中小流域洪水具有成灾快、破坏力强、水文监测预防难度大的基本特点,导致中小流域气象水文资料短缺、预报模型适用性差、预报精度不高。基于此,本文以驮英水库流域为研究对象,进行了基于参数分级优化的水文气象耦合预报模型和静动态临界雨量指标的洪水预警预报研究,并开展驮英流域未来30年间的降雨气温变化特性与洪水响应预测分析。主要研究内容和成果如下:（1）提出将基于降雨时程分配指标（最大降雨强度和分配方差）的参数分级优化方法融合到水文模型中,同时引入气候再分析数据和集合预报产品,对广西驮英水库上游进行洪水预报研究。结果表明:基于最大降雨强度及降雨方差的参数分级优化方法显著提高了洪水预报精度,其中,平均百分比误差为15.23%,纳什系数为0.82。（2）建立了无影响因素、降雨分配方差S~2、土壤含水量、降雨空间异质性指数SHIP单因素和双因素影响下的驮英水库洪水预警指标体系,重点开展了临界雨量的动态阈值推求。结果表明:警戒洪水1950m~3/s（5年一遇入库流量）对应的12h和24h时间段内的静态临界雨量分别为136.5mm和205.5mm;降雨分配方差越大、土壤饱和度越高以及SHIP数值越大,达到洪水预警所需的临界降雨量越低;三个影响因素中,降雨分配方差对临界降雨量的影响最为显著;相同情况下24h临界雨量的变化率略大于12h的变化率;考虑更多因素的洪水预警模型识别精度将显著提高。（3）通过对降雨、最高气温、最低气温在单模式（BCC-CSM2-MR、CCCma-Can ESM5、CNRM-CM6-1、CNRM-ESM2-1、GFDL-CM4）和经过修正的算数平均、修正的权重平均、多元回归和PSO-BP神经网络集成后的模拟效果进行对比分析,结果表明:经PSO-BP神经网络集成得到的降雨、最高气温和最低气温模拟能力最优。SSP3-7.0情景下的降雨、最高最低气温整体上均比SSP2-4.5情景下高,且未来30年均呈上升趋势,T2阶段（2036-2050年）的较基准期的增幅也均比T1（2021-2035年）阶段大。除7、8月份外最高最低气温基本呈现不同程度的增加;降雨量仅在夏季（6、7、8月）出现下降趋势,该阶段变化幅度最为剧烈,其余均呈现降雨量增加的现象。SSP2-4.5情景下的三场预警洪水预警等级依次为Ⅲ、Ⅱ、Ⅰ级,SSP3-7.0情景下的8场预警等级依此为Ⅲ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅱ、Ⅰ、Ⅰ、Ⅰ、Ⅰ级。Ⅲ级预警接近20年一遇的洪水量级,未来预测极端情况出现的洪水产生的最大坝前水位为206.36米。因此,不会发生溃坝溢洪风险,但应注意发生泥石流等山洪灾害,采取相应等级防洪减灾措施。