在全球水文及气候变化研究中，水文模型不确定性研究是水文科学发展中的前沿热点课题。2003年国际水文科学协会第六届大会通过了“PUB计划”，该计划的核心是寻求有效的水文模拟方法，减少“预测的不确定性”。水循环的复杂非线性特征使得模型的结构和参数都不可避免地存在不确定性。参数不确定性研究是水文模型不确定性研究的核心内容，是寻求减少模拟与预测不确定性的重要途径。基于随机理论和贝叶斯统计推断框架下的不确定性分析方法，难以分别量化各种不确定性来源的相互作用和影响，而最终描述的是总体的不确定性。 论文旨在分解分布式水文模型参数主要不确定性驱动因子的贡献。通过揭示各种不确定性来源对分布式水文模型模拟效果及参数变异规律的影响，从现有模型的应用中提高认识，从而减小确定性模型模拟的不确定性。通过揭示不确定性源与参数时空可移植性的关系，减少参数移用时的不确定性。主要创新点包括：提出了变化环境下参数时空变异规律及可移植性的研究思路与方法；定义了参数变异度公式，区分“异参同效”现象时各参数不确定性程度；提出了“参数分区”的理念，为研究参数空间变异提供了高效的模型组织结构；提出了一种新的子流域加密方法，克服了传统方法导致的狭长子流域问题及不能精确考虑水文站点位置的弊病。论文以汉江流域为研究对象，取得的主要研究成果与结论如下： （1）分解了主要不确定性来源对水文模型模拟结果的驱动力贡献。其它影响因素相同时，参数优化中以径流过程吻合程度为目标获得的模拟结果优于以水量平衡为目标，但参数优化范围对模型模拟结果影响甚微。模型尺度对模拟效果起着决定性作用。存在一个适应的尺度，并不是尺度越小结果越精确也不是尺度越大结果越好。降雨对模拟结果的影响在不同流域上不同参数优化范围时差异很大。 （2）分解了水文模型的主要不确定性来源对参数变异规律的驱动力贡献。同尺度同降雨时，不同参数优化范围引起的参数变异规律随降雨条件及研究区域不同而不同。 （3）分解了主要不确定性来源对水文模型参数可移植性的驱动力贡献，发现了增强参数可移植性的新途径。降雨输入相同时，参数优化范围对参数可移植性影响显著，通过敏感性分析过滤不重要参数显著提升了参数的时空可移植性。