锡林河流域是我国典型的季节性积雪区,有着丰富的降雪资源,春季融雪水是该流域重要的水源。但由积雪引起的雪灾、融雪性洪水等灾害的发生,又会给该地区生活、农牧生产带来严重后果。因此,了解积雪时空分布特征及其变化规律、模拟融雪径流变化对合理开发利用区域水资源,农牧业发展和灾害防御具有重要的现实意义。本文以锡林河流域为研究对象,基于遥感数据和气象数据,研究了流域主要积雪要素的趋势变化、突变情况和周期变化,明确锡林河流域积雪的时空分布特征,运用通径分析、GAM等方法研究了积雪要素对气象因子的响应特征,采用线性多元回归、主成分分析等方法对融雪期影响径流的因素进行分析,运用PSO-LSSVM模型对2001-2016年融雪期径流进行模拟,对比分析了PSO-LSSVM和多元线性回归模型对融雪期径流量模拟精度。主要结论如下:(1)锡林河流域积雪面积、雪水当量年内变化呈单峰型,近16a,总体变化均呈增加趋势。从空间分布来看,随着降雪的产生,积雪由南到北依次增加。近35a平均积雪深度和积雪日数的时间序列变化均呈上升趋势。其中,雪深的上升率为0.35cm/10a,雪深在1984年发生突变,在21a左右出现第一个主周期;积雪日数的上升率为7.35d/10a,积雪期积雪日数在2009年发生突变,而年积雪日数并没有发生明显的突变,在20a左右出现第一个主周期。(2)逐步回归表明:积雪期影响雪深的主要影响因素是雪水当量、日照时数、>0℃有效积温和平均气温。影响积雪日数和积雪面积的主导因素是平均气温、>0℃有效积温和相对湿度。通过积雪期GAM拟合结果表明,平均气温、有效积温和雪水当量是影响雪深变化的主要因素。而平均温度、相对湿度、有效积温和雪水当量是影响积雪日数和积雪面积变化的主要因素。GAM拟合结果与逐步回归分析结果基本一致。(3)在融雪期,径流与雪深、积雪面积、雪水当量、气温、相对湿度具有极显著的相关关系(p<0.01),与降水呈正相关(p<0.05)。由回归方程可以看出,对径流影响最大的因素是平均气温、相对湿度、降水和积雪面积。运用PSO-LSSVM模型分别对2001-2016年3月和4月的径流量进行预测,3月、4月径流决定系数分别为0.80、0.86,模拟精度较多元线性回归模型有所提高。说明PSO-LSSVM融雪期径流量估测模型能够较好的表达在融雪期间的气象因子、积雪与对应径流量之间的复杂关系,比较适合锡林河流域融雪期径流的预测。