近些年来,极端天气频繁发生,使得山洪灾害所造成的经济损失与日俱增,甚至造成大量的人员伤亡。为此,国家投入大量的人力物力,开展山洪灾害防御工作,也取得了卓有成效的研究成果,但山洪灾害还是时有发生。小流域山洪汇流快、预见期短,仅仅依靠工程措施难以达到预期效果,与大江大河防洪减灾调度决策相比,山洪灾害防御需要快速、准确地预报预警信息,以便提前避险转移,实现减灾目的。目前,山洪预报预警主要是通过山洪灾害县级监测预警平台根据临界雨量发布山洪灾害预警信息,由于受到下垫面、地形和降雨强度及空间分布的影响,强降雨不一定成灾,经常出现漏报和误报等现象,给山洪灾害防御工作带来了困难。因此,为了提高山洪预报预警水平,建立多因素、多模式的预警集成平台是十分必要的。针对上述问题,本文以辽宁省山洪灾害防治监测预警工程建设项目为背景,开展山洪灾害预报预警平台关键技术研究。首先分析水文模型结构特点,利用计算机技术研究水文模型集成方法;其次分析水文模型的适用性,建立水文模型识别指标体系,并进行水文模型识别应用研究;然后,结合不同流域的汇流特点和山洪灾害防御预警实践,开展多维预报预警模式研究;最后将研究成果应用到辽宁省山洪灾害预报预警平台系统中,实现多因素、多尺度、多模式、多级别预报预警平台,提高山洪预报预警水平。论文的主要研究内容及取得的成果如下:(1)分析了山洪灾害防治国内外的研究现状,指出了当前国内山洪预警存在问题,明确了本文的研究内容。(2)针对山洪预报预警的实际需求,开展了多模水文型集成方法研究。研究首先分析了主要流域水文模型的产汇流机理和结构特点,理清了流域水文模型的计算流程,将流域水文模型划分成独立的计算模块;其次采用面向对象技术、数据库技术和元数据技术开发接口标准化的业务计算组件;然后根据实际需要,选择适合的组件,集成搭建不同洪水计算模型。应用结果表明,这种模型集成方式提高系统了开发效率和代码复用率,方便不同应用条件下的流域水文模型集成。(3)为适应不同应用条件下的流域水文模型识别,论文分析了主要流域水文模型的产汇流机理及其适用条件,以此为基础,从水文分区、流域特征、时空分布、下垫面条件等影响因素方面考虑,运用主成分分析法筛选了影响水文模型选择的主要因素,建立了流域水文模型智能识别指标体系,在实际应用中可根据所建立的流域水文模型智能识别指标体系,识别和选择适合当前条件下的流域水文模型进行模型参数率定或者洪水预报作业。(4)为解决山洪预警中单一临界雨量指标预警存现空报和漏报的问题,论文从下垫面条件、降雨时空分布、实时降雨、假拟降雨等因素和1小时、2小时、3小时等不同时段尺度,开展基于雨量的预警模式、基于假拟预报和成灾流量的预警模式、基于实时预报和成灾流量的预警模式等预警模式研究,并通过实例验证。结果表明本文提出的多维预报预警模式提高了预警的有效性和可靠性。(5)基于多模水文型集成及模型智能识别方法、多维预报预警模式,采用J2EE技术、MVC设计模式、Spring系统框架,设计开发了辽宁省山洪灾害预报预警平台。该预警平台可实现智能化的洪水预报、多维预报预警和信息查询等功能,极大地提高了山洪灾害预警的有效性和可靠性。