文章以喀拉喀什河为例，解析1956—2023年天然径流及降水序列的演变特征，揭示径流突变与降水周期性规律。运用累计距平分析法、Mann-Kendall突变检验法和Morlet小波，对相关序列数据开展研究。研究结果表明：径流量呈现阶段性变化，2008年前后发生突变，Morlet小波分析降水序列在1988年前后存在4-6年显著周期；降水丰枯交替明显，但90年代后呈现整体偏湿趋势，1993年后丰水期频次增加。揭示了干旱区内陆河流域径流对气候变暖的响应机制，明确了降水周期的作用。通过多尺度方法集成与长序列数据挖掘，深化了对干旱区内陆河流域水文过程复杂性的认识，为同类区域水资源可持续管理提供了可推广的技术路径与决策依据。
径流预报一直是水文工作研究的难点和重点。为了科学预测和田河未来径流的情况，基于和田河基本概况，在构建SWAT-Glacier水文模型和参数设置、多目标率定及效果检验的基础上，对径流量气候因子的敏感性和水文过程对气象要素的响应进行了探讨。经预测，提出和田河未来径流量呈增长趋势，在2036—2065年径流量平均增幅可达12.52%～14.10%,为新疆河流水文径流预报提供了借鉴。
径流预报一直是水文工作研究的难点和重点。为了科学预测和田河未来径流的情况，基于和田河基本概况，在构建SWAT-Glacier水文模型和参数设置、多目标率定及效果检验的基础上，对径流量气候因子的敏感性和水文过程对气象要素的响应进行了探讨。经预测，提出和田河未来径流量呈增长趋势，在2036—2065年径流量平均增幅可达12.52%～14.10%,为新疆河流水文径流预报提供了借鉴。
全球气候变化加速了水文循环，导致全球水文过程发生了剧烈变化。我国西部高寒山区是多数河流的发源地，受区域海拔较高、生态脆弱等因素的影响，该区域对气候变化尤为敏感。因此，该区域的水文过程，特别是径流演变的研究，备受关注。然而，高寒山区水文研究涉及的时间跨度较长，研究主题变化较大且发展迅速，未来研究的动态尚不明确。为梳理过去的研究成果并明确未来研究方向，本文综述了我国西部高寒山区的气候变化研究进展、径流演变的现状、研究方法评述及其不足与展望。研究表明，该地区大多数流域的降水和气温呈上升趋势，尤其是气温的升高尤为显著；水文过程的变化主要受到冰冻圈过程（如冻土、积雪、冰川）、降水和植被生态过程等因素的影响，气候变化的加剧可能打破现有的水文平衡。气候变化对径流演变的研究主要集中在变化规律及演变机制、物理机制和作用路径，以及未来预测和极端水文事件等方面，数理统计和模型预测是当前主要的研究方法。随着机器学习和人工智能等技术的发展“，观测-预测-模拟”三位一体的综合研究方法预计将成为未来研究的主要发展趋势。
全球气候变化加速了水文循环，导致全球水文过程发生了剧烈变化。我国西部高寒山区是多数河流的发源地，受区域海拔较高、生态脆弱等因素的影响，该区域对气候变化尤为敏感。因此，该区域的水文过程，特别是径流演变的研究，备受关注。然而，高寒山区水文研究涉及的时间跨度较长，研究主题变化较大且发展迅速，未来研究的动态尚不明确。为梳理过去的研究成果并明确未来研究方向，本文综述了我国西部高寒山区的气候变化研究进展、径流演变的现状、研究方法评述及其不足与展望。研究表明，该地区大多数流域的降水和气温呈上升趋势，尤其是气温的升高尤为显著；水文过程的变化主要受到冰冻圈过程（如冻土、积雪、冰川）、降水和植被生态过程等因素的影响，气候变化的加剧可能打破现有的水文平衡。气候变化对径流演变的研究主要集中在变化规律及演变机制、物理机制和作用路径，以及未来预测和极端水文事件等方面，数理统计和模型预测是当前主要的研究方法。随着机器学习和人工智能等技术的发展“，观测-预测-模拟”三位一体的综合研究方法预计将成为未来研究的主要发展趋势。
全球气候变化加速了水文循环，导致全球水文过程发生了剧烈变化。我国西部高寒山区是多数河流的发源地，受区域海拔较高、生态脆弱等因素的影响，该区域对气候变化尤为敏感。因此，该区域的水文过程，特别是径流演变的研究，备受关注。然而，高寒山区水文研究涉及的时间跨度较长，研究主题变化较大且发展迅速，未来研究的动态尚不明确。为梳理过去的研究成果并明确未来研究方向，本文综述了我国西部高寒山区的气候变化研究进展、径流演变的现状、研究方法评述及其不足与展望。研究表明，该地区大多数流域的降水和气温呈上升趋势，尤其是气温的升高尤为显著；水文过程的变化主要受到冰冻圈过程（如冻土、积雪、冰川）、降水和植被生态过程等因素的影响，气候变化的加剧可能打破现有的水文平衡。气候变化对径流演变的研究主要集中在变化规律及演变机制、物理机制和作用路径，以及未来预测和极端水文事件等方面，数理统计和模型预测是当前主要的研究方法。随着机器学习和人工智能等技术的发展“，观测-预测-模拟”三位一体的综合研究方法预计将成为未来研究的主要发展趋势。
全球气候变化加速了水文循环，导致全球水文过程发生了剧烈变化。我国西部高寒山区是多数河流的发源地，受区域海拔较高、生态脆弱等因素的影响，该区域对气候变化尤为敏感。因此，该区域的水文过程，特别是径流演变的研究，备受关注。然而，高寒山区水文研究涉及的时间跨度较长，研究主题变化较大且发展迅速，未来研究的动态尚不明确。为梳理过去的研究成果并明确未来研究方向，本文综述了我国西部高寒山区的气候变化研究进展、径流演变的现状、研究方法评述及其不足与展望。研究表明，该地区大多数流域的降水和气温呈上升趋势，尤其是气温的升高尤为显著；水文过程的变化主要受到冰冻圈过程（如冻土、积雪、冰川）、降水和植被生态过程等因素的影响，气候变化的加剧可能打破现有的水文平衡。气候变化对径流演变的研究主要集中在变化规律及演变机制、物理机制和作用路径，以及未来预测和极端水文事件等方面，数理统计和模型预测是当前主要的研究方法。随着机器学习和人工智能等技术的发展“，观测-预测-模拟”三位一体的综合研究方法预计将成为未来研究的主要发展趋势。
为提高寒区河流的径流模拟精度，同时降低模型数据需求，以雅鲁藏布江为例，本文提出了一种基于径流组分约束的随机森林融水径流模型（component constraint algorithm-random forest，CCA-RF），用以计算流域冰川-积雪融水。CCA-RF模型在奴各沙、羊村及奴下3个断面验证期的纳什效率系数(nash-sutcliffe efficiency，ENS)分别达到了0.692、0.707以及0.799，相较于度日模型分别提升了0.198、0.065以及0.220。结果表明：在冰川覆盖及度日因子数据精度较低的情况下，CCA-RF模型在径流年内分布模拟精度上优于度日模型。对比中科院可变下渗容量模型（variable infiltration capacity-Chinese Academy of Sciences，VIC-CAS）发现，CCA-RF对年际趋势的捕捉能力较弱，但两者总径流量模拟误差相近。
为提高寒区河流的径流模拟精度，同时降低模型数据需求，以雅鲁藏布江为例，本文提出了一种基于径流组分约束的随机森林融水径流模型（component constraint algorithm-random forest，CCA-RF），用以计算流域冰川-积雪融水。CCA-RF模型在奴各沙、羊村及奴下3个断面验证期的纳什效率系数(nash-sutcliffe efficiency，ENS)分别达到了0.692、0.707以及0.799，相较于度日模型分别提升了0.198、0.065以及0.220。结果表明：在冰川覆盖及度日因子数据精度较低的情况下，CCA-RF模型在径流年内分布模拟精度上优于度日模型。对比中科院可变下渗容量模型（variable infiltration capacity-Chinese Academy of Sciences，VIC-CAS）发现，CCA-RF对年际趋势的捕捉能力较弱，但两者总径流量模拟误差相近。
为提高寒区河流的径流模拟精度，同时降低模型数据需求，以雅鲁藏布江为例，本文提出了一种基于径流组分约束的随机森林融水径流模型（component constraint algorithm-random forest，CCA-RF），用以计算流域冰川-积雪融水。CCA-RF模型在奴各沙、羊村及奴下3个断面验证期的纳什效率系数(nash-sutcliffe efficiency，ENS)分别达到了0.692、0.707以及0.799，相较于度日模型分别提升了0.198、0.065以及0.220。结果表明：在冰川覆盖及度日因子数据精度较低的情况下，CCA-RF模型在径流年内分布模拟精度上优于度日模型。对比中科院可变下渗容量模型（variable infiltration capacity-Chinese Academy of Sciences，VIC-CAS）发现，CCA-RF对年际趋势的捕捉能力较弱，但两者总径流量模拟误差相近。