黄河是中国的第二大河,黄河流域是我国七大流域中重要的流域之一,是重要的生态保护屏障和生态建设的依托。近几十年来,由于全球气温变暖,黄河流域的生态环境也发生了变化,这些变化的利弊是难以发现的,需要长时间进行充分论证分析。但是脆弱的生态环境经不起时间的考验,为了了解黄河流域的水文生态互作用变化机理,可以从时间和空间的角度分析黄河流域水文生态的发展趋势,进而探索黄河流域水文生态互作用机理。为了探索黄河流域的水文生态互作用机理,需要寻求一种有效的研究方法。本文采用线性回归分析、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）等研究方法,对黄河流域水文生态的地面实测数据和卫星遥感探测数据进行多模数据融合,使之得到更加全面、准确的水文数据,为探索黄河流域降水、蒸散发和植被覆盖率的变化趋势,提供重要的数据依据。本文研究的主要内容如下:（1）探索黄河流域水文生态环境的发展趋势。为了解决这一问题,本文从降水、蒸散发和植被覆盖率环境等生态环境出发,首先根据Sen趋势分析法分析生态环境在时间和空间尺度上的分布特性,使用Mann-Kendall趋势性检验法验证其变化趋势,检验统计量(5为正数时,降水量呈上升趋势,蒸散发和植被覆盖率也呈上升趋势;其次,使用偏相关系数分析其相关性时,两两者之间均具有较好的正相关关系,且与时空尺度也呈正相关关系。（2）模拟黄河流域的水文生态互作用机理的方法研究。为了使用更加全面和准确的数据去模拟黄河流域的水文生态互作用机理,通过线性回归模型、Kalman-LSTM模型和CNN-LSTM模型对处理后的地面实测数据和卫星遥感探测数据进行融合,在明确降水、蒸散发和植被覆盖率的关系后,对融合的模型使用均方根误差（RMSE）,平均绝对误差（MAE）和偏差（BIAS）方法进行评估,评估结果显示,CNN-LSTM模型中RMSE和MAE的值都低于线性回归模型和Kalman-LSTM模型的结果,且与真实值较接近。（3）构建CLM水文生态模型。基于黄河流域构建CLM5.0水文生态模型,分别使用地面实测数据和融合后的数据进行黄河流域水文生态模拟,模型能够较好地模拟出黄河流域上述两种数据的月降水量的变化过程;使用Kalman-LSTM模型和CNN-LSTM模型对融合后的数据与单一数据相比,模拟结果更接近于真实值。本研究试图通过融合多模时空数据,借助CLM5.0水文生态模型,通过模拟仿真的方式,寻求黄河流域的水文生态互作用机理,在研发方法上具有一定的创新性;课题研究结果中阐明的黄河流域水文生态互作用机理,对该流域生态保护和生态修复具有一定的参考意义。