变化环境下水资源适应性管理模式是一个涉及水资源学科、系统科学和信息科学等多学科交叉的科学问题,该模式针对因气候变化和人类活动等变化环境的影响引起的水资源系统和水资源管理的复杂性和不确定性,基于现行水资源管理和适应性管理理论提出,以变化环境下水资源要素变化规律与影响机理、水资源管理模型与评价方法,以及支撑水资源适应性管理模式的决策支持系统为主要研究内容,为分析水资源系统和水资源管理的复杂性和不确定性提供新的解决思路和技术支撑。　　论文的主要研究成果和结论如下:　　(1)提出了适应变化的水资源适应性管理新模式。针对变化环境引起的水资源系统的变化,在水资源管理和适应性管理理论基础上提出应对变化环境下水资源系统复杂性、动态性和不确定性等特征的水资源适应性管理模式。该模式根据综合集成思想,采用现代管理理论和信息技术建立与物理世界中复杂水资源系统相对应的决策支持系统,将人的思维融入到水资源管理过程中,人机交互,辅助决策,以期提高变化环境下水资源管理决策水平。结果表明:该模式较好地将海量异构的水资源数据信息化和知识化,将抽象的水资源系统具体化和形象化,将复杂的水资源管理问题简单化和主题化,将繁琐的水资源管理决策流程化和组件化,提高人适应变化环境的水资源管理水平和应对能力。　　(2)分析了变化环境下气象水文要素时空变化特征。在系统分析降雨、温度和潜在蒸发量等气象水文要素周期与时空差异性基础上,探究变化环境下水资源要素的主特征,从复杂无序的气象水文数据中找出变化规律,并对其进行归因分析。结果显示:研究区域内季节性降雨和温度呈现明显的周期性和时空差异性,未来情景下全球气候模型对降雨和温度的模拟预估能够为水资源规划和管理提供参考。　　(3)建立了降雨植被及其影响因素之间相关关系与预测模型。针对降雨在时空尺度上的变化规律,分析季节性降雨和7个全球气候异常因子之间的线性和非线性关系。采用合成分析方法研究气候异常因子极端模式、位势高度和风速场对降雨的影响机理。建立了海温-降雨,降雨(温度)-植被状况之间的线性和非线性预测模型。结果表明:季节性降雨和气候异常因子在年际和年代际尺度上表现出复杂且不稳定的相关性,并随时间与频率变化。冬季降雨受到气候异常因子的影响最大,而且受到厄尔尼诺(Ni?o3),太平洋年代际振荡(PDO)和太平洋/北美洲指数(PNA)的影响比其余气候异常因子要大。　　(4)实现了变化环境下部分水资源管理问题的评价与决策。针对变化环境下水资源系统的不确定性和脆弱性,建立了多尺度、多指标和多模型组合的水资源评价与决策方法体系,降低因模型及评价方法的单一、适用性以及自身的缺陷产生误差。结果表明:取用水户节水治污决策博弈模型融入了人的行为和思维,提供了不同范式的水资源管理决策服务;多模型组合洪涝灾害脆弱性评价有效地降低了因模型单一引起的不确定性;不同指标对干旱的识别结果类似,但存在差异,敏感性分析显示降雨和温度的变化直接影响干旱的强度、历时和发生的频率。　　(5)设计并开发了支撑水资源适应性管理模式的决策支持系统(WRAM-DDS)。为水资源管理提供了集数据融合与管理、可视化服务环境和应用支撑平台为一体的决策支持系统,采用大数据理论,充分挖掘变化环境下海量水资源数据的隐藏价值,在信息集成、应用集成和门户集成基础上进行综合集成。通过模块化设计,组件化开发,知识图应用,实现数据向信息的转化、信息到知识的转变、以及知识的积累,为水资源管理应用服务。结果表明:基于WRAM-DSS的水利大数据处理模式、DIKW(数据、信息、知识、智慧)集成模型、水利数字地球、按需计算服务以及综合集成研讨等应用服务,在加强对物理世界变化环境和水资源系统理解的同时,提高应对变化环境的水资源适应性管理水平。　　(6)提供了3个典型的水资源适应性管理应用服务。在WRAM-DSS的数据融合与管理、可视化服务环境和应用支撑平台基础上,将水资源管理中的数据资源、模型与方法,管理过程和决策方案等主题化、组件化、形式化和知识可视化,为防汛抗旱、水资源短缺、突发水污染事件等水资源管理问题提供适应性对策和辅助决策的组件化应用服务。实证表明:WRAM-DSS能够为水资源管理提供可视的、可动态调整、可积累与可扩展的主题应用服务,通过模型库、方法库、组件库、知识图库和主题库为水资源管理提供支撑,对提高变化环境下水资源管理适应能力,促进水资源管理信息化水平具有重要意义。