人类活动和气候变化人是影响人水和谐及经济社会可持续发展的重要影响因素,因此协调水资源与经济社会发展,量化人类活动及气候变化下水资源的响应规律及空间分布极为重要。嘉陵江流域是成渝地区生存、生产、生活及生态的重要水源,研究嘉陵江流域气候变化和土地利用变化对蓝绿水的响应,对成渝地区水源地的水资源规划管理具有重要的参考价值。本文以嘉陵江流域为研究对象,基于20个气象站点1978-2020年的逐日气象数据,4个水文站点历年实测月径流数据,探究气候变化与土地利用变化趋势,同时从水文循环角度出发,借助水土评估工具（Soil and Water Assessment Tool,SWAT）模型,选用决定系数（Coefficient of Determination,R~2）、纳什效率系数（Nash-Sutcliffe efficiency coefficient,NSE）等多种评价模型适用性参数;探究流域蓝绿水时空分布特征,同时采用情景设置方法建立多种响应情景,模拟不同土地利用/覆被情景、气候变化下、轮作休耕、不同耕作措施下及未来气候模式下蓝绿水量的影响。结论如下:（1）1980-2020年嘉陵江流域气温逐年上升,降雨呈现先减再增趋势,总体呈上升趋势;耕地面积减少2.39%,林地面积增加2.08%,草地面积减少2.76%,建设用地增加192.70%,水域面积增加21.06%。（2）建立了嘉陵江流域SWAT模型,生成1838个水文响应单元（Hydrologic Response Units,HRUs）和21个子流域,通过SWAT的校准和不确定性程序（Calibration and Uncertainty Programs for SWAT,SWAT-CUP）软件对径流进行率定和验证,率定期与验证期北碚、小河坝、武胜、罗渡溪水文站的决定系数R~2均大于0.7,纳什系数NSE均大于0.7,表明模型适用性较好。（3）研究流域在1981-2020年间的蓝绿水资源量及其空间分布进行模拟结果表明:时间上1981-2020年降水、绿水资源量增加,但增加趋势不显著,蓝水资源量呈减少趋势,减少趋势不显著。空间上,蓝绿水资源量呈现从上游到下游先减后增,西少到东多的空间格局。（4）基于情景设置和变量控制探究气候变化和土地利用对蓝绿水资源量的影响,并进一步计算出土地利用与气候变化对蓝绿水资源的贡献率。气候变化对绿水资源量的平均贡献率为141.54%,对蓝水资源量的平均贡献率为80.31%;土地利用变化对绿水资源量的平均贡献率为-51.26%,对蓝水资源量的平均贡献率为20.27%。气候变化与土地利用变化共同作用下对嘉陵江流域蓝水、绿水资源量有明显的影响作用,气候变化对蓝绿水资源量的影响强度远大于土地利用变化对蓝绿水资源量的影响强度。（5）在单一土地利用变化下,耕地转换为林、草地能增加研究区的绿水资源量,降低研究区的蓝水资源量。研究区主要是耕地、林地与草地这3种土地利用之间的相互转化。单一土地利用变化下耕地转化为林、草地,此时,林、草地面积的增加能增加嘉陵江流域绿水资源量,林、草地面积的增加能使嘉陵江流域蓝水资源量降低。（6）降水量在（-20%P）～（+20%P）变化,气温在（T-3℃）～（T+3℃）变化时,共计55种情景下,降水不变与温度变化在上述情景下对绿/蓝水资源量的平均响应分别为7.32mm/℃、6.79 mm/℃,温度不变与降水变化在上述情景下对绿/蓝水资源量的平均响应分别为13.48 mm/10%P、60.47 mm/10%P。（7）等高耕作、带状耕作、作物残渣耕作与退耕还林能有效提高绿水利用效率,等高耕作使绿水资源量增加1.13 mm,带状耕作使绿水资源量增加0.78 mm,作物残渣耕作使绿水资源量增加1.39 mm,退耕还林措施使绿水资源量增加0.25 mm。作物轮作与免耕措施也能影响研究区的蓝绿水转化,轮作措施与免耕措施对比,轮作措施能使研究区的蓝水资源量增加2.81 mm。（8）典型浓度路径4.5（Representative Concentration Pathway 4.5,RCP4.5）与典型浓度路径8.5（Representative Concentration Pathway 8.5,RCP8.5）模式下,RCP4.5模式研究区未来40年降水量将增加37 mm;蓝水资源量增加5 mm,绿水资源量增加32 mm;RCP8.5模式研究区未来40年降水量将会增加36 mm;蓝水资源量增加1 mm,绿水资源量增加35 mm。