在全球环境变化问题中,地表覆盖变化是自然与人类活动综合影响最为显著的要素。地表覆盖变化对地表水文过程的影响研究是目前的研究热点。地表覆盖遥感分类数据的分辨率与分类类别一直是水文模型模拟精度的主要影响因素之一。RS与GIS的快速发展推动了水文学科的发展,在水文研究中发挥重要的作用,具有重大的科学意义。因此本论文从水文学当前的研究热点出发,对于地表覆盖遥感分类数据对水文过程模拟以及区域地表水资源评估进行了综合探讨性研究,提出一些新的研究思路和方法,具有重要的科学意义和实际应用价值。本文以江苏省苏北片区为研究区,评价了地表覆盖遥感分类数据的分辨率对地表水资源评估的影响；以秦淮河流域为研究区,采用SWAT模型研究了地表覆盖遥感分类数据分类类别对流域径流模拟的影响作用；以太湖流域为研究区,利用河网水文模型研究地表覆盖遥感分类数据分辨率导致的水文过程模拟结果差异,评价了地表覆盖变化对区域水文过程的影响。主要研究成果如下：(1)地表覆盖遥感分类数据变化特征随着遥感影像分辨率降低,所获取的地表覆盖遥感分类数据的变化主要集中于水田和旱地的面积变化,主要表现是水田面积的大量增加伴随着旱地面积的减少,以及水田面积与水面、城镇用地面积不同程度的转化。随时间推移伴随的主要变化是城镇用地面积的增加,反映了城市化进程的影响。其主要表现是城镇面积大量增加伴随着水田面积的大量减少,旱林地面积增加而水面面积减少。城市化现象在有些研究区呈加快的趋势。(2)地表覆盖遥感分类数据分辨率对地表水资源评估的影响地表覆盖遥感分类数据分辨率对水资源估算有较大的影响,变化比例从0.7%-105.2%不等。特殊干旱年(P=95%),基于两种不同分辨率地表覆盖遥感分类数据下的水资源评估结果有显著差异,多个水利分区差异在50%以上；一般干旱年(P=75%)的变化率与平水年(P=50%)的变化率基本在20%以下。将基于不同分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的地表水资源量的模拟结果与《江苏省水资源调查评价》的多年平均地表水资源量评估结果相比较,基于10m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟的地表水资源量与《江苏省水资源调查评价》的结果拟合度较高。其次,基于相同分辨率地表覆盖遥感分类数据,平水年情境下的模拟结果与《江苏省水资源调查评价》中对应保证率的多年平均结果差异最小,拟合度最高。一般干旱年其次,特殊干旱年拟合度较差。相同水文情景下,模拟的地表水资源量随着地表覆盖遥感分类数据分辨率的降低呈减小的趋势；主要的产流变化是水田和城镇产流的增加伴随着旱地产流与水面产流的减少。其中,以水田产流的增加较显著,旱地产流减小较明显。降雨量的多少是影响产流量总量多少的主要影响因素,而分辨率变化导致下垫面统计变化是产流过程及产流变化量的主要影响因素。(3)地表覆盖遥感分类数据分类类别对径流模拟的影响随着遥感影像土地利用分类类别的增加,模拟的年均流量下降。根据多年日模拟结果,随着分类体系的变化,流域的出口断面流量全年2/3的日模拟结果变化较小,全年1/10的日模拟结果变化达5%以上,最大差额为31.6m3/s,达出口断面流量的12.64%。基于不同土地利用分类类别地表覆盖遥感分类数据模拟输出的流域月均流量结果显示,地表覆盖遥感分类数据的土地利用分类类别对水文模拟的影响比地表覆盖遥感分类数据分辨率的影响小。分辨率的变化对流域的月均流量模拟有较明显的影响作用。随着地表覆盖遥感分类数据分辨率降低,模拟的月均流量洪峰值升高。基于不同时期地表覆盖遥感分类数据的模拟结果显示,随时间的推移模拟的月均流量洪峰值升高。基于不同土地利用分类类别的地表覆盖遥感分类数据模拟输出的结果之间的差异较明显。土地利用分类类别对区域径流的影响作用大小与土地利用类别对水循环影响作用大小成正相关关系。在将土地利用类别分为4类、5类、12类的对比性研究中发现,将土地利用类别分为4类的模拟结果与将土地利用类别分为5类的模拟结果之间的差距比将土地利用类别分为5类的模拟结果与将土地利用类别分为12类的模拟结果之间的差距大,相差一个量级。分析认为,4类分类体系与5类分类体系主要变化是4类分类体系将草地林地作为1类土地利用类别,5类分类体系将草地林地分为草地、林地2类土地利用类别,这样的分类差别对产汇流有一定的影响作用。而分为12类更细的分类类别主要的变化是树木种类细分,细分的土地利用类别间的产汇流机制差异较小,继而此类土地利用类别细分对水文模拟结果影响较小。因此,地表覆盖遥感分类数据在水文方面的应用中,若进一步细分类别从影响水文过程的产汇流结构特征出发考虑分类类别,适用性会更好。(4)地表覆盖遥感分类数据分辨率对水文过程模拟结果的影响地表覆盖遥感分类数据的分辨率对流域水位过程模拟结果有显著影响作用。基于不同分辨率地表覆盖遥感分类数据计算得到的产流结果差异较大。地表覆盖遥感分类数据分辨率差异越大,模拟输出的水位差值越大。分辨率引起的计算差异随着降雨量的增加而增加,存在累计叠加的效应。降雨和下垫面分辨率对产流计算结果均有显著影响作用。基于分辨率较高的地表覆盖遥感分类数据模拟输出的产流量比基于分辨率较低的地表覆盖遥感分类数据模拟输出的产流量高。基于相同分辨率地表覆盖遥感分类数据,随着时间推移和城市化进程引起的地表覆盖变化下模拟输出的研究区产流量呈增加趋势。相同水文条件下,基于分辨率较高地表覆盖遥感分类数据模拟输出的流域水位也较高。基于不同分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的研究区水位计算结果对比研究发现,基于30m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位与基于调查统计地表覆盖数据模拟出的水位之间的差异最大,其最大变化幅度为8.7%(丰水年常州站)；基于10m与300m分辨率地表覆盖遥感分类数据模拟输出的水位差异其次,其最大变化幅度为7.43%(丰水年常州站)；基于30m与300m分辨率地表覆盖遥感分类数据计算输出的水位最大变化幅度为5.94%(丰水年无锡站)。基于相同分辨率变化的地表覆盖遥感分类数据,丰水年情景下模拟输出的水位差距在三种水文情景计算结果中最大。因此,利用遥感数据进行相关研究时,为了更接近真实情况,计算结果应做相应的校正。模拟结果显示,降雨量的多少是水位过程整体高低的主要影响因素。整体趋势上,丰水年(P=20%)情景下模拟的水位最高,平水年(P=50%)情景下模拟的水位其次,枯水年(P=90%)情景下模拟的水位最低。其中,丰水年的水位起伏最大,且大部分时间都比其他两个典型年的水位高,尤其是在汛期。平水年水位过程起伏较小,全年一半以上水位比枯水年的水位高。枯水年的水位少数时段比平水年水位高。由此可见,除了降雨量等水文条件外,其它因素对水位过程有一定的影响。丰水年地表覆盖遥感分类数据的水文响应比枯水年的水文响应更显著；其次,地表覆盖遥感分类数据的变化对水位过程有一定的影响,总体趋势是随着城市化进程地表覆盖的变化,水位整体呈升高的趋势。每个站点起伏变化有异,变化幅度在0.33%-6.45%之间。本论文首次探讨基于共享途径可获取的地表覆盖遥感分类数据分辨率对地表水资源量评估以及地表水文过程模拟的影响作用,弥补了该研究区域的研究空白,对水文模拟及水资源评估中正确使用和选择地表覆盖遥感分类数据空间分辨率具有参考价值,为地表覆盖遥感分类数据更好地应用于水文研究就提出新的探索途径。进行不同土地利用分类类别的地表覆盖遥感分类数据变化对水文模拟影响研究,提出应用于水文的遥感影像土地利用分类标准的主要衡量指标,对合理选择地表覆盖数据分类精细程度具有指导意义。基于不同保证率水文情景和不同时期地表覆盖变化的水文过程模拟,分析降雨与地表覆盖变化对流域水文过程影响作用,为流域水文要素研究提出新的研究思路和研究方法,具有创新性与科学性。