长江上游流域东临湖北、湖南两省,南靠广西壮族自治区和老挝、越南两国,西连青藏高原并与缅甸接壤,北与陕西、甘肃、青海三省毗邻,幅员辽阔、跨越多种自然地理环境,受来自不同气候带的影响,流域内气象万千,水文现象错综复杂。由于对流域水文过程认识程度的局限和所持有的影响水文过程资料的限制,至今还难以完全用数学物理方法确切地描述其中每一个过程。以前主要基于单个水文站或用传统研究方法和手段对流域径流的变化规律进行研究和预测,该方法目前面临着许多无法妥善处理的困难,为了冲破这种困境,需要不断的引入新的理论和方法,同时需要将不同的方法有机的结合起来,对流域整体进行系统的分析和研究。本论文结合国家重点基础研究发展计划(NO.2003CB415202-1),在总结吸收前人研究成果的基础上,运用现代分析及预测新理论,即混沌理论、小波理论、人工神经网络理论、近似熵复杂性理论,并结合传统的理论和分析方法,利用4个代表站100多年的径流资料,对长江上游干流区径流长期变化的重要特性如:周期性、相关性、混沌性、复杂性和突变性进行分析研究;对近似熵复杂性分析中小波消噪的域值选取规则和消噪小波函数的选取方法进行了探讨;对太阳黑子数与长江上游干流区年径流时序相关性进行多尺度分析;对太阳黑子数引入径流预测模型后模型预测效果的变化进行了比较;根据干流区径流变化特性建立相应的年径流降尺度模型和径流预测模型,通过不同模型的比较,寻求适合于长江上游干流区径流降尺度和预测的模型;基于神经网络的特点,根据年径流长期变化的主周期,对未来15年长江上游径流变化趋势进行了预测分