近年来,随着气候变化和人类活动的影响,世界各地的水资源问题日渐突出。喀斯特地区因其独特的地质地貌结构,使得生态环境脆弱、水资源开发利用困难、旱涝灾害频发,对于环境变化更加敏感。气候变化和人类活动对于径流的影响可能具有尺度依赖性,而在喀斯特地区研究较少。同时,在全球变暖的大背景下,气候变化对于未来流域水资源有着重要影响。因此,研究喀斯特地区径流对植被和气候变化的多尺度响应,并评估未来气候变化对于径流的影响,可以为流域合理使用水资源,促进社会经济可持续发展以及环境保护提供科学依据。本文以我国西南喀斯特地区的柳江流域为研究区,利用多元经验模态分解(MEMD)量化了径流与植被和气候因子在不同尺度上的相关性,并将所建立的SWAT模型和SDSM统计降尺度模型进行耦合,分析柳江流域径流量对气候变化响应,以期为流域管理者提供决策依据。本文的研究内容和成果如下:(1)1982-2015年,通过Mann-Kendall趋势检验,发现柳江流域的气温和NDVI均表现为显著增加的趋势(P<0.05)。流域的径流深和降水量均表现为下降的趋势,但下降趋势并不显著(P>0.05)。流域的潜在蒸散发量表现为增加趋势,但增加趋势不显著(P>0.05)。(2)利用MEMD将柳江流域的径流深及其影响因子的多元数据分解成4个本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)和1个残差,发现柳江流域径流深方差贡献率主要分布在3.0年和15.5年尺度上。(3)径流深与气候和植被因子的关系具有一定的尺度依赖性,在不同尺度下,流域径流深与降水量和潜在蒸散发始终呈显著相关性(P<0.05),而与NDVI和气温的多尺度关系在某些表征尺度上并不显著(P>0.05)。(4)SWAT模型在柳江流域具有很好的适用性。通过参数敏感性分析,发现对于径流模拟影响较大的3个参数为径流曲线系数(CN2)、河岸调蓄的基流α系数(ALPHA＿BNK)和浅层地下水径流系数(GWQMN)。模型模拟月尺度径流的率定期R~2和NSE分别为0.92和0.91,验证期的R~2和NSE分别为0.91和0.89,均达到模型精度要求。(5)SDSM统计降尺度模型对于柳江流域也具有很好的适用性,各预报量均达到模型的精度要求。通过SDSM模型降尺度HadCM3模式数据在A2和B2情景下输出的大气环流因子,计算得到流域未来的最高气温、最低气温和降水量的数据。在A2和B2情景下,未来近期(2021-2060年)和远期(2061-2099年)最高气温、最低气温和降水量都呈现波动上升趋势。(6)将率定后的SWAT模型与HadCM3模式输出数据进行耦合,对未来的径流变化进行预测。从年际变化上来看,在A2和B2情景下,2021-2060年和2061-2099年均径流深相比于基准期均呈上升趋势。从空间变化上来看,流域西部的子流域径流对于气候变化更为敏感,径流深增加幅度远大于东部子流域。未来的径流深的空间格局也在发生变化,由东南部多于西北部变为西南部多于东北部。