近几年,极端气候所导致的洪水灾害频繁发生,造成了巨大的社会、经济损失,特别是2018年寿光水灾事件更引起了社会对防洪安全的广泛关注。水库是一种重要的防洪工程措施,科学的水库防洪调度方式是实现水库发挥设计效益的关键,其能够发挥显著的防洪效益,保证社会经济可持续发展。常规调度和优化调度是水库防洪调度的两类方法,前者缺乏考虑最新的运行数据以及泄流量与其影响因素之间的复杂非线性关系,同时难以获得最优的调度方案;后者由于优化方法存在局部快速收敛导致的早熟、大量全局搜索导致的局部搜索能力差以及迭代时间长等问题,在实际应用中遇到较多困难。因此,本文以山东省跋山水库作为研究对象,将随机模拟技术、建模技术、多目标模糊优选模型及数据挖掘技术等融入到水库防洪调度规则的设计中,提出并评估了一种利用决策树C5.0算法从洪水调度数据中提取水库防洪调度规则的方法。主要内容包括:（1）以跋山水库上游流域为研究对象,选取了全球交互式大集合系统（TIGGE）中的欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、美国国家环境预报中心（NCEP）、中国气象局（CMA）、日本气象厅（JMA）、英国气象局（UKMO）共5个预报模式的控制预报与集合预报,分别从降雨分级预报检验和降雨量预报检验两个角度,以及Brier评分和Talagrand分布,分析了2007～2019年5～9月控制预报和集合预报降雨数据的精度。结果表明,UKMO和NCEP的预报效果最佳。据此研究可选出高精度的降雨预报产品服务于防洪调度。（2）由于已收集的跋山水库历史洪水调度数据较少,因此结合随机模拟技术和水文模型模拟大量洪水过程,并对其进行优化调度。首先,以19场跋山水库实测洪水过程为基础,采用SCE-UA算法优化得到跋山水库新安江模型的8组可行参数方案,通过多目标模糊优选模型选出最优参数方案,由此最优参数对历史场次洪水进行模拟验证其精度。然后,采用随机模拟技术生成10~4场不同频率的降雨过程,将其代入新安江模型求得洪水过程。最后,采用粒子群算法对构建的跋山水库防洪优化调度模型进行求解。结果表明,优化调度方案均满足水库的控制运用方式,是合理的。（3）由跋山水库优化调度方案生成洪水调度数据集,代入决策树C5.0算法生成跋山水库调度规则决策树,用此对4场实测洪水进行调度。通过比较实测调度方案和决策树调度方案表明,由决策树制定的调度方案是可行的,且在某些情况下,是比实测调度方案更优的方案。