为实现新疆国民经济的可持续发展，保障水资源的可持续利用，研究环境变化条件下人类活动的水文效应，以维护和改善新疆内陆干旱区生态环境具有重要的理论价值和现实意义。本文以新疆车尔臣河流域为例，采用灰色关联分析法研究了不同时期各气象要素对水面蒸发的影响，并利用神经网络模型与熵值法分析了非冰期各气象要素对水面蒸发的敏感性。采用M-K和SR方法来对研究区降水数据进行检验，计算了车尔臣河流域月、季、年三种时间尺度下的降水时间序列趋势。将贝叶斯正则化算法(BR算法)与BP算法相结合，对车尔臣河径流量进行了预测。本研究主要取得以下成果：(1)利用灰色关联分析法论证了在年时间尺度下的水面蒸发影响因素，结果表明：无论是采用时代划分的方法分别计算还是对数据进行整体分析，风速、日照时数和温度这三因素都是影响水面蒸发的最主要因素，而相对湿度与水汽压则为影响水面蒸发的最次要因素。(2)基于神经网络-缺省因子法与熵权法的水面蒸发敏感因素研究结果表明：非冰期情况下，水面蒸发对温度（包含日均温度、日最高温度与日最低温度）与风速这二因素最为敏感。(3)在基于月尺度的降水时间趋势分析中，1月、2月、5月与12月通过了显著性水平为5%的检验，表明近53年来上述月份的降水呈缓慢增长趋势，其值分别为0.0162mm/年、0.0136mm/年、0.0082mm/年、0.0769mm/年与0.0176mm/年;6月至11月的降水趋势检测结果显示，近53年来上述月份的降水无增加或减少趋势。(4)在基于季节尺度的降水时间趋势分析中，春季与冬季通过了显著性水平为5%的检验，表明近53年来上述季节的降水呈缓慢增长趋势，其值为0.1355mm/年与0.0453mm/年;夏季与秋季的降水趋势检测结果显示，这两个季节未通过显著性水平为5%的检验，表明近53年来这两个季节降水无增加或减少趋势;基于年尺度的降水时间趋势分析通过了显著性水平为5%的检验，表明近53年来年降水呈缓慢增长趋势，其值为0.2614mm/年。