多项数据表明,洪水成为世界上最常见的自然灾害,尤其是在以季风气候为主的地区,洪水发生更为频繁且多集中于雨季。洪水的有效防治是当前水资源规划的重要部分。在传统的洪水防治过程中,研究人员需要基于大量的数据进行河道推演,并且此过程需要大量的水文知识、河道基础数据。这样的方法虽能准确预测河道流量变化,但是难以及时对洪水到来做出预测,且需要大量的基础知识、运算时间。同时,水文人员在河道布设站点时,需要基于大量地理知识、人文知识进行判断。这样的站点分布有极大可能造成站点分布不准确、大量无用站点建设、造成经济浪费、资源浪费。为了解决上述问题,本文立足于省内汾河流域,建立洪水预测模型,并对流域内站点进行分析、洪水敏感性进行分析,基于此,在区间进行洪涝风险等级划分。本文首先提出了一种新的洪水数据处理方式,在河道流域内筛选数据相关性最大的站点作为预测输入,这样便能够降低数据冗余,去除无效数据,使模型能够更快达到最优。其次由于数据集为非公开数据,本文采用一些简单的机器学习方法进行实验:随机森林和BP神经网络,无论是测试集还是验证集,均得到了很好的预测效果,验证了数据集的科学性、可操作性。最后我们构建了一个新的多步时间序列预测模型MSBP模型。该模型基于BP神经网络做出改进,实现并行计算,既继承了BP神经网络能够反向传播、自动调节最优参数、运行时间较短的优点,又能够实现多步时间序列预测,并且有很高的准确率。MSBP模型的提出,为季风性流域的洪水预测提供了新的参考。对于本文提出的站点筛选方法,虽然在结果中得到很好的验证,但是仍有部分专业人士认为,这样筛选无法考虑周全,没有较强的科学依据。因此,我们在站点数据基础上,加入高程、坡度等数据,建立数据库,并进行了站点风险分析,验证了前期站点筛选方法的合理性。在对站点分析时,研究确定了每个影响因子的权重占比,并确立了洪水敏感性。基于此,本文对寨上区间流域进行了风险等级划分,实现区域规划。本文研究旨在通过大数据技术,改善省内水文分析现状,实现了技术突破,并成功应用于汾河流域——寨上区间流域。本项研究实现了省内洪水预测、洪水防范的技术突破,既能够为其他具有季风性特征的流域提供技术参考,也能够在进行站点布设、流域分析时,避免大量的资源浪费,更大程度合理利用资源。