本研究以渭河流域为研究对象,采用不同时间尺度的降水集中度指数表征降水量的年内非均匀性分布,分析了降水集中度的时空变化模式,探究其变化的驱动因素;基于条件概率公式定量分析了不同情景的降水异常集中事件发生时,旱涝事件发生的可能性,从而探究降水集中度变化对洪涝和干旱灾害的影响,揭示变化环境下渭河流域降水非均匀分布的变化机制及其影响,较好地指导应对气候变化和防汛抗旱工作的开展。取得的主要研究成果如下:（1）采用不同时间尺度的降水集中度指数表征降水的非均匀性分布,并利用Mann-Kendall趋势检验法分析了降水集中度的时间分布特征:渭河流域不同时间尺度的降水集中程度均较高。渭河流域的日降水集中度指数（CID）和旬降水集中度指数（PCD）呈现不显著的变化趋势,降水在日内和旬内的集中程度没有较显著的变化。月降水集中度指数（CIM）在商州站和镇安站呈现出显著的上升趋势,超过一半的站点都有轻微的增加趋势。降水集中期（PCP）在华家岭站为显著减小趋势,其他站点大致呈现轻微的减小趋势,降水集中期逐渐提前。（2）采用空间插值法分析了降水集中度的空间变化趋势:CID大致呈现自东向西递减的趋势,日降水集中程度大。CIM呈现出由北向南递减的趋势,降水的月分布不均匀,存在一定的季节性。PCD由西北向东南具有明显逐渐减小的趋势,降水在旬内十分集中,PCD与CIM的空间变化大致相同。PCP自北向西南和东南方向具有逐渐减小的趋势,流域的年均最大旬降水出现在7月中旬到7月下旬之间。（3）采用相关系数法和交叉小波变换法,耦合当地气象因子和大气环流异常因子,探究了降水集中度变化的驱动因素:最高气温、平均水气压和太平洋十年涛动（PDO）是导致降水集中度指数呈现出相反的变化趋势的诱因;平均气温、平均水气压和厄尔尼诺与南方涛动（ENSO）是导致降水集中度指数呈现出显著的变化趋势的驱动因素;各因子之间相互促进或相互抑制,共同作用导致降水集中度发生变化。（4）基于条件概率公式和Copula函数构建了融合降水集中度指数和旱涝指数的概率评估模型,定量探究了降水集中度变化对洪涝和干旱灾害的影响:同一情景下,降水集中度指数对于洪涝的影响强于对干旱的影响,且CIM对于干旱的影响最强,CID次之,最后是PCD;PCD对于洪涝的影响最强,CID次之,最后是CIM。不同情景下,随着降水集中度指数增大,干旱事件发生的概率在逐渐减小,洪涝事件发生的概率在逐渐增大。在空间分布上,佛坪站附近有较为强烈的干旱风险,西吉站附近有较为强烈的洪涝风险。