水资源安全问题正在为21世纪制约我国经济、社会发展的核心问题。水文预报是水资源安全利用的重要技术支撑,是防洪调度决策、生态环境保护、水资源综合开发利用以及水利水电工程设计、施工、调度、管理等的重要依据。因水文过程影响因素的复杂性,水文预报中存在广泛的不确定性。本文从径流中长期预报和短期预报及连续模拟两个角度出发,主要研究了径流预报的不确定性问题,基于常用的水文模型不确定性分析方法—GLUE方法,针对目前水文模型不确定性分析中的问题进行了系统的研究,并将随机模拟理论引入到水库防洪风险分析中,建立了一种水库防洪风险不确定性分析方法。主要研究内容和成果如下:(1)基于模糊优选神经网络,研究了径流中长期预报中的预报因子选择和模型率定问题。在根据当地预报经验初选预报因子的基础上,结合模糊优选神经网络预测方法,对预报因子和预报量的相关性进行探讨,在验证常用的表达相关关系的线性相关系数不适用的基础上,提出了一种复合非线性分析方法选择预报因子;针对神经网络模型应用中存在的拟合精度高而外推精度低的过拟合问题,提出了一种综合效应系数法对模型进行率定,并对模型主要参数(迭代误差)设定进行了分析。(2)提出了针对嵌套流域汇流问题的线性水库滞留汇流法。介绍了半分布式水文模型—Dynamic TOPMODEL模型及应用情况,对TOPMODEL应用中的一些问题进行了探讨;针对嵌套流域汇流问题提出了一种线性水库滞留汇流法研究各子流域产汇流的差异性,并将该模型应用到卢森堡Atter流域连续径流模拟和碧流河洪水预报中。在模型程序结构上,实现了Dynamic TOPMODEL程序系统的较好的集成,提高了模型运算效率。(3)基于多准则似然判据GLUE方法的洪水预报模型不确定性分析。在对模型进行GLUE不确定性分析时,似然判据的选择和识别能力在模型不确定性评价中具有重要作用。针对洪水预报模型参数的异参同效现象,为弥补单一的似然判据如确定性系数局部描述的不足,基于GLUE方法框架,提出多准则似然判据选择有效模拟的方法,对大伙房模型和新安江模型在碧流河水库洪水预报中的应用进行了不确定性分析。(4)考虑观测数据有效误差的水文模型不确定性研究方法—一种改进的GLUE算法。针对GLUE方法中似然判据阈值确定的主观性、输入数据误差和模型结构误差在模型性能评价中难以明确区分的问题,提出基于时间步的有效观测误差可接受限度方法,将模拟的整体评价转换为评价时段内具体的时间步评价,避免了整体时间步预测值误差累积及相关性影响,一定程度上克服了在识别有效模拟中阈值确定的主观性问题;在模型率定中考虑水位—流量关系曲线误差的影响,一定程度上避免了输入数据和模型结构误差在径流率定中的补偿作用,提供了一种区分模型误差和数据误差的假设检验方法。在卢森堡Atter流域的实例应用表明一定程度上在模型输出结果不确定性估计中区分了数据不确定性和模型结构不确定性的影响。(5)基于Monte Carlo随机模拟方法的水库防洪调度风险分析。针对传统水库防洪调度系统的单因素(洪水预报误差)风险分析中可能存在多次插值求风险的误差累积问题,和考虑多因素风险分析时缺少有效的风险分析方法的问题,本文将不确定性分析方法中Monte Carlo随机模拟技术应用到水库调度风险分析中,基于拉丁超立方体抽样方法建立了一种适用于单因素和多因素共同影响下的风险分析体系,对碧流河水库校核洪水下水库防洪调度的风险和漫坝风险进行了分析。最后对全文作出总结,并对有待进一步研究的问题进行了展望。