秦岭和合南北、泽被天下,承载着“中央水塔”的美誉,是长江、黄河流域重要的集水区,同时,秦岭作为国家南水北调中线工程及引汉济渭工程的核心水源地,是我国水安全保障的关键环节,随着国家现代化建设的深入发展,需要进一步科学解析秦岭河川径流的时空演变规律及驱动机制,提升秦岭的水资源保障能力。本研究借助实地观测、数值模拟、卫星遥感反演等多种技术手段,从多时空尺度系统分析了秦岭水文、气象、生态等要素的变化特征及演变规律,并从生态水文角度入手,进一步解析秦岭气候因子与自然景观特征相互作用过程的生态水文效应,同时深入探究该生态水文效应的尺度转换机制。主要结论如下:（1）建立了月尺度的Budyko框架。通过耦合GRACE重力卫星反演的陆地水储量数据到Budyko框架中,本研究将Budyko框架改进到月尺度,并将其成功应用到了秦岭地区,蒸散发模拟的NSE高达0.96;同时,改进后的框架性能具有较大提升,蒸散发和径流模拟的R~2分别从0.82增加到0.95,从0.43增加到0.81;此外,该框架可反映流域月尺度的水供应与需求关系,有望在水资源干旱评估中进一步运用。（2）定量揭示了秦岭径流年内变化的驱动因素。基于改进的Budyko框架,本研究定量揭示了秦岭2004—2015各年的月径流变化驱动因素,其主要的贡献者是降水（约为50%）,其次是陆地水储量（约为11%）及它们的联合作用（约为-21%）;结合各水循环变量的季节关系可知,降水对径流的影响主要发生在夏季和秋季,而陆地水储量则是在冬季;此外,本研究还发现雨强和植被对降水-径流过程存在明显的影响。（3）评估了秦岭59个小流域的水循环变量。基于abcd模型和GR2M模型,本研究模拟了秦岭59个小流域的蒸散发和陆地水储量的动态变化,两者与卫星遥感反演的水文变量呈现出较好的一致性,abcd模型和GR2M模型模拟的蒸散发量NSE分别在93%和97%的流域大于0.5,陆地水储量变化与GRACE重力卫星结果具有一致的季节变化。（4）阐明了Budyko生态水文参数Fu-n的时空变化规律。结合Budyko框架和两个水文模型的输出变量,本研究揭示了Budyko生态水文参数Fu-n的时空变化特征及其关键影响因子。结果指出,参数Fu-n在月尺度上波动幅度最大,其次是季节尺度和年尺度;参数Fu-n在年尺度上受到干燥指数和降水的控制,在季节尺度上受到潜在蒸散发和植被的控制,在月尺度上受到以上四个时变因素的控制,而不同流域之间的参数Fu-n差异是由长期干燥指数、植被状况和坡度三个流域特征决定（R~2为0.45～0.53）,这表明,不同时间尺度下水循环过程的关键驱动因素具有较大差异。（5）明确了气候因子与景观特征相互作用的生态水文效应。结果指出,时变因子（月、季节、年干燥指数、降水、潜在蒸散发和植被）的水文效应受流域长期干燥指数的显著影响,其次是长期植被状况和地形,存在明显的相互作用（R~2高达0.65）,且这些相互作用随时变因子的时间尺度而变化,通常在季节尺度上更强,这意味着,流域降水-径流过程最终是由气候与景观特征之间相互作用的生态水文效应控制。