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我国西北干旱区约占国土面积的24.5%,是2600余万人的家园,日趋严重的水资源短缺危机威胁着区域水资源安全、生态文明和可持续发展。高寒山区是干旱区的“水塔”,几乎提供了全流域所有的可利用水资源。因此,高寒山区水文过程的研究是保障西北干旱区水资源安全与生态环境可持续发展的重大战略任务。然而受限于山区严酷的自然条件与观测分析方法,目前对山区大尺度的土壤水文属性空间分布规律认识不足、土壤水文过程及其机理的观测及定量研究缺失,严重制约了山区的水文模型参数化方案及水文过程的模拟,影响了山区的大尺度水文模拟及区域水资源管理。因此,需要基于高寒山区的大尺度土壤采样及土壤水文过程综合监测网络,分析高寒山区大尺度的土壤水文属性空间特征与土壤水文过程及其机理,为山区水文模拟的参数化及水文过程的改进提供科学依据。鉴于此,本文以黑河流域上游祁连山区为例,于2014-2016年在山区开展大尺度剖面（0-70 cm剖面,分5层:0-10 cm、10-20 cm、20-30 cm、30-50 cm、50-70 cm）土壤采样和建立长序列高时间分辨率（30分钟间隔）土壤水分监测网络。首先,基于土壤饱和导水率等土壤水文属性数据,采用统计分析及曲线拟合的方法分析了山区不同植被类型（灌木、草甸、高覆盖度草地、中覆盖度草地、裸地）的土壤水文属性剖面变化规律;并基于剖面土壤饱和导水率与降雨过程对比,分析了不同植被类型下的典型暴雨径流路径模式。其次,选取具有相同土壤及地形特征,但不同植被类型的8个典型土壤水分观测站,结合土壤湿润事件（土壤水分对降雨脉冲的响应事件）与定量指标的方法,定量刻画了祁连山区不同植被类型的剖面土壤水分对降雨的响应模式;并基于HYDRUS-1D模型分析了植被对剖面土壤水分动态模式的影响机理。最后,利用山区剖面土壤水分观测数据,与SMAP遥感数据结合,提出了估算山区大尺度深层土壤水分的方法。主要研究结果如下:1、不同植被类型的土壤饱和导水率垂向分布特征对山区大尺度的剖面土壤饱和导水率研究表明,总体上土壤饱和导水率（KS）按有林地、草甸、中盖度草地、高盖度草地、裸地的顺序递减。垂向分布上,50-70 cm的KS显著低于0-50 cm以内的KS;且0-10 cm的KS的空间变化主要受植被类型控制,而10 cm以下KS的空间变化则不受植被控制。不同植被类型下KS的垂向变化规律不同,其中有林地、高盖度草地与裸地是沿剖面从上到下递减,草甸与中盖度草地则是沿剖面先增加后减小。有林地、裸地的KS垂向变化拟合方式为二项式拟合,其他植被类型为三次项拟合方式。基于剖面KS分布与降雨强度的对比研究表明:不同植被类型下土壤剖面的主要暴雨径流路径不同:在暴雨条件下,有林地中大部分雨水穿过剖面形成深层渗漏,高盖度草地主要形成侧向壤中流,草甸主要形成地表坡面径流而不产生侧向壤中流,中盖度草地和裸地主要形成地表坡面径流同时产生侧向壤中流。2、不同植被类型的剖面土壤水分对降雨动态响应特征基于不同植被类型观测站点2014-2016年生长季剖面土壤水分的研究表明:灌木与裸地植被的土壤水分响应程度的剖面分布模式相似,而草甸、高盖度草地与中盖度草地的剖面分布模式显著不同;土壤水分响应速度除了高盖度草地外均随着深度增加显著减少（p<0.05）;土壤水分响应的时间模式在不同植被类型下不同,相邻土层土壤水分响应时间差（DRT,Difference of Response Time）在不同植被类型下差异显著（p<0.05）,可以从负值（表明优先流）变化至280小时,其随剖面的变化规律受根系的分布范围控制;土壤水分响应大小、速度及时间均表明优先流主要发生在灌木类型土壤剖面中,不同植被类型优先流的发生土层不同;灌木土壤对降雨的响应活动层在0-70 cm剖面分配较均匀,其他植被类型,尤其是草甸,则主要集中在表层（0-10 cm）。深根系植被的土壤具有更好的水分传输能力。基于HYDRUS-1D模拟分析表明本研究提出的指标能够用来定量描述剖面土壤水分的动态响应模式及作为土壤水文过程验证指标。敏感性分析结果表明相对于植被属性,土壤水文属性是控制剖面土壤水分动态响应模式的主要因子。3、表层土壤水分对深层土壤水分的估算分析相关分析表明研究区表层（0-10 cm）土壤水分与深层（70 cm以内）土壤水分之间存在较强的耦合关系（R>0.5）,且耦合强度随深度的增加而降低;表层（0-10 cm）对深层土壤水分的估算中:受耦合强度的影响,不同估算方法的估算精度均随着土壤深度的增加而降低。指数滤波法（ExpF）与人工神经网络（ANN）法对10-20 cm、20-30 cm、0-70 cm土壤水分的估算效果好。其中ANN方法的估算误差小,ExpF方法能获取深层土壤水分变化趋势。本研究选取ExpF方法作为研究区的主要方法。对于ExpF方法,每个站点均有一个最优的T值(Topt,特征时长参数),研究表明,区域概化Topt值(所有站点的Topt中位数或区域回归方程计算值)可以用于估算整个区域的深层土壤水分而不显著降低估算精度;且区域Topt值比目前推荐的全球通用Topt值在研究区深层土壤水分估算中具有显著更好的估算效果;结合SMAP遥感表层土壤水分产品与ExpF方法估算的山区深层土壤水分产品精度较高（R=0.68）,且获取的剖面土壤水分产品精度显著高于已有的SMAPL4及GLDAS产品精度。SMAP估算的剖面SWI空间模式总体为东部高、西部低;时间上具有明显的时间变化趋势,在生长季从5-9月呈现增加趋势,9-10月呈现降低趋势。本研究分析了黑河上游不同植被类型下KS的垂向分布规律;创建了利用土壤湿润事件概念与定量指标的方法刻画不同植被类型下剖面土壤水分对降雨的动态响应模式;并在高寒山区结合实测剖面土壤水分数据与SMAP表层土壤水分产品进行了山区大尺度剖面土壤水分的估算。以上研究为高寒山区大尺度水文模拟、水文过程分析及区域水资源管理提供了支撑。