地表径流变化受人类活动及气候变化的影响,其动态特征变化比较显著。识别和评估变化环境下的流域径流演变特征及驱动机理、解耦人类活动和气候变化对流域径流的贡献是当前水文科学研究领域的热点及难点,也是相关水管理部门面临的现实问题。大汶河为黄河下游山东省境内最大支流,是黄河下游生态保护和高质量发展的主战场,也是南水北调工程调蓄湖（东平湖）的重要来水源。然而,大汶河流域洪水、干旱频发,人类活动复杂,增加了大汶河流域水资源管理的难度和不确定性。本研究以大汶河流域为例,从流域水循环要素演变特征识别、径流变化归因分析、未来不同条件驱动下的径流响应特征等角度揭示流域径流演变特征及归因解耦,其为区域水资源管理动态调整提供支撑。主要研究成果及结论如下:（1）集成多个统计学方法,揭示了大汶河流域降水（极端降水）、气温（极端气温）、径流的趋势性、周期、突变点及空间分布特征,评估了流域内的土地利用变化、水库运行及取用水动态特征,确定了流域水文阶段的基准期和变化期的分界点。结果表明:在1961-2019年期间,极端降水指标、径流具有不显著的下降趋势,极端气温指标具有显著上升趋势;极端降水、气温指标分别存在0.7-1.9年、0.7-2.5年的显著周期振荡,径流年内变化周期为0.5年,年际变化周期为1.55-2.26年;极端降水、气温指标分别在1970s后期、1980s中后期发生突变,径流在1 976-1977年发生突变;极端降水、气温指标在空间上从西向东变化,流域内各气象站极端降水指标年际倾向率变化方向不一致,极端气温指标基本具有一致的变化方向;径流从上游至下游逐渐减少。土地利用的变化主要为灰色空间挤占绿色空间用地,水库蓄水量占水利工程总蓄水量的60-70%,取用水量呈现增加趋势,取用水源由地表水源逐渐置换地下水源。这些驱动因子的变化综合主导了大汶河流域极端降水事件频发、干旱加剧、径流显著减少。综合考虑水循环各要素的突变点和流域特征,确定了流域水文阶段基准期和变化期的分界点为1976年。（2）构建了考虑多时段“时空动态参数”的SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型。将流域水文阶段（1961-2019年）分为基准期（1961-1976年）和变化期（1977-2019年）,并将变化期以10年为步长划分为4个时间段。基于SWAT-CUP并结合“双向”参数率定法进行了参数敏感性分析、率定与模型验证,所有模型决定系数（R2）和纳什效率系数（NSE）均在0.71以上,最高达到0.98,模型精度较高。以建立好的多时段模型设置多种情景来模拟不同条件下的径流动态特征,为分离气候变化和人类活动、未来多情景下径流演变特征奠定基础。（3）构建了考虑径流驱动因子和流域特征因子的流域径流归因解析综合框架,评价了各类径流归因方法的适用性,解耦了历史时期气候变化和人类活动对流域径流演变的贡献率,揭示了大汶河流域径流变化的主要驱动因子为人类活动,贡献率约为70-82%。本研究通过相关性分析筛选相对独立的径流驱动因子和流域特征因子,使用随机森林法对所选因子进行相对重要性排序,根据其结果选择适宜的归因解析方法,构建了流域径流归因解析综合框架。结果表明:在大汶河流域,人类活动及流域特征因子对径流影响的相对重要性较高,径流归因解析方法中的降水-径流双累积曲线、弹性系数法不能综合考虑该类因子的影响,而SWAT模型可以综合模拟该类因子对径流的贡献。因此,在大汶河流域采用SWAT模型做径流归因分析最为适用。利用SWAT模型解耦整段变化期（1977-2019年）和4个分段变化期气候变化和人类活动对流域径流演变的贡献率,整段变化期,大汶河流域上游至下游的莱芜站、北望站、大汶口站和戴村坝站所控制的子流域径流变化的主要驱动因子为人类活动,贡献率分别为70%、79%、76%、82%,土地利用变化和水库运行导致了径流量的增加;取用水活动导致了径流量的减少;分段变化期1977-1990年,流域上游（莱芜水文站）控制的子流域径流变化的主要驱动因子为气候变化,贡献率为55%,中下游北望水文站、大汶口水文站和戴村坝水文站控制的子流域径流变化主要驱动因子为人类活动,贡献率分别为62%、55%、58%;分段变化期1991-2000年,2001-2010年和2011-2019年三个时段流域径流变化的主要驱动因子为人类活动,三个时段莱芜水文站、北望水文站、大汶口水文站和戴村坝水文站控制的子流域径流变化的贡献率分别为77%、81%、75%、84%,104%、95%、146%、145%和77%、93%、88%、86%。（4）建立了考虑取用水的深度学习模型-水文模型（DeepAR-SWAT）径流预测耦合模型,解耦了在考虑取用水条件下未来不同气候及土地利用情景下大汶河流域的径流演变特征,揭示了在考虑取用水条件下未来时段（2021-2060年）径流量整体呈现上升趋势。设置了未来五个气候模式的三种气候情景以及GeoSOS-FLUS模拟2050年土地利用的三种情景（自然发展状态、耕地保护、生态保护）,以三种气候情景SSP126、SSP245、SSP585和三种土地利用（LUCC）情景,组合设置SSP+LUCC九种情景。结果表明:在SSP126、SSP245、SSP585情景下未来降水具有不显著增加趋势,气温具有显著升高趋势,土地利用类型中的灰色空间用地挤占绿色空间,取用水需求不断增长、地表水源逐渐置换地下水源;DeepAR-SWAT 耦合模型模拟不同情景下的未来径流的结果表明:九种情景的年内分配（丰水期占全年径流量的60-73%）均比历史时期（丰水期占全年径流量的87%）均匀;九种情景下2021-2060年径流均呈现上升趋势,其中SSP126+LUCC情景下的年平均、丰水期径流呈现显著上升趋势,其他情景的所有尺度径流（年平均、丰水期、枯水期）呈现不显著的上升趋势;相比历史时期,除了SSP126+LUCC自然发展情景下径流量降低,其他情景的径流量均有所增加。所有情景对比分析发现,SSP126+LUCC情景（尤其是SSP126+LUCC自然发展情景）下的径流对比历史时期变化最大。在应对未来变化环境制定相关水资源管理政策时,尤其需要注意SSP126情景下的径流变化,应控制绿色空间转向灰色空间,并通过提高节水水平、调整产业结构等措施控制取用水量。