摘要 人类活动对河流流量、极端水文和与水有关的危害有着深远的影响。在这项研究中，我们将五个最先进的全球水文模型（GHM）的结果与观测结果进行了比较，以检验人类影响参数化（HIP）在模拟平均流量、高流量和低流量中的作用。对1971年至2010年期间全球471个测量站进行了分析。我们发现，HIP的加入提高了GHM的性能，无论是在有管理的集水区还是接近自然的集水区。对于接近自然的集水区，性能的改善源于上游管理集水区的流入流量的改善。这一发现在全球统一管理体系中是稳健的，尽管改善的程度和原因差异很大。HIP的加入显著降低了36%-73%的研究集水区的长期平均月流量偏差，并改善了31%-74%的研究集水区模拟的水文变异性。与排除HIP的情况相比，将HIP纳入GHM还可以改善水文极端情况的模拟。虽然HIP的加入会导致模拟高流量的减少，但也会导致低流量的增加或减少。这是由于回流和水库运行时间的相对重要性及其相关的不确定性。即使包含HIP，我们发现模型性能仍然不是最优的。这突出表明需要进一步研究将人类管理与水文领域联系起来，特别是在那些人类影响占主导地位的领域。GHM、区域和绩效指标之间的绩效差异很大，需要在未来的模型应用中仔细选择GHM、模型组件和评估指标。