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洪水灾害一直是危害我国人民生命安全和财产的最大自然灾害之一。水文预报是防洪非工程措施中最为核心的部分，是一项适应自然，最为经济的防洪措施。高精度、长预见期的洪水预报手段，对防洪调度、防洪抢险、紧急避难具有非常重要的意义。水文模型作为水文预报系统的核心，一直都受到水文学者和水文工作人员的高度关注。人们通过各种途径研究水文模型，提高水文模型预报精度，增长模型预见期。经过长期水文预报实践表明，依赖传统集总式水文模型水文预报精度难以得到提高以及预见期难以增长，更无法在无资料或少资料流域进行水文预报。随着科学技术水平的提高，人们对降雨径流过程的认识更为全面，基于物理机制的分布式水文模型随之诞生，为水文预报提供更为有效的手段。
本文介绍了基于物理机制的流溪河模型(分布式水文模型)的结构、理论体系、基本方法以及模型预处理方法等。讨论了基于数字高程模型的流域信息提取方法和三种分布式汇流演算顺序的方法比较。重点介绍流溪河模型在大型水库流域(新安江水库流域)的径流模拟与径流预报情况。整理新安江水库流域水文、气象、地形以及土壤植被覆盖数据，分析流域次洪特性。采用流溪河模型进行新安江水库流域径流模拟与预报，分析评价模型模拟预报精度以及影响精度的原因。
由于水文过程是一个极其复杂的、动态的、非线性的系统，它的产生与发展与地理环境、水文气象条件等密不可分，因此水文预报中存在广泛的不确定性。本文结合流溪河模型在新安江水库流域的应用，采用GLUE方法对流溪河模型参数不确定性分析。分析流溪河模型敏感性参数、洪峰预报不确定性以及90％置信区间的流量过程不确定性，为流溪河模型进行水文预报提供依据。
最后对全文做出总结，提出存在的问题以及对进一步研究的问题进行展望。