洣水位于中国南方湿润地区，属于山区性河流，洪水陡涨陡落，在暴雨天气下易于发生山洪灾害，诱发形成灾害链，预报困难。该流域预报方案只收集相关雨情信息，缺乏对降雨形成洪水的机理研究，预报成果难以满足当前防洪形势和生产实践的需要。因此有必要从暴雨成因出发，探讨小流域洪水特征及其形成规律，以提出更高预报精度的洪水预报模型来较好地进行洪水的预替预报，为防洪抢险赢得时间。　　本文以洙水流域沔水坑口水文站作为流域控制站，进行洪水预报模型研究，研究方法和计算结果如下：　　(1)采用图解分析法和图解试算法两种方案求解推理模型中最大洪峰流量，实例验证表明，后者精度优于前者。　　(2)采用试错法率定模型参数，取得了很好的效果。通过三种水文模型模拟出口断面流量过程，建立以洪峰流量误差最小为目标函数作为场次洪水模拟的参数优化模型，采用粒子群算法对模型参数进行优化，提高了计算精度和效率。　　(3)利用推理公式、经验单位线和瞬时单位线模型对洙水流域坑口站的场次洪水进行模拟预报，模拟的结果表明：推理模型和经验单位线模型的模拟精度较高，并且前者的模拟效果要优于后者，而瞬时单位线模型的模拟精度相对较低。　　模型检验表明，本文所建立洪水预报模型效果较好，能达到国家规定的洪水预报精度要求。从上述结论可知，洙水流域沔水坑口水文站的洪水预报方案可采用推理公式模型进行洪水模拟，洪水预报值作为最终的预报成果。