年径流预报是水文预报的重要组成部分,对水库洪水调度和兴利调度均有重要的意义。由于年径流预报的预见期较长,又受到测量资料和预报手段的限制,以及众多不确定因素的影响,年径流预报的精度尚不能满足生产部门的需求。因此如何建立一个年径流预报模型,提高预报精度是现在水文预报的热点。本文以陡河水库年径流量为研究对象,利用水量平衡法还原计算了陡河水库流域1953~2013年共61年的年径流量。在此基础上,进一步考虑人类活动对年径流时间序列一致性产生的影响,利用SPSS软件中的相关性检验选取相应的预报因子,根据预报方法的适用性选取合适的时间序列长度建立相应的年径流预报模型,主要内容如下:(1)分项调查了陡河水库流域内的蒸发、渗漏、工业生活用水、农业灌溉用水、跨流域引水和水库年蓄变量等水量,还原计算了陡河水库流域年径流系列,并对计算结果进行误差分析。(2)使用降雨距平分析法、滑动相关系数法、双累积曲线法和降雨相关图法对陡河水库年径流系列进行一致性分析,接着利用SPSS软件选取年径流系列的预报因子。(3)以1976~1999年陡河水库以上流域年径流时间序列为研究对象,建立回归模型。(4)以1953~2013年陡河水库以上流域年径流时间序列为研究对象,建立自回归-移动平均(ARMA)模型。(5)以1976~1999年陡河水库以上流域年径流时间序列为研究对象,建立BP神经网络模型。本研究建立的模型计算方便,应用简单,考虑了时间序列的一致性,针对不同的资料序列使用了不同的预报模型,并进行对比,进一步完善后可广泛应用于该地区的径流预报。