候模式的选择和数量对径流响应评估有何影响？尽管在气候领域已有研究提出不同的气候模式加权方法和选择方法，但少有研究在流域径流响应评估中分析这些加权方法和选择方法的影响。因此，本文选取了具有不同气候水文特征的中国湘江流域和加拿大Manic-5流域，使用多组气候模式输出数据模拟气候变化对流域径流的影响，进而运用多种气候模式加权方法和选择方法，评价这些方法以及气候模式的数量对流域径流响应评估的影响，以期为径流响应评估中使用全球气候模式输出数据提供参考。本文的主要研究内容和结论如下：
　　(1)在气候模式加权方法方面，分别基于原始的和偏差校正的气候模式输出数据(气温和降水)模拟了气候变化情景下的流域径流过程，使用了等权重方法和7种非等权重方法综合不同气候模式的模拟结果，从多年平均径流过程、参考期径流指标偏差、径流指标变化的不确定性等若干方面评价了非等权重分配对径流响应评估的影响。结果表明，当使用气候模式原始输出数据时，基于水文变量的非等权重分配可以减小参考期模拟的年径流过程和年径流量的偏差。当使用经过偏差校正的气候模式输出数据时，不同方法分配的权重相似，非等权重分配下的径流响应评估与等权重分配下的结果相近，非等权重分配对径流指标的影响较小。因此，在流域径流响应评估中，对气候模式仅使用偏差校正方法和等权重分配是可行的。
　　(2)在气候模式选择方法方面，基于多组气候模式数据模拟了流域径流变化，基于31个气候指标和17个水文指标分别分析了气候变化和水文响应的不确定性，进而使用了两种基于不确定性范围的气候模式筛选方法(KKZ和K-means)，比较了气候模式子集在气候变化和水文响应方面对整体集合不确定性的覆盖程度，评价了选择方法在气候领域中的表现传播至水文响应的能力。结果表明，气候模拟子集可以同等程度地覆盖气候变化和径流响应不确定性，气候模式选择方法的效果具有可传递性。在两种筛选方法中，KKZ方法相比于K-means方法在覆盖不确定性范围的能力上表现更好和更稳定。使用KKZ方法选用10个气候模拟时，对气候领域和水文领域不确定性的平均覆盖程度均超过80%。因此，在流域径流响应评估中，为了较好地涵盖与气候模式有关的不确定性，推荐基于KKZ方法选择不少于10个气候模式结果作为径流模拟的输入数据。
　　(3)在气候模式数量方面，本文基于3种温室气体排放情景、22个全球气候模式、6种降尺度方法、5个流域水文模型和5组水文模型参数设计了径流响应模拟的多因子实验，使用了多因素方差分析方法评估径流响应总体不确定性和各不确定性组分的相对贡献，进而分析了使用不同数量的气候模式时，总体不确定性和组分不确定性的变化。结果表明，对于年径流量和洪峰径流量的变化，气候模式在总体不确定性中占主导因素；对于枯水径流量的变化，其他不确定性来源对模拟结果也有较大影响。当气候模式数量少于或等于5个时，总体不确定性和气候模式对不确定性贡献占比均有较大可能被低估；当气候模式数量达到10个时，各不确定性来源的相对贡献与使用所有气候模式时的估计结果在一定程度上相近。因此，在计算资源有限时，仍建议在径流响应评估中使用不少于10个气候模式的输出数据。