黄河源区作为对气候变化响应敏感且生态环境脆弱的高寒地区，其降水时空分布特征及其径流变化特征的研究十分重要。降水作为水循环的输入，其精确的时空分布是水循环研究过程中不可或缺的因素，然而气象数据的稀缺为黄河源区水循环特征的研究带来极大的不确定性。遥感降水具有较高的时空分辨率，因此可结合遥感降水来分析黄河源区降水时空分布特征。同时，将遥感降水作为水文模型的输入来研究遥感降水对流域径流模拟的改善作用。　　首先，文章选取TRMM3B42V7、TRMMRT、CMORPH、TRMM3B43V7四种遥感数据集，通过评价几种遥感降水数据集在黄河源区的性能，选择适用于黄河源区的遥感降水数据。其次，结合气象站实测降水数据选择合适的融合校正方法对遥感降水数据进行融合校正，生成精度得到改善的遥感降水数据集。再次，应用实测降水数据和融合校正后的遥感降水数据集开展黄河源区降水的时空分布特征研究，并利用黄河源区几十年来的月径流数据，研究黄河源区径流的变化特征，分析源区径流变化的影响因素。最后，应用改进的两参数月水量平衡模型(MTP-WBM)研究黄河源区4个集水区域的月水量平衡过程，并应用实测降水数据和校正后的遥感降水数据集作为流域SWAT水文模型的输入来模拟黄河源区月径流，分析遥感降水数据对径流模拟效果的改善。研究主要得到以下结论:　　(1)遥感降水数据集在暖季的性能要优于冷季。对于日降水来说，TRMM3B42性能最好，其次为CMORPH，TRMM RT性能最差。在不同日降水雨强下，三种降水产品日降水探测率POD随着雨强的增加而增加，但偏差也随着雨强的增加而增加。TRMM3B42日降水数据集与实测日降水的一致性最好，偏差相对最小，且探测率较高，误报率较低。对于月降水来说，TRMM3B42合成月降水与TRMM3B43月降水性能较好，TRMM3B43与实测降水一致性最高，误差最低，性能最优。在黄河源区内，TRMM3B43年降水比站点实测年降水数据略偏大，出现高估。春季降水拟合优度最高，数据一致性最好，其次分别是秋季和夏季，冬季拟合优度最低。　　(2)论文结合高程因子，应用GWR地理加权回归方法校正了TRMM3B42日降水数据。对于日降水的较正来说，使用GWR地理加权回归方法使得日降水数据的精度得到了有效的改善。论文结合多种地形因子，应用逐步回归法、BP神经网络法、GWR地理加权回归方法三种校正方法校正了TRMM3B43月降水数据。对于月降水的校正来说，三种方法校正后的降水数据比原始TRMM3B43数据的决定系数R2有所提高，偏差有所降低，其中GWR地理加权回归方法校正效果最好。　　(3)黄河源区年及四季降水呈现出从东南到西北递减的分布趋势，降水高值中心在红原站附近，降水低值中心在玛多站以北地区。源区多年降水量总体上呈微弱的增加趋势，但在不同区域，降水变率不尽相同，降水丰富的源区东南部地区年降水呈现下降趋势，而源区较为干旱的西北部地区年降水表现为增加趋势。源区降水年内分配极不均匀，最大降水量一般出现在7月，降水主要集中在夏秋汛期5-10月，期间降水量占年降水量的90％左右，冬季降水量只占年降水量的约2％左右。黄河源区内阿尼玛卿山和巴颜喀拉山降水的高程效应较为明显，降水随着海拔的增加而增加，尤其是阿尼玛卿山的降水高程效应十分显著。在巴颜喀拉山区，降水随着坡度的增加而增加。　　(4)黄河源区出口唐乃亥站的年平均径流是19.98×109 m3，黄河源区径流在年内呈双峰分布，峰值和次峰值分别出现在7月和9月。源区流量主要集中在汛期(5-10月份)，其流量占全年流量的79％，接近非汛期流量的4倍。总体来讲，源区年径流、季节径流、月径流都呈现减少趋势，其中，年、秋季、冬季径流的减少趋势较为明显。唐乃亥站径流量有着明显的丰枯变化特征，主要存在着5年、8年、13年、18年、30年的丰枯周期变化。源区径流以1990年为突变点，表现为1990年前径流的增加阶段以及1990年后径流的减少阶段。在径流增加阶段，径流丰枯年相当，而在径流减少阶段，枯水年明显多于丰水年。源区东南区域降水减少以及参考蒸散发和温度的显著增加显示东南区域气候变得更加干旱。源区西北区域降水、参考蒸散发和温度都呈现增加趋势，降水的增加被参考蒸散发的增加所抵消，使得这个地区的径流呈下降趋势。　　(5)黄河源区水量平衡分析表明，黄河沿以上区域降水量的93％通过蒸散发耗散，7％用于产流;黄河沿到吉迈区间降水量的53％耗散于蒸散发，40％用于产流;吉迈到玛曲区间降水量的50％耗散于蒸散发，36％用于产流;玛曲到唐乃亥区间降水量的65％耗散于蒸散发，34％用于产流。黄河源区四个集水区域水储量的峰谷分布与径流呈现反向的分布。当径流多的年份，水储量低，当径流少的年份，水储量呈盈余状态，这说明黄河源区水储量对径流的调蓄作用较强。源区5-9月为水分盈余时期，期间盈余水分补充土壤水量和基流，基流又在冬季补充径流。　　(6)基于SWAT水文模型，使用实测降水数据、遥感卫星降水数据、以及融合校正后的遥感降水数据开展黄河源区的径流模拟，通过对模拟结果的评价发现，遥感降水数据和融合校正后的遥感降水数据有效的提高了径流模拟的精度，尤其是经过校正的遥感降水数据进一步提高了径流模拟的精度。