地下水、土壤水、地表水、雪和冰是陆地水循环的动态组成成分。在没有强烈水文气候变化或大量人类活动干扰的情况下,陆地水储量通常在一个稳定的范围内波动。但近年来在气候变异、植被变化以及人类活动的多重影响下一些流域的陆地水储量出现了剧烈变动。由于在地质、水文、植被、气候、地形地貌、社会经济等条件的差异,流域陆地水储量对气候变异、植被变化与人类活动的响应在不同时空尺度下存在高度变异。目前对陆地水储量的研究多集中在对其时空变化特征的分析上,但是有关陆地水储量对各种驱动因素的响应的空间分异及其产生机制的认识仍十分有限。本文以中国境内214个三级流域为研究对象,旨在探究中国陆地水储量对气候变异、植被变化以及人类活动的响应特征及其空间分异规律,并为变化环境下水资源管理和评估提供决策依据和参考。首先使用Mann-Kendall趋势检验法检验2003年~2014年各流域月际/年际水文要素的变化趋势;再使用偏相关分析考查月际/年际气候、植被与人类活动对陆地水储量的相关关系,进行流域类型的划分,并确定陆地水储量变化的关键影响因子;然后基于筛选的关键影响因子建立人工神经网络模型定量预测陆地水储量的变化,并通过灵敏性分析得到不同类型流域气候变异、植被变化以及人类活动对陆地水储量的相对影响贡献及其空间差异。主要研究结论如下:(1)中国陆地水储量变化特征具有明显的空间分异。东北、柴达木盆地、长江中下游平原、东南沿海等地区流域的陆地水储量呈增加趋势并有盈余;西南、新疆、黄土高原、华北平原等地区流域的陆地水储量则呈减少趋势并有亏损。(2)中国陆地水储量季节周期性明显,且年内变动具有明显的空间分布差异。一般而言,冬春季节的陆地水储量最低,夏秋季节最高。不同流域的雨季旱季时间的差异导致其年内陆地水储量最大或最小值出现月份有所差别。中国南方各流域陆地水储量年内变化剧烈,远大于大部分北方流域。(3)月陆地水储量对植被的响应因流域气候类型而异。根据不同气候条件下植被对陆地水储量的作用关系,流域可分为海绵型、混合型与水泵型。海绵型流域(DI≤0.92)植被增加能够增加月陆地水储量;水泵型流域(DI≥3.3)植被增加会减少月陆地水储量;混合型流域(0.92<DI<3.3)植被增加可能增加或者减少月陆地水储量。按流域类型分别采用小波神经网络和BP神经网络建立月陆地水储量预测模型。结果表明使用小波神经网络建立的月陆地水储量预测模型性能最优,平均R2为0.9,而使用BP神经网络建立的月陆地水储量预测模型R2仅为0.81。小波神经网络预测海绵型流域月陆地水储量效果最佳,R2高达0.92;水泵型最低,R2仅为0.87。气候变异对月陆地水储量变化的相对贡献更大,且流域气候越干旱,其相对影响越大。植被变化对各类流域月陆地水储量变化的相对贡献较小。(4)年陆地水储量对气候、植被和人类活动的响应具有明显的区域性规律。按七大地理区划划分流域生态水文响应类型,使用基于不确定性分析的贝叶斯神经网络建立各区域年陆地水储量预测模型。结果表明,华南地区模型性能最佳,R2高达0.85,西北地区最低,R2仅为0.7。气候变异(尤其是降水)是引起各流域年陆地水储量变化的最主要驱动因素。人类活动是仅次于气候变异的驱动因素。胡焕庸线以东地区流域的人为影响要大于胡焕庸线以西地区。不同人类活动对不同地区陆地水储量的影响不同,这些影响可能会相互抵消,也可能相互叠加。植被变化对年陆地水储量变化的相对贡献比在月尺度上时大。尤其流域中高蒸散植被越多,植被变化对年陆地水储量变化的相对贡献越大。上述研究可为未来水资源管理和评估提供决策依据与参考。