未来降水时空变化的预估对于了解气候变化背景下流域水循环的变化机制、水资源的规划和管理具有重要的意义。大气环流模式(General Circulation Models，GCMs)是目前研究未来气候变化的主要工具，但其较低的空间分辨率使其难以为流域尺度的研究提供可靠的信息。统计降尺度由于具有计算量小、简单灵活、不考虑边界条件对预测结果的影响等诸多优点常被用于解决GCM输出和流域水文研究中尺度不匹配的问题。然而，目前的统计降尺度在方法和应用方面仍存在诸多不足，尤其是目前在中国的相关研究还很有限，尚无法为气候变化背景下流域水循环研究、洪水过程模拟和区域水资源评价提供必要的理论和实践支持。　　本文从水文学应用的角度出发，详细比较了三种代表性统计降尺度模型在华北地区的适用性，针对现有模型的不足构建了面向大尺度应用的随机降尺度模型，并将该模型应用于中国未来降水变化情景的预估。另外，以东部季风区四个典型流域为研究对象，基于统计降尺度方法和HIMS水文模型预估了不同流域未来气候变化对流域水循环要素的影响。论文的主要结论如下:　　(1)三个统计降尺度模型在华北平原都表现出很好的适用性，但各具优势和不足。总的来看，NHMM模型尽管低估了干、雨天持续长度并高估了日降水量极值，但在日尺度和年尺度降水模拟中的表现较其他两个模型更全面。CR-SDSM模型在年、月降水特征以及日降水极值特征方面表现最好，但其缺陷也最为明显。GLIMCLIM模型能够合理地模拟干湿天天数和持续长度以及站点的空间相关性，但却略高估了日降水量和年降水量。　　(2)从气候模式机理，华北平原降水形成机制，未来降水的时间和空间变化特征，预估结果与历史趋势或区域模式的比较等方面的证据，论证了统计降尺度在生成未来降水变化情景方面的可信性。另外，基于多模式、多情景和多降尺度模型的集合预估结果表明，华北平原未来年降水量将有所减少，年降水日数有所增加，降水极值有所减少，未来径流量也相应的有所减少，并且这些变量在空间上均表现出减少量北部多南部少（或增加）的空间变化梯度。　　(3)从大尺度应用的角度出发构建了基于一阶马尔可夫模型和Weibull分布的多站点日降水随机降尺度模型。该方法不仅能够有效地模拟中国不同子区的日降水特征，而且节省了计算时间，提高了计算效率，并且在一定程度上改善了原方法计算相关矩阵“不正定”的缺陷。基于该模型和CMIP516个气候模式的中国各区域未来降水变化特征的预估结果表明:中国未来年降水量将有所增加，但是不同区域的变化存在明显的差异，西部地区增加较多而东部地区增加相对较少。未来降水减少的区域主要分布于东北地区、东南地区、中部局部地区和青藏高原中部。到21世纪中下半叶中国的年降水分布将变得更加不均匀，并且可能带来一系列潜在的影响。　　(4)验证结果显示:HIMS水文模型在汤旺河流域、浑江上游、黄河三小间桥头站以上流域和汉江月河流域都能取得较好的模拟效果。基于HIMS模型、统计降尺度得到的降水数据以及多模式直接预估的温度数据，模拟了未来气候变化情景下四个典型流域水循环要素年和月的变化规律。结果表明四个流域未来年均温度和潜在蒸发量都将有所增加，而流域径流量除黄河三小间桥头站以上流域在2021-2060年RCP4.5情景下略有上升外，其他流域均表现出减少趋势。位于中国最北部的汤旺河流域径流量的减少主要与温度的升高有关，而其他三个流域径流量变化主要归因于降水的变化。此外，各流域不同水循环要素月变化也存在明显的差异性。