水文预报是指使用实测或模拟的水文、气象资料,运用水文学原理预测某一流域可能发生的变化,水文预报方案承载着水文预报主体工作的所有技术内容,它是以各种各样的水文模型为支撑,根据降雨信息和上游来水信息的数据输入,从而计算分析得出下游断面的数据输出。根据流域的特性不同,水文模型的选择也会不一样。从集总式和分布式流域水文模型到水文系统理论模型,随着模型的逐步发展、完善,如今被使用的模型多达几十种。新安江模型发展至今已被广泛应用于各流域地区,其各项参数经过长期不断的优化率定,基本被总结出了适合于自身的特定值或区间。由于各场洪水特性不一,加之近年来各级政府对防汛工作质量要求越来越高,所以对预报方案中模型参数的精度要求也进一步提高。本文利用Python语言对新安江模型进行编程计算,经过计算发现Python语言脚本运行效率更高,率定得出参数值的速度更快、更精确。SWAT模型（Soiland Water Assessment Tool）基于地理信息系统,模拟预测如流量、水质等水文物理化学过程。本文通过在黑水河流域建立SWAT模型预报方案进行研究,结果表明运行率定参数后的SWAT预报方案得出的年最大流量与实测值误差在许可误差范围内。通过两种模型分别在研究流域建立预报方案的研究,认为新安江模型预报方案和SWAT模型预报方案都可以得到实际应用。在对场次洪水做精确预报时,主要采用新安江模型预报方案,SWAT模型预报方案提供参考值;在中长期洪水趋势预测时,使用SWAT模型预报方案。