随着全球变暖研究的深入，人们已清醒地认识到开展区域水文过程和水资源对气候变化响应研究的重要性。然而和西方发达国家相比，中国大多数地区气象和水文观测资料匮乏，尤其是我国西部干旱区，无资料或缺资料现象严重。开都河流域作为一个典型的干旱区内陆河流域，气象或水文资料的短缺严重影响了该流域气候变化及其对水文水资源的影响研究。本研究基于可收集到的中亚气象站点资料、CRU格点资料、CMIP3格点资料和部分气候模式历史控制时段格点资料对开都河流域的气候进行了历史重建，同时对开都河流域未来气候情景进行了预估，然后选用了合适的水文模型重建和预估了出山口水文变化特征，并分析了该流域气候和水文百年尺度变异，最后对重建和预估过程中产生的不确定性进行了分析。通过研究得到如下结论:　　 (1)近五十年西北地区气候整体变暖，局部变湿。在这样的大环境下，开都河流域的气候也有同样的变化格局，但增暖主要表现在最低气温的增加上。对于径流，只有冬季的径流量具有显著的增加趋势。积温和降水是出山口地表产流的重要驱动因子，积温的驱动能力大于降水的驱动能力。　　 (2) Delta方法基于不同数据源模拟的开都河流域月平均气温具有很高的满意度，但基于不同数据源得到的模拟值均有不同的精度。除了基于部分数据源模拟的巴音布鲁克气象站月累积降水的精度令人较为满意外，对其他站点月累积降水的模拟均表现出非常低的满意度。基于不同数据源重建和预估获得的多条月平均气温时间序列在数值和变化形态上差别不大，且均有较好的年内变化周期，年际波动平稳;而对于降水，多条月累积降水时间序列在数值和变化形态上差别较大，年内变化周期显著，年际波动剧烈。　　 (3)基于开都河流域四气象站月平均气温(MAT)和月累积降水(MAP)与大山口水文站月累积径流(MAR)的显著相关关系，将多种数据源的MAT和MAP作为输入，MAR作为输出，对不同结构的人工神经网络TLBP_FFNN模型进行率定和验证。结果表明(8，1，1)结构能使模型在准确性、复杂性和模拟精度上达到最好的平衡。该结构模拟的逐月累积径流时间序列和实测时间序列整体趋势吻合性好，但基于不同数据源模拟的精度也均不相同。重建和预估的多条月累积径流时间序列在数值上差别不大，各时间序列均有显著的年内变化周期且年际变化不大。　　 (4)重建资料和实测资料所链接的1901-2000年气候时间序列分析表明年平均气温在0.01显著性水平上存在显著变化趋势，但年累积降水变化趋势不显著，而对于年累积径流来说部分序列存在显著变化趋势。　　 (5)集对论分析表明重建和预估的开都河流域气温、降水以及径流均存在一定的不确定性，其中重建和预估的降水资料不确定性最大。1901-2100年开都河流域气温和降水不确定性带有明显的年际波动，其中气温不确定性带增加趋势明显，降水不确定性带变化趋势不明显。径流不确定性带在1901-1960年有轻微的年际波动，受气温的影响，2001-2100年径流不确定性带先窄后宽，并且有一定的增长趋势。