随着工业革命以来人类社会的快速发展,人类活动愈发剧烈,对水资源的需求也愈发旺盛。流域天然水循环过程在人类活动的影响下发生了显著变化,已由天然水文循环过程逐渐演变为社会水文耦合循环过程。当前,人类活动已在宏观尺度上显著改变了水文循环的原有模式,流域环境背景的“稳态”假设面临挑战,因此传统水文模型的模拟结果可能难以描述变化环境下流域水文循环中的社会侧支过程,在这种情况下,仅仅孤立地研究自然水文循环特性已不能满足现实需要,必须考虑将人类活动的动态变化纳入到流域水文循环的研究范畴,将社会系统与水文系统视为一个整体,采用系统论的观念研究社会与水文的耦合演化过程。地处黄土高原腹地的无定河流域,是社会水文系统耦合的典型流域,地区经济社会发展显著地受到水资源短缺的约束,社会系统与水文系统的交互频繁,作用紧密。过去关于社会水文的研究多集中在对影响实测径流的各种社会因素进行溯源,进而将径流过程还原,对社会与水文变量间的相互作用描述较少,且对未来情景的外延较为有限。鉴于此,本文提出采用系统动力学的方法构建无定河流域社会水文系统模型,将社会系统与水文系统各变量连结为相互作用的网状结构,并使用深度神经网络模型构建关键变量的驱动机制,使预测可以有效外延。本研究旨在一定程度上解决无定河流域社会水文系统演变的定量化描述问题。本文主要以无定河流域为研究对象,分析无定河流域1960-2010年社会子系统与水文子系统中各关键要素的演变规律,并对社会变量与水文变量的相关性进行分析,基于水量平衡框架与变量互馈机制构建社会水文系统模拟模型,模拟流域不同发展情景下的社会水文演变过程,以期为流域的水资源管理提供技术支持与参考依据。主要研究内容与结论如下:（1）对无定河流域社会子系统与水文子系统中各关键要素1960-2010年的演变规律进行分析,检验各社会因子的趋势变化,对流域内主要水文站点的实测年径流序列进行趋势检验与突变检验,计算社会系统中各社会变量与水文系统中实测径流序列的DCCA互相关系数。结果显示,无定河流域1960-2010年间处于复杂变化环境之中,日益增长的人类活动对流域水文循环产生了深远影响,社会与水文系统的耦合关系愈发紧密。社会系统因子中,流域总人口、工业总产值、农灌面积、牲畜总存栏量等呈现显著上升趋势,淤地坝控制面积先呈显著上升趋势,80年代后又呈现下降趋势;无定河流域2010年土地利用与1980年相比,林地面积增加了约43%,有250km~2的耕地面积转变为林地,退耕还林效果显著。水文气象子系统因子中,降水呈现不显著的下降趋势,温度呈现显著上升趋势,对于水文变化,共选取了6个水文站点进行趋势与突变分析,结果显示6个站点的径流序列均具有显著下降趋势,且均存在变异点,变异年份不尽相同。对社会变量与水文序列的DCCA分析结果显示,随着时间尺度的增加,各社会变量与水文序列的DCCA相关系数绝对值越来越大。（2）对无定河流域社会-水文系统模型框架进行了梳理,基于年尺度的水量平衡构建流域动力学模拟模型,并划分了流域子区间,在每个子区间内采用数字滤波法、RORA退水曲线位移法与分项调查法计算了子区间历史基流、地下水补给量与地下水开采量,并根据水量平衡计算出实际蒸散发,并把实际蒸散发分离为人类取用水活动造成的蒸散发与自然蒸散发,在此基础上分析了水量平衡中的关键变量的驱动因素,基于历史数据,采用深度神经网络构建了关键变量的驱动机制。（3）确定模型模拟时间边界与范围边界,基于已有研究成果,确定社会-水文耦合系统中不同变量之间的因果关系,建立因果反馈回路,识别反馈网络中的正反馈与负反馈,并在此基础上构建系统流程图,将Vensim与深度学习模型相结合,使用PySD对Vensim中的变量方程进行重定义,将之替换为神经网络模型,实现系统动力学模型与深度学习模型的耦合,在此基础上构建无定河流域社会-水文系统动力学模拟模型,设置了变量方程与相关参数值,最后对模型的有效性进行了检验,通过对系统中代表变量模拟值与历史值的对比,可知模型模拟精度较好,误差在可接受的范围,可以用于动态情景模拟与计算。（4）利用构建好的社会水文系统动力学模型,将2010年作为现状年,设置三种流域发展情景,模拟2011-2040年流域社会文水耦合演化过程,模拟结果显示,（1）三种情景下无定河流域各区间用水总量在未来期内处于增长趋势。（2）白家川区间在历史时期农业用水占据主导地位,未来时期中,现状延续型与创新节水型的工业用水占比不断提高,2040年占比达到总用水量的一半以上。环境保护型农业用水在未来依旧是占比最高的用水类型,且保持稳定状态,工业用水占比提高到33%左右,变化微弱,说明环境保护型发展模式下的用水结构较为稳定。（3）白家川站三种情景下的径流均呈下降趋势,现状延续型与环境保护型的下降趋势显著,创新节水型下降趋势不显著,平均年径流大小排序为创新节水型＞环境保护型＞现状延续型,均小于历史平均年径流总量,未来期可能面对更加严峻的水资源情势。韩家峁站三种情景下径流均呈不显著的下降趋势,未来期径流的演变形状与历史期较为接近。韩家峁站年均径流总量的排序为环境保护型＞创新节水型＞现状延续型,均小于历史值。横山站未来期径流下降速率相较历史期有所减小,年均径流总量的排序为环境保护型＞创新节水型＞现状延续型,仍小于历史值。（4）白家川区间在70年代前的地下水蓄变量正负交替出现,但70年代后地下水蓄变量几乎全为负值,地下水储存量处于下降状态。韩家峁区间自1960年起地下水蓄变量即为负值,只在2004年存在正值,地下水储存量持续下降。横山区间地下水蓄变量在2000年以前较为平稳,正值与负值交替出现,进入21世纪后,地下水蓄变量几乎全为负值,且呈现下降趋势。未来时期,三个区间三种情景下的地下水蓄变量2011-2040年间地下水蓄变量依然为负值,且现状延续型下降速率很快,创新节水型在初期绝对值较小,在后期逐渐超过环境保护型,环境保护型地下水蓄变量在后期逐渐趋于平稳,但地下水储存量仍然处于持续减小的趋势。（5）针对三种情景下的模拟结果,提出以下建议:调整产业结构、创新发展模式、提高节水技术水平、压采地下水、合理进行中水回用等。