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伴随中国高速的城镇化进程，城市水生态环境面临严峻挑战。而作为地表径流、壤中流等输送污染物的重要载体，土地利用则成为探析地表水环境与非点源污染关系的热门课题。如何克服传统分析方法忽视空间数据局部变化特征这一缺陷，揭示不同时空尺度下，影响水质变化的主导因素，对指导未来城市规划与流域生态建设具备重要意义。 本研究分析了5种土地利用类型、人口密度变量以及6种景观格局指数，在雨季和旱季/非雨季两个时期对温瑞塘河流域5种水质指标的影响。为避免多重共线问题，本文设计了一种手动变量剔选方法用于多变量地理加权回归模型(GWR)的构建;为确定影响水质变化的第一影响因素，本文引入了聚类分析和标准化回归系数两个概念用于GWR模型结果的再处理。主要研究成果如下: (1)土地利用类型与水质的关系随着空间位置的改变表现出局部变化特征，随着时期的改变表现出季节变化特征。即使在同一研究区域的不同子流域，同一种土地利用类型对水质的影响在大小、方向上均可能表现不同。以总氮(TN)与土地利用类型百分比(LUCC％)所构建的GWR模型为例，农业用地与TN的局部回归系数在方向上表现出农村正、城区负的结果，在局部回归系数绝对值的大小上表现出城区低、郊区农村高的结果，旱季时期郊区有更多的子流域表现出农业用地与TN负相关，雨季时期更多的子流域表现出正相关。 (2)随着空间位置的改变，景观格局指数与水质的关系在方向上保持稳定，在大小上表现出变动;随着季节的改变，影响水质的最佳景观指数解释变量可能出现变动。在温瑞塘河流域，蔓延度指数（CONTAG）对河流氮污染含量有着明显的负效应，且这种负效应在郊区与农村更为显著。 (3)影响水质变化的第一影响因素随着空间和季节的改变而发生变化。在高城市化区域，城市用地是影响河流中氮(N)、磷(P)及化学需氧量(CODcr)指标的第一影响因素，但解释能力较低，点源污染是主要来源;在农村和郊区，农业用地是影响N、P的第一影响因素，解释能力高，地表径流污染是主要来源。雨季时期，更多子流域的N、P指标与城市用地正相关;旱季时期，更多子流域N、P指标与农用地负相关，这些季节性敏感流域主要分布在城区和郊区的接合地带。 (4)手动变量剔选方法能有效解决多重共线问题，优化后的最小二乘模型(OLS)相对逐步多元回归模型(SMLR)具有更高的校正R2，优化后的GWR模型相对优化后的OLS模型具有更好的预测精度和性能，并能反映局部变化特征。结合残差和最初水质指标的MoransI结果，研究区域内并不存在明显的空间聚类模式。