This study quantified how climate extremes, topography, and land use regulate inland water quality across South Korea at both annual and seasonal scales. Using observations from 178 monitoring sites (2000？2019) and high-resolution MK-PRISM climate data, Random Forest models were developed for COD, TN, TP, TOC, SS, and chlorophyll-a, achieving strong predictive performance (R² ？ 0.54？0.74). Annual-scale analyses showed that topography and land use explained much of the variability, whereas climate extremes became increasingly influential during summer (July？September). Future projections under SSP scenarios indicated scenario-dependent divergence, with higher-emission pathways causing continued increases in several indicators, particularly chlorophyll-a and TOC. The results suggest that climate extremes exert temporally concentrated seasonal effects on inland water quality and should be integrated into long-term water quality management and climate adaptation strategies.