松花江流域地处我国东北部，属气候环境激烈变化的东亚季风区，独特的季风环流决定了流域水文循环的复杂性和多变性，具体表现为降水时空分布不均匀而导致流域旱涝频发。该地区人口众多、工农业发达，松嫩平原是我国主要的商品粮生产基地之一，由旱涝灾害引发的直接和间接经济损失平均每年高达数十亿。一些研究数据也表明，极端降水在许多地区的发生频率也越来越高，并且这种趋势将在未来延续下去。因此，松花江流域旱涝极值的估测对高效合理调配水资源、灌溉工程优化运行、商品粮基地建设等均有重要的指导意义。本文首先采用线性倾向估计法、累积滤波器法和可公度法，结合松花江流域干流典型水文站（江桥站、尼尔基站、白山站和丰满站）1970-2003年逐月降水资料，从降水量变化的一般特征（年际变化、年内分配和空间差异性）、长期变化趋势和旱涝年周期识别3个方面，对研究区降水量演变规律进行分析，研究结果表明，降水量年内分配不均匀，年际间呈现丰枯交替的现象，并且空间差异性较大，这与松花江流域独特的地理地形特征和气候条件密不可分。可公度网络图显示，本流域各典型站旱涝周期明显，有两个尺度的概周期，分别为10~30年左右的明显大周期，和2~5年左右的不明显小周期，太阳活动等天文因素是导致这种规律的根本原因。其次，选用年最大值取样法和部分历时序列取样法，分别建立与之对应的AM模型和POT模型；采用极大似然法分别对6种分布函数进行参数估计，并进行K-S检验和P-P/Q-Q图诊断，以5%显著性水平为限制条件，确定最优拟合分布，并分别计算两种模型不同重现期的极值降水量。结果表明，6种分布函数的拟合程度不同，AM模型的最优分布是广义极值分布，POT模型的最优分布是广义帕累托分布；指数分布拟合效果相对最差，这与其简单的参数形式和分布模式有关； POT模型计算数据均比AM模型小，综合分析两种模型不同抽样方法的合理性，认为POT模型能够较好还原松花江流域降水量极值原始分布的最优模型。最后，结合研究区降水时空分布规律，分别建立汛期和非汛期降水量极值模型，估测典型重现期降水量极值。计算结果表明，相同重现期内，白山和丰满站的极值降水量总体比江桥和尼尔基站高；随着重现期增长，尼尔基站降水量变化速率减慢。极值模型的模拟优劣与很多因素有关，如原始数据资料年限及变异点、抽样方法、阈值确定和参数估计等，其中，原始数变异点越来越受到人们的关注。由于数据资料有限，本文所选取的典型站数量较少，且时间序列较短，对极值模型的建立和分析有一定影响。在今后工作中，加强分析原始资料变异对极值模拟的影响，灵活选取参数估计方法将成为研究重点。