长江源地区是我国受全球气候变化影响最严重、生态环境最脆弱的地区之一。长江源区水文水资源的变化引起政府、学术界的广泛关注。科学评估长江源区流域降水的时空变化并进行未来趋势预测对保护源区生态环境,防灾减灾和维持可持续发展具有重要意义。由于受限于观测数据的匮乏,对长江源区水文水资源变化的研究存在诸多的不确定性。近年来,诸多全球尺度或者大区域尺度的网格化气象数据的开发和广泛使用促进了对长江源区气候变化和水资源评估的深入研究,然而大量的数据分析研究表明格网气象资料具有明显的误差,且其误差分布具有明显的地域特征。鉴于此,为解决长江源区水文水资源研究遇到的数据匮乏和精度不高问题,本文利用层次贝叶斯网络方法融合观测降水数据和APHRODITE格网降水数据,得到具有较高空间分辨率(0.25°Lat×0.25°Lon)的日步长融合降水数据,并以此数据为基础,初步研究了长江上游岗拖水文站控制流域的降水时空特征和变化趋势,得到如下主要成果:(1)建立了包含九个参数的融合站点观测降水和格网降水数据的层次贝叶斯网络模型,以平均绝对值误差(MAE)为评价指标,训练层次贝叶斯网络,完成模型的学习、校验与预测过程的数学推导。利用研究区域及周边的台站观测降水数据和格网APHRODITE降水数据,在,WinBUGS软件中编程,使用基于马尔科夫链的蒙特卡洛采样方法推理融合降水值及其对应的后验概率,得到覆盖流域的空间分辨率为0.25° Lat×0.25° Lon的555个格点日降水量值及其对应的后验概率,得到覆盖整个研究流域的28年(1980～2007年)长度的融合降水数据。(2)利用Studentt、F和Kolmogorov-Smirnov进行显著性检验的结果表明融合后降水数据在绝大多数校验点在95%的置信水平下具有相同的均值、方差和分布,且融合降水相对于观测降水的误差在-6.8%～5.9%之间,二者线性回归的决定系数均在0.95以上。融合降水和观测降水进行逐日逐格点的误差主要分布在-0.5 mm～0.5 mm之间,同时在降水天数上也非常接近。(3)GBHM模型模拟径流结果表明融合后降水数据相对于再分析数据对日步长径流模拟的能力有显著提高,与观测降水的模拟精度相似,NSE大于0.85,且相对误差小于5%,对于洪水事件的探测率和虚警率在窗口期为1天时分别能达到85.9%和3.1%。实测降水和融合降水模拟洪水径流的超定量序列的累积频率相似而且在径流量大于2500m3/s时低于对应的实测径流量超定量序列的累积频率。(4)通过分析融合降水,发现研究区域降水主要集中在夏季,夏季多年平均降水量238mm,占全年降水量的59%,冬季降水最少,仅有12mm。降水在流域空间分配上主要集中在东南部金沙江段的高山峡谷地带,年降水量达到550mm以上,但流域中部和北部降水稀少,年降水量普遍在350mm以下。同时发现流域中北部的干旱荒漠地带的降水不均匀性和集中度较高,分别能达到1和0.65以上。但在流域东南部,由于气候较为湿润,降水的不均匀性和集中度相对偏低。(5)趋势研究发现流域在1980～2007年降水呈现显著增长的趋势,增长率为20.5mm/10a,且降水量的显著增加主要表现在夏季。同时降水趋势在空间上差异明显,流域东南部金沙江段的高山峡谷地道降水在各个季节均呈现增加的趋势,且在春夏两季显著上升。冬季降水在流域大部分地区呈下降趋势,但仅在流域西部部分地区下降趋势显著。(6)降水垂直分布的分析表明流域夏季降水随海拔抬升整体上呈先减少后增加的趋势。以海拔5000m左右为界,其上夏季降水急遽增多,垂直方向增幅为25.2mm/100m。但在海拔低于5000m的区域,夏季降水随海拔升高遽减,垂直方向降幅为8.3mm/100m。受诸多地形和气象气候因素的影响,夏季降水在局地范围内的垂直分布表现出明显的个性特征。