绿水资源在维持陆地生态系统上具有重要的作用，在黄土高原地区绿水资源是当地生产生活用水以及植被生长耗水的最主要来源。但目前对于不同植被覆盖条件下的绿水水文过程研究较少，本文分析了研究区降水特征、不同植被覆盖条件土壤水分下渗特征、潜在蒸散发特征，根据试验数据对不同植被覆盖条件下的绿水资源量进行了初步的分离计算，并利用多种模型对绿水水文过程进行了模拟，主要得到以下结论：　　(1)在1970～2012年期间，南小河沟流域的年内降水主要集中在6～9月，最大降水极有可能出现在7月中上旬，植物生长季的降水量占全年降水量的83％：由M-K非参数统计检验方法以及滑动T检验法对南小河沟流域年降水进行突变分析，结果表明年降水序列没有发生突变，结合距平趋势和降水序列的变差系数分析可以发现年降水量的降低趋势较小；根据降水年型的划分标准可以将年降水量大于575.1mm的年份划分为丰水年，将年降水量低于499.5mm的年份划为枯水年。　　(2)在选用的3种土壤水分下渗经验模型中，Kostiakov和Kostiakov-Lewis模型对于各试验样地土壤水分入渗过程的模拟效果较好，而蒋定生模型的拟合效果最差；运用BP神经网络模型对9个样地的入渗过程进行了模拟，结果显示模拟值与实测值相差很小，其拟合精度非常高：横向对比不同入渗模型在相同植被覆盖条件下拟合相对误差，结果显示BP神经网络模型的平均相对误差最小，精度最高。　　(3)流域内多年潜在蒸散量的年内变化趋势呈单峰型，每年7月份的潜在蒸散量值最大，1月潜在蒸散量最小；20世纪70年代和2000年以后，潜在蒸散量均呈现下降趋势，1980～1999年这20年中，流域潜在蒸散量呈现上升趋势；4～9月的潜在蒸散量年均值为622.8mm，占年ET0的69％；通过主成分分析法可以得出，温度升高、相对湿度下降是造成南小河沟流域潜在蒸散量上升的主要因子，同时，实际水汽压的增大、日照时数的增加以及风速增大对流域内潜在蒸散量的上升也有重要影响；在小流域内由于资料的限制，故选择Hargreaves模型对潜在蒸散发进行模拟，对模型进行修正后，相关系数达到0.76，在没有发生气候突变和重大人为因素干扰的情况下，可作为该流域内计算分析潜在蒸散量的参考。　　(4)根据土壤蒸发实测值分析，刺槐和杏树的土壤蒸发变化趋势一致，草地植被苜蓿地以及侧柏地的土壤蒸发变化与其他植被覆盖条件下的土壤蒸发变化趋势不同。对5～9月南小河沟侧柏、刺槐、杏树以及苜蓿地的绿水进行分离计算并分析绿水流以及植物蒸腾量的变化趋势，结果显示绿水流的变化趋势一致，植物蒸腾变化各不相同。绿水流在5月和8月到达峰值，在6月下降并在7月有所回升。　　(5)南小河沟流域多年绿水量变化呈下降趋势且变化幅度并不大，年潜在蒸散量的变化趋势与其相关性较差；流域内绿水转化率非常高，多年平均绿水量占降水量的93.9％。其中2000年之后，绿水转化率达到94.3％，较之前有所提高。BP神经网络不仅可以模拟流域不同植被覆盖条件下的入渗过程，而且能作为绿水预测模型对绿水资源进行预测，根据预测检验结果来看，其相对误差绝对值平均值为6.81％。　　(6)Hydrus-1D模型能够较好的模拟侧柏和刺槐林地5～9月土壤剖面水分运动过程，而土壤水分的垂向运动是绿水资源最主要的运动过程，Hydrus-1D可以较好的模拟绿水资源从降水―下渗―蒸发蒸腾这一最主要的运动过程。运用该模型对5～9月侧柏和刺槐林的土壤水资源量进行计算，并和第四章的绿水储存的试验值进行对比，发现该模型计算结果较为准确。