全球气候变化将直接或间接地影响流域降水、气温、径流等水文要素，从而改变流域的水文循环。又由于我国水资源时空分配不均的特点和未来气候变化的不确定性，都使得探讨气候变化对水文和水资源的影响变得越来越重要。气候模式评估被认为是目前进行气候变化影响研究中最重要、最可行的方法，其中全球气候模式（GCM）能较好地模拟高层大气场、近地面温度和大气环流。但是由于目前GCM输出的低空间分辨率、缺少区域气候信息等缺点，国内外研究学者已将降尺度法广泛用于气候变化研究中，来弥补其不足。　　本文以汉江流域为研究对象，通过统计降尺度法，结合全球气候模式排放场景（HadCM3 IPCC SRES A2），利用GrADS和ArcGIS等数据分析和显示工具，分别模拟和预测了汉江流域在历史气候条件和未来气候变化下降水和气温的空间时间变化情况。　　本文的主要工作内容概括如下：　　（1）对气候变化影响研究现状进行了概述，并提出了降尺度技术在气候变化影响研究中的重要性。　　（2）选择了较为常用的统计降尺度方法，通过多元线性回归方程建立了大尺度气候场（主要是大气环流）与区域气候要素（如降水、气温等）之间的统计关系（或模型），重点分析了预报因子的选择和对应最优降尺度模型的筛选。　　（3）为了体现出降尺度技术能够改善大尺度气候对区域气候要素的模拟能力的优点，我们将历史时期的降尺度值分别与站点观测值和欧洲中期天气预报中心ECMWF的1°×1°再分析值进行对比分析。　　（4）将得到的降水和气温降尺度模型应用于GCM输出的未来大尺度气候情景，预测汉江流域未来降水和气温变化。