水文循环中包含多个水文要素的相互转化和状态改变,随着气候变化的进一步加剧,气温、降水、径流、水位等的原有固定状态变化,导致这些水文要素的季节性发生改变。本文以鄱阳湖赣江流域为研究对象,重点关注流域内气温、降水、径流和水位四种水文要素的季节性变化特征。首先分析鄱阳湖流域的入湖径流情况,再以鄱阳湖流域最大支流-赣江流域为典型案例,探讨其水文要素在基准期和未来时期的季节性特征,主要结论如下:1)将新安江模型与ASD统计降尺度法结合,预测鄱阳湖未来入湖径流。结果表明,未来各年代相对于基准期的径流变化量和相对变化量呈现出交替变化规律,未来径流连续偏少或者偏多持续的时间更长,一般是20～30年。2)利用SDSM统计降尺度法分别构建赣江流域实测最高(最低)气温和降水与气候因子之间相关关系,并预测流域未来最高(最低)气温及降水数据。以距平天数表示平均气温(降水)整体态季节性特征-质心时间相对于基准期迁移程度,结果表明未来时期平均气温和降水的质心时间呈现提前和滞后交叉出现的规律,且平均气温和降水的年内质心时间在MK趋势检验下呈下降趋势,但下降趋势不明显,流域日降水的季节性指数(SIP)表现为减小,说明流域内降水年内分配更加均匀,峰现时间无显著提前和滞后情形,雨季长度与基准期相比变长,即未来时期降水可能会向枯水期转移。分析其季节性指标SI发现,年最高日平均气温和最大日降水的季节性特征相对基准期减弱。3)构建赣江流域的SWAT模型,并预测流域出口径流,讨论不同丰枯分类方法和丰枯参数对径流过程的影响。基准期日径流整体态季节性指标-质心时间在MK趋势检验下呈不显著下降趋势,年最大日径流季节性指标SI为0.83,具有很强的季节性特征,未来时期日径流质心时间大多数年份发生提前,最长提前一个月,基于径流丰枯分类后发现,下垫面条件越干旱,径流整体态季节性质心时间提前程度越小,未来时期年最大日径流的季节性指标SI低于基准期,表示随着时间变化最大日径流事件的季节性特征减弱,最大日径流事件的年内发生时间更加均匀,计算最高日水位与其它水文要素极大值事件平均延迟时间发现,最大日径流与最高日水位的平均时间差异最小。4)基于BP人工神经网络模型建立水位与气温、降水和径流的相关关系,并基于建立的相关关系预测流域未来日水位,研究其季节性迁移规律。结果表明,基准期日水位的整体态季节性指标-质心时间在MK趋势检验下呈不显著下降趋势,与基准期相比,未来日水位质心时间发生提前,其中RCP4.5情景下提前程度最大,RCP2.6情景下提前程度最小,丰枯分类后下垫面干湿条件不同对于水位整体态季节性特征影响较小,年最高日水位的季节性指标SI低于基准期值,表示随着时间变化年最高日水位事件的季节性特征减弱。