流域尺度的水文循环与人类的生存和发展息息相关,受气象条件、下垫面环境和人类活动等多种因素影响,是一个非常复杂的自然过程。水文模型是研究流域水文循环过程的一个重要工具,而基于遥感和地理信息系统技术支持下的分布式水文模型更成为现代水文学研究的一个热点。遥感技术可为分布式水文模型提供重要的时空分布的流域水文参数,但目前将遥感数据系统应用于水文模拟或推求水文气象变量的研究成果还非常有限,对水文模拟中的尺度问题以及遥感数据应用中的尺度问题的研究更为薄弱,不仅影响了对流域水文模拟中空间变异性问题的认识,更成为遥感驱动的流域水文模拟研究与应用进一步深入发展的关键。因此,研究遥感数据在流域水文模拟中的尺度效应,成为推动定量遥感技术支撑流域水文模拟和提高分布式流域水文模型效率的一个重要课题。　　 本文围绕基于遥感的流域水文过程模拟及其尺度效应分析,取得如下主要研究成果：⑴选择黑河与湘江两个典型流域,针对不同的流域地形、土壤条件和气候特征,在开发专门的土壤与气象参数计算软件基础上,建立了两个流域的模型气象数据库和土壤数据库,构建了遥感驱动的黑河上游流域和湘江流域的分布式水文模型系统。总的模拟结果显示,由于两个流域气候、地形、海拔等方面的差异,黑河上游流域的月尺度径流量模拟效果较好,而湘江流域的日尺度径流量模拟效果较好。⑵采用不同分辨率的数字高程模型数据(DEM),开发了基于数据融合技术的地形数据缺值区域插补方法,基于各种不同分辨率DEM提取了两个流域的地形特征,并分析了对水文过程的影响以及提取流域地形特征参数的最佳DEM数据尺度问题。以各种不同分辨率的DEM为基础,分别建立了两个流域的分布式水文模型,分析对径流量模拟效率的影响,确定出最适宜的流域水文过程模拟的最佳DEM数据尺度。在黑河流域,提取流域水系和坡度特征的最佳DEM尺度为30m,提取流域范围的最佳DEM尺度为30m和90m,而模拟流域径流量的最佳DEM数据尺度为90m。如果研究重点为丰水期的径流量,则可选择30m的DEM数据。在湘江流域,提取流域水系和坡度特征以及流域范围的最佳DEM尺度为90m,径流量的模拟效果也最好,而基于30m DEM数据的模拟效果较差。因此,在没有90mDEM数据时,湘江流域水文模拟建议选用500m和1000m数据。⑶开发了可将遥感降雨数据直接用于分布式水文模型的应用程序,分析了日尺度和3小时两种不同时间尺度遥感降水数据的数据质量及其在两个特征各异流域的模拟效果与适宜性。假设了六种降水数据情景,分析降水数据的空间尺度对水文模拟效果的影响,发现高纬度地区遥感降水数据驱动的最佳水文模拟时间尺度为月产品,低纬度地区遥感降水数据驱动的最佳水文模拟时间尺度为日产品,最佳空间尺度是每个子流域一个站点,且低纬度地区遥感降水数据的应用效果要优于高纬度地区。⑷以具有一定物理意义的Day/Night法计算的遥感地表温度数据为基础,提出了一种推求日最高气温和日最低气温的方法,分析了各种方法的优劣,同时开发了对温度数据缺值区进行时空插值的程序,将推求的温度数据用于黑河上游流域的水文模拟。结果显示,N-S效率系数达到了0.694,相关系数达到了0.873,模拟效果较好。研究了六种情景下温度数据空间尺度对模型模拟效率的影响,发现气象站的空间尺度对模拟效果影响明显,且与气象站分布的海拔位置相关,气象站均匀分布于流域内所有子流域时的模拟效果最佳。在观测数据难于获取的地区,利用遥感地表温度数据推求的大气温度可以替代观测数据进行流域水文模拟。　　 本文的创新性主要体现在,基于遥感技术提取了影响流域水文过程的主要参数,开发了参数提取和处理程序,利用从遥感数据提取的参数驱动分布式水文模型,并在不同流域对其进行应用验证,同时分析了这些参数在不同流域的水文模拟过程中的时空尺度效应。开发了土壤和气象参数处理程序；提出了基于数据融合的遥感数字地形数据的缺值区域插补方法；同时提出了基于遥感地表温度数据估算日最高气温和最低气温的方法,并开发了温度缺值区域的时空插值程序;开发了将遥感提取的降水和温度数据应用于水文模拟的应用程序。分析了DEM数据在提取流域地形特征和水文变量的过程中的尺度效应,探讨了DEM的尺度变化对水文模拟效果的影响,确定了在当前模型条件下,建立水文模型的最佳DEM尺度;针对不同流域,分析了遥感降水数据的时空尺度变化对水文模拟效果的影响,确定了当前模型条件下最佳的遥感降水数据的时空尺度；同时,分析了遥感温度数据的空间尺度变化对水文模拟效果的影响,确定了当前模型条件下用于水文模拟的最佳温度数据的空间尺度。