本研究以涪江流域为对象,针对流域降雨和下垫面条件对面源负荷及其不确定性的影响机理,水文过程对河道面源通量及河道衰减过程的影响机理开展研究。选择氨氮(NH3),总氮(TN),总磷(TP)和高锰酸盐指数(IMn)等四种污染物为对象,系统地调查统计涪江流域内污染物排放现状,确定流域点、面源源强负荷。基于ArcGIS实现流域下垫面DEM、土壤分布和土地利用等基础信息、气象条件以及源强的展布,构建SWAT模型,并基于流域内水文和水质自动监测站实测数据进行参数率定,验证模型有效性。基于Sobol敏感性方法分析多因子综合作用下污染物排放源强、径流条件,以及土壤本底条件对面源污染负荷的影响。通过SWAT模型计算流量和污染物通量,以此为基础研究降雨条件变化下面源通量的变化规律,分析不同水文期以及不同水文年,降雨过程变化对面源污染负荷的影响;分析不同水文条件下流域污染均衡特性和面源污染负荷在水环境容量中的贡献率,以及面源通量组成的变化规律;基于信息熵和复杂性测度分析气象变化条件下面源污染负荷不确定性的变化规律;提出下垫面风险识别因子及源强因子,分析下垫面条件对面源污染负荷及其不确定性的影响。研究结果表明:流域面源污染负荷对于水体污染贡献率显著,河道中面源污染负荷组成结构与排放源结构存在一定差异。TN排放源强中面源占79%,面源TN中畜禽养殖业排放源强占68%,农村生活及农田化肥分别占15%以及17%。面源TN对河道断面通量的贡献率为85%,其中畜禽养殖、农村生活及农田化肥对河道面源通量的贡献率分别是50.8%、27.5%、21.7%,对比排放源强贡献率,河道中面源贡献率增大,畜禽养殖业贡献率减小,而农村生活及农田化肥贡献率增大。TP排放源强中78%来源于面源,其中畜禽养殖业污染物排放占面源排放源强的77%,农村生活及农田化肥分别占16%以及7%。面源TP对河道断面通量的贡献率为83%,其中畜禽养殖、农村生活及农田化肥负荷对断面面源通量的贡献率分别为30%、17%以及53%,对比TP排放源强结构,农田化肥TP对断面面源通量的影响增大。氨氮源强排放中面源占70%,畜禽养殖、农村生活及农田化肥分别占面源源强的55%、26%、19%。IMn面源源强占70%,其中畜禽养殖及农村生活排放分别占85%与15%。对比污染物排放源强分析发现,农田化肥对河道面源通量的贡献率均有所增大。丰、枯水期TP及IMn面源通量在水环境容量中的占比具有明显差异,丰水期TP面源通量在水环境容量中的占比为44.4%,平水期为22.9%,枯水期为5.7%;IMn丰水期占比24%,平水期为18.65%,枯水期为6.1%,不同水文期NH3面源通量在水环境容量中的占比差距不大,丰水期、平水期及枯水期分别为13.3%、14.5%以及11.4%。面源污染负荷随汇流区下垫面条件变化具有显著差异,不确定性分析表明:不同情况下,面源负荷的不确定性受下垫面主导因子影响显著,TN及IMn更大程度上受下垫面源强变化影响,TP及NH3受土壤本底浓度及下垫面径流因子影响更显著。降雨是面源污染负荷的直接驱动,改变降雨条件,面源污染负荷的不确定性发生显著变化。计算结果表明水文流量过程的不确定性以及复杂性显著地小于面源污染负荷的不确定性,TP及IMn的不确定性参数及复杂性参数变化幅度显著超过NH3和TN。对于涪江流域,降雨量小于1050mm情况下,随着降雨的增大,面源污染负荷的涨落复杂度显著增大,熵及平均信息增量均减小,面源污染负荷的不确定性显著降低,使得面源污染负荷的可预测性增大。降雨量大于1050mm后,面源负荷不确定性变化情况出现相反趋势,降雨量越大,不确定性及复杂性逐渐增大,不利于对面源污染负荷预测。深入分析,不同降雨量条件下,影响断面面源通量的因素发生了变化:降雨小于临界值的条件下,面源负荷入河过程主要受不同下垫面降雨产流及对面源污染物的启动状态影响,影响因子少,不确定性小,对降雨变化敏感性大;而降雨量超临界值后更多受流域内下垫面分布、降雨过程、不同面源污染物的来源以及迁移过程的影响,更多是流域宏观自然状态变化,影响因子数增多,不确定性增大,对降雨变化的敏感性降低。