开展水资源演变趋势分析，有助于掌握水资源动态变化进而科学配置水资源。文章以和田河为例，系统分析了近60年河川径流变化，并基于SWAT模型，对和田河未来径流趋势进行了研究。结果表明：和田河径流年际变化较小，离差系数cv为0.22,主要是由于冰川固体水库对径流的调节作用；径流年内变化表现为春旱、夏洪、秋冬枯的特点，夏季径流量约占多年平均的73.43%;不同气候情景模式下未来径流均呈现出大幅增加趋势。研究成果为指导流域管理机构科学应对未来气候变化条件下的水资源优化配置提供了技术参考。

开展水资源演变趋势分析，有助于掌握水资源动态变化进而科学配置水资源。文章以和田河为例，系统分析了近60年河川径流变化，并基于SWAT模型，对和田河未来径流趋势进行了研究。结果表明：和田河径流年际变化较小，离差系数cv为0.22,主要是由于冰川固体水库对径流的调节作用；径流年内变化表现为春旱、夏洪、秋冬枯的特点，夏季径流量约占多年平均的73.43%;不同气候情景模式下未来径流均呈现出大幅增加趋势。研究成果为指导流域管理机构科学应对未来气候变化条件下的水资源优化配置提供了技术参考。

开展水资源演变趋势分析，有助于掌握水资源动态变化进而科学配置水资源。文章以和田河为例，系统分析了近60年河川径流变化，并基于SWAT模型，对和田河未来径流趋势进行了研究。结果表明：和田河径流年际变化较小，离差系数cv为0.22,主要是由于冰川固体水库对径流的调节作用；径流年内变化表现为春旱、夏洪、秋冬枯的特点，夏季径流量约占多年平均的73.43%;不同气候情景模式下未来径流均呈现出大幅增加趋势。研究成果为指导流域管理机构科学应对未来气候变化条件下的水资源优化配置提供了技术参考。

融雪径流是西北干旱地区水资源的重要组成部分，准确的径流预测是水资源管理工作的基础。利用2001～2023年新疆和田河流域MODIS积雪资料和实测流量资料，以积雪覆盖率、雪线高度与大尺度气象-气候指数等作为预报因子，通过主成分分析筛选出主要预报因子，然后采用多元回归分析、支持向量机和随机森林3种方法建立和田河流域两断面融雪径流的数据驱动模型，再基于Stacking融合算法对上述模型进行集成，建立集成预报模型进行融雪径流预测。结果表明：3种模型在中长期融雪径流预报上均具有较好的预报效果，且随机森林模型预报精度整体优于多元回归模型和支持向量回归模型；基于Stacking融合算法，将多元回归模型、支持向量机模型和随机森林模型融合后的集成模型性能优于单一模型，预测精度得以提升，RMSE从0.308 m3/s降低至0.240 m3/s,MAE从0.227 m3/s降低至0.188 m3/s,R2从0.864提升至0.874。研究成果可为西北地区水资源分配与调度、洪涝灾害防御等提供参考。

融雪径流是西北干旱地区水资源的重要组成部分，准确的径流预测是水资源管理工作的基础。利用2001～2023年新疆和田河流域MODIS积雪资料和实测流量资料，以积雪覆盖率、雪线高度与大尺度气象-气候指数等作为预报因子，通过主成分分析筛选出主要预报因子，然后采用多元回归分析、支持向量机和随机森林3种方法建立和田河流域两断面融雪径流的数据驱动模型，再基于Stacking融合算法对上述模型进行集成，建立集成预报模型进行融雪径流预测。结果表明：3种模型在中长期融雪径流预报上均具有较好的预报效果，且随机森林模型预报精度整体优于多元回归模型和支持向量回归模型；基于Stacking融合算法，将多元回归模型、支持向量机模型和随机森林模型融合后的集成模型性能优于单一模型，预测精度得以提升，RMSE从0.308 m3/s降低至0.240 m3/s,MAE从0.227 m3/s降低至0.188 m3/s,R2从0.864提升至0.874。研究成果可为西北地区水资源分配与调度、洪涝灾害防御等提供参考。

融雪径流是西北干旱地区水资源的重要组成部分，准确的径流预测是水资源管理工作的基础。利用2001～2023年新疆和田河流域MODIS积雪资料和实测流量资料，以积雪覆盖率、雪线高度与大尺度气象-气候指数等作为预报因子，通过主成分分析筛选出主要预报因子，然后采用多元回归分析、支持向量机和随机森林3种方法建立和田河流域两断面融雪径流的数据驱动模型，再基于Stacking融合算法对上述模型进行集成，建立集成预报模型进行融雪径流预测。结果表明：3种模型在中长期融雪径流预报上均具有较好的预报效果，且随机森林模型预报精度整体优于多元回归模型和支持向量回归模型；基于Stacking融合算法，将多元回归模型、支持向量机模型和随机森林模型融合后的集成模型性能优于单一模型，预测精度得以提升，RMSE从0.308 m3/s降低至0.240 m3/s,MAE从0.227 m3/s降低至0.188 m3/s,R2从0.864提升至0.874。研究成果可为西北地区水资源分配与调度、洪涝灾害防御等提供参考。

根据新疆和田地区河流域水文气象数据、DEM数据与MODIS数据的基础上，利用融雪径流模型进行和田河流域的融雪径流模拟研究。模型模拟结果显示，模型模拟得到的多年平均径流量为52.87×10～8 m3,与实际的年均径流量之间的误差为4.034%。拟合优度确定系数与体积差分别为0.927和11.011%。研究结果表明，相似流域参数推求结合SRM模型在和田河流域的融雪径流模拟中取得了较好效果，可用于区域水资源管理研究。

根据新疆和田地区河流域水文气象数据、DEM数据与MODIS数据的基础上，利用融雪径流模型进行和田河流域的融雪径流模拟研究。模型模拟结果显示，模型模拟得到的多年平均径流量为52.87×10～8 m3,与实际的年均径流量之间的误差为4.034%。拟合优度确定系数与体积差分别为0.927和11.011%。研究结果表明，相似流域参数推求结合SRM模型在和田河流域的融雪径流模拟中取得了较好效果，可用于区域水资源管理研究。

为模拟和田河流域上游冰川径流，构建了嵌入冰川模块的SWAT模型，并基于实测径流数据及冰川编目数据对模型进行校正与验证，定量分析了和田河流域上游冰川径流的变化趋势及其对出山径流的贡献和对气候变化的响应规律。结果表明：1967—2017年玉龙喀什河流域多年平均冰川径流量为11.02亿m3,冰川径流对出山径流的贡献率为48.7%,喀拉喀什河流域多年平均冰川径流量为9.51亿m3,冰川径流贡献率为45.5%;在0.01显著性水平下，玉龙喀什河流域气温与降水量均呈显著上升趋势，喀拉喀什河流域气温呈显著上升趋势，降水量呈不显著上升趋势；气候变化背景下，两条支流由于地理位置、冰川特征等的不同，导致两条支流的径流响应呈现较大差异，玉龙喀什河流域冰川径流量呈显著增加趋势，而冰川径流对出山径流的贡献率呈显著下降趋势，喀拉喀什河流域冰川径流量与冰川径流贡献率均呈不显著增加趋势。

为模拟和田河流域上游冰川径流，构建了嵌入冰川模块的SWAT模型，并基于实测径流数据及冰川编目数据对模型进行校正与验证，定量分析了和田河流域上游冰川径流的变化趋势及其对出山径流的贡献和对气候变化的响应规律。结果表明：1967—2017年玉龙喀什河流域多年平均冰川径流量为11.02亿m3,冰川径流对出山径流的贡献率为48.7%,喀拉喀什河流域多年平均冰川径流量为9.51亿m3,冰川径流贡献率为45.5%;在0.01显著性水平下，玉龙喀什河流域气温与降水量均呈显著上升趋势，喀拉喀什河流域气温呈显著上升趋势，降水量呈不显著上升趋势；气候变化背景下，两条支流由于地理位置、冰川特征等的不同，导致两条支流的径流响应呈现较大差异，玉龙喀什河流域冰川径流量呈显著增加趋势，而冰川径流对出山径流的贡献率呈显著下降趋势，喀拉喀什河流域冰川径流量与冰川径流贡献率均呈不显著增加趋势。