我国作业水文预报一直沿用确定性的点估计预报形式,忽略了水文预报过程中广泛存在的不确定性因素,导致决策者无法获悉预报风险信息,基于确定性预报作出的决策从风险层面而言是不完备的。近年来,以集合概率预报为前沿代表的不确定性水文预报技术的发展迅速,水文集合概率预报系统(Hydrologic Ensemble Probabilistic Prediction System,HEPPS)通过综合考虑水文预报各项不确定性构建集合预报方案,并依次对集合预报结果进行单变量后处理和多元重组,可获取相比确定性预报更为准确可靠的水文集合预报过程线,定量描述了水文预报的不确定性。本论文针对三峡入库洪水开展HEPPS方法与应用研究,探索改进水文集合概率预报相关方法,相关研究成果可为构建和完善三峡入库洪水集合概率预报系统提供方法和技术支撑。论文主要研究内容与结论如下:(1)综述并探讨了国内外水文不确定性预报方法理论的最新研究进展及发展方向,指出水文不确定性预报是未来水文预报的发展方向,归纳总结了以水文集合概率预报框架为代表的各项相关技术的应用情况,并结合已有研究归纳分析了水文不确定性预报方法存在问题和相应的解决策略。(2)针对三峡水库运行后区间流域水文情势改变的现象,基于多输入单输出系统(MISO)模型以及Copula函数延长并验证了入库洪水序列。洪水频率分析结果表明,三峡入库洪水序列相比坝址洪水序列的年最大洪峰、3d、7d和15d洪量均值变化分别为5.58%,3.85%,-1.82%和-1.72%。三峡中小入库洪水防洪风险略增,增幅约为2%,而极端入库洪水防洪风险基本与原设计值相当或略减小。相关成果可定量分析入库洪水与坝址洪水的特性差异,为水库科学调度提供参考。(3)综合考虑水文预报的各项不确定性来源,采用多源输入、多模型和多参数方案构建了具有18个集合成员的三峡入库流量短期预报方案。通过耦合区间数值降水预报产品和上游流量站短期入库流量预报,获取了三峡1-3d实时入库流量集合预报,各预见期的NSE中位数分别为0.98,0.95和0.91,且集合成员的各项评价指标随着预见期增长逐渐发散,表明实时预报的不确定性随预见期增长有所增加。此外,随着预见期增大,入库流量集合预报的高流量部分尤其是洪峰流量部分落在集合预报范围之外的比例有所增加,表明预报结果的可靠性逐渐降低,直接采用原始集合预报作为决策参考存在一定风险,需要进行集合后处理。(4)分别采用基于数据转换技术的BMA法和耦合Copula函数的C-BMA法对三峡入库流量集合预报进行了集合后处理,获取了集合概率预报。结果表明,三峡入库流量1-3d集合预报结果可靠性较差,PIT图呈现明显U型分布,表明原始集合预报对于预报结果的不确定性程度严重低估,预报区间的覆盖率严重偏低,无法提供可靠的不确定性信息。BMA法和C-BMA法均能有效提高结果的可靠性,并且获取性能优良的区间预报结果,其中C-BMA法效果更好,其PIT曲线具有较小的CD值,相比1-3d原始集合预报的CRPS降幅分别为33.2%,36.1%和36.6%,区间覆盖率接近给定的90%,可为三峡水库防汛调度决策提供有效风险信息的同时,也验证了原始集合预报后处理的必要性。(5)为解决水文序列的边缘分布难以采用特定分布类型进行拟合的问题,提出一种耦合核密度估计的C-BMA集合后处理方法(KC-BMA)。研究实例表明,的KC-BMA法在各项评价指标不低于参数型C-BMA法的同时,有效提高了集合概率预报的可靠性,具有最接近均匀分布的PIT图,可更准确地定量估计洪水事件风险信息。KC-BMA法不需要对水文序列的边缘分布进行先验假定,方法的理论性强,适用范围广,相比参数型C-BMA法更为灵活,但由于非参数方法对于样本依赖性较强,KC-BMA法的实施需要具备充足的样本数据。(6)考虑实际决策工作中需要水文预报过程线,引入气象学领域用于重塑集合预报过程线时空相关性的集合Copula法开展水文集合预报过程线的多元重组方法研究,使预报结果符合流域水文序列的时间相关性结构。从单变量集合后处理方法获取的集合概率预报分布中,分别采用EQS、URS和QTS三种重抽样方法直接获取的预报过程线存在不同程度的相关性结构偏差,经过ECC法多元重组后,各组集合预报过程线均具有相较原始集合预报过程线更小的ES评分和VS评分,表明ECC法能有效改善多元重组性能,其中ECC-EQS法在三峡水库的集合预报过程线多元重组问题上具有最好的效果。由于水文集合预报相较气象预报的差异,QTS方法抽样结果的PIT图出现周期性锯齿状的异常形态,无法保持预报过程线边缘分布的统计性质,故不适用于水文集合预报过程线的多元重组问题。