随着全球气候变化研究的深入,城市化所导致的地表覆盖变化及地表覆盖数据变化所产生的水文模拟影响成为全球气候变化研究中新的研究方向。秦淮河流域位于中国长江的下游,主要位于南京市和镇江市,地处中国经济快速发展的前沿,城市化所导致的地表覆盖变化明显,土地利用结构发生较大改变。伴随着经济的高速发展,环境问题日趋严峻,流域范围内水资源短缺、洪涝灾害以及水质恶化等现象频发。研究该流域地表覆盖变化对水文过程产生的影响,对合理规划区域防洪排涝工程、城市发展具有指导意义。目前,全球气候模式(GCMs)受到越来越多的研究关注,模型的发展对作为其重要的模型输入数据的地表覆盖数据提出更高的要求。在区域的尺度上研究不同地表覆盖数据对模型模拟产生的影响,其对比结果为全球气候模式的发展起一定的借鉴作用。本研究以秦淮河流域作为研究区域,在SWAT模型的平台上,通过输入不同时段、不同空间分辨率和不同精度的地表覆盖数据,研究其对水文模拟结果产生的影响,并进行探讨分析。主要的内容如下：1、探讨建立秦淮河流域数据库的可行性方法,对SWAT模型的模拟结果进行校正和验证,确定合理的参数取值。2、对比分析1988年和2007年地表覆盖类型数据,揭示各类地表覆盖类型的变化趋势,并对其模拟结果进行分析。研究表明,在经济快速发展的南京市,研究区内地表覆盖类型变化主要是旱地、水田转为城镇用地,林地、水域少量增加。在此基础上,选取典型子流域具体分析,在城市化进程较快的郊区,旱地、水田同样大量减少,城镇用地增加,这种变化导致地表径流的增加。3、在对1988年30米分辨率的地表覆盖数据进行重采样,生成300米分辨率的地表覆盖数据,各地表覆盖数据所占的比例差别不大的基础上,研究表明,两者的模拟结果差别不大。在流量较大的月份,模拟差别较大,流量较小的月份差别较小。对比实测流量数据,300米分辨率的地表覆盖数据的模拟流量数据较30米分辨率的地表覆盖数据的模拟流量数据准确率略有下降。4、在对22类地表覆盖数据分类类型整合,重新划分为12类地表覆盖类型,对比5类地表覆盖数据分类类型的模拟研究表明,12类地表覆盖类型数据所模拟生成的研究区径流量比5类地表覆盖数据均有增加,增加幅度在1.3%至4.11%。对比分析模拟时段各月份月径流量,12类地表覆盖分类类型的数据在洪水期模拟的流量比5类地表覆盖分类类型模拟的流量小,对模拟的流量曲线起到一定的平滑作用。