咸海水资源和生态问题已成为国际重要议题。阿姆河流域是咸海流域的重要组成部分,其水资源的变化会显著影响咸海水量。受持续增强的人类活动和日益剧烈的气候变化影响,阿姆河流域因水资源短缺造成的社会和生态环境问题日渐突出。评估气候变化和人类活动影响下流域未来可用水资源量和入咸海水量的变化趋势,开展流域水资源优化配置研究,对保障社会经济可持续发展和改善咸海生态环境具有重要意义。因此,本文利用机器学习、水文模型和系统优化方法,从径流变化分析和水资源优化配置两个角度开展了研究。具体内容包括:（1）针对全球气候模式与水文模型的尺度匹配问题,开发了贝叶斯最小二乘支持向量机降尺度方法,建立了大尺度大气环流因子与流域气象要素间的统计关系,预估了阿姆河流域上游未来2021-2100年的气候变化特征,为利用水文模型开展气候变化下的径流变化分析提供了技术支持。结果发现未来阿姆河流域上游的温度呈明显上升趋势,升温幅度依次为:最高温度>平均温度>最低温度,并且冬季和春季的温度上升幅度较夏季和秋季更显著;未来降水呈减少趋势,且春季降水的减少幅度最大。（2）建立了多气候情景下的 HBV（Hydrologiska Fyrans Vattenbalans）水文模型,分析了气候变化对阿姆河流域未来径流的影响。HBV模型能够有效表征复杂的冰川产流过程,结合多气候情景下的集合预测可以减少气候模式的异质性带来的不确定性,提高径流预测的准确性。结果发现多气候情景集合预测下阿姆河流域2021-2100年的径流呈减少趋势,季节变化上表现为春季径流增加,夏季径流减少。（3）耦合贝叶斯推断、最小二乘支持向量机和析因分析方法,开发了贝叶斯最小二乘支持向量机-析因分析方法,定量识别了影响阿姆河入咸海水量的关键人类活动、水文气象和生态因子及其间交互作用,多情景集合预测了 2020-2050年阿姆河入咸海水量的变化。结果发现上游来水量、乌兹别克斯坦农业用水、水库截留和蒸散发是入咸海水量变化的关键影响因子,其中上游来水量的贡献率最大,因子交互作用对入咸海水量变化的总贡献率为3.8%。162种情景集合预测的结果表明,若2050年末滴灌比例达到50%,水库蓄水降低至1960-1970年的平均值,阿姆河入咸海水量有望恢复至接近1970-1980年的平均水平。（4）耦合区间参数规划、De Novo规划和蒙特卡洛模拟技术,开发了基于蒙特卡洛模拟的区间De Novo规划方法。该方法不但能够有效处理区间不确定性、多目标和主观性问题,而且能在总资源约束限定的条件下对资源进行合理配置,实现系统的最优设计。将该方法应用于多目标资源规划算例研究,发现与传统区间多目标规划相比,它可以实现资源的充分利用和多目标的同时最优化。（5）结合开发的基于蒙特卡洛模拟的区间De Novo规划方法,构建了模拟与优化相结合的阿姆河流域水资源优化配置模型,集成气候变化下的径流预测和多情景集合模拟下的入咸海水量变化结果设置了 243种情景,探究了上游来水量、入咸海水量和灌溉效率的不同组合对水资源优化配置模式的影响,提出了多套水资源优化配置备选方案,为制定入咸海水量恢复和适应气候变化影响的水资源管理策略提供了支持。总之,本论文耦合多种气候情景、贝叶斯最小二乘支持向量机降尺度方法和HBV模型,实现了阿姆河流域未来径流的集合预测;开发了贝叶斯最小二乘支持向量机-析因分析方法,揭示了入咸海水量变化的关键驱动因子,多情景集合预测了未来入咸海水量的变化趋势;构建了基于蒙特卡洛模拟的区间De Novo规划方法的水资源优化配置模型,结合径流预测和入咸海水量模拟结果,探究了气候变化、咸海生态环境保护和灌溉效率对阿姆河流域水资源优化配置方案的影响,有助于决策者根据实际情况及时做出水资源分配方案调整,以应对持续变化的水资源问题。