近年来,由于突发性强对流天气引发的洪水事件越来越频繁,洪水预报的精度要求也相应不断提高。基于雷达外推的降雨临近预报可获得未来6h内的高时空分辨率降水信息,将其通过气象水文耦合预报的方式应用于水文预报,有助于解决气候变化条件下气象要素预报不确定性等问题,提高洪水预报精度以及延长洪水预见期,是目前国内外水文气象预报领域的主要发展趋势。本文根据淮河上游流域的历史降雨流量资料,应用基于网格结构的全分布式水文模型CREST进行洪水预报研究。首先通过雨量站降雨数据对模型参数进行率定与验证,模型最终的纳什效率系数均值为0.78,达到乙级洪水预报水平。然后选取2016年流域发生的两场历史典型洪水过程,结合阜阳雷达站的降雨观测数据,并对雷达测雨反演数据进行评估和模拟。采用英国气象局的降雨临近预报作业系统（Short Term Ensemble Precipitation System,STEPS）,对流域洪水过程的最大降雨时刻做临近3小时、2小时、1小时和30分钟的降雨预报,并且针对不同的预报时长,分别生成25个降雨预报集合成员。最后通过CREST水文模型分别对每个预报过程进行流量模拟,分析不同降雨预报数据、不同预见期和分布式水文模型的结合效果,以及降雨时空的分布变化对流域径流过程的影响。主要结论有:（1）雷达定量降水估测（Quantitative Precipitation Estimate,QPE）相较于雨量站能更好地反映出降雨的时空分布与移动规律。在两场洪水过程分析中,雷达QPE对洪峰流量的模拟比雨量站更加接近实测值,但对洪水过程的总体模拟效果,根据纳什效率系数的评估是各有优劣。这表明需要对雷达降雨反演公式进行改进和参数率定,以提高雷达降雨反演的精度。（2）雷达降雨临近预报的洪水模拟结果表明,临近降雨预报的精度随着预报时间的增加而降低,在1小时的预报时间内,临近降雨预报的准确性与雷达实测降雨非常接近。在2016-07-20洪水过程中,从3小时预报期到30分钟预报期,雷达确定性预报的洪峰误差由-26.7%降低到-19%,纳什效率系数由0.705提高到0.740;在2016-10-28洪水过程中,从3小时预报期到30分钟预报期,雷达确定性预报的洪峰误差由-34.5%降低到-14.25%,纳什效率系数由0.624提高至0.823。（3）两场洪水过程的集合预报结果表明,降雨集合预报在水文模拟中的洪水过程能有效包含前汛期实测降雨的洪峰过程情况,并且预见期越长,对洪峰量级的预报相对于确定性预报会越有效,同时集合预报在整个洪水过程的流量过程线与雨量站、雷达QPE模拟的流量过程线具有较强的一致性。（4）在3小时以内的雷达临近降雨预报中,通过降雨集合预报的方法可以对洪峰预报的误差范围的区间进行量化。随着对不同流量阈值的设定,越临近最大洪峰的到达时刻,洪水发生的低、中风险概率越小,而洪水发生的高风险概率越大。（5）采用雷达3h以内的临近降雨预报进行洪水预报时,模拟效果良好,可满足实时洪水预报的要求。在2016-07-20洪水过程中,从3小时预报期到30分钟预报期,雷达确定性预报的纳什效率系数都大于0.7,达到乙级预报标准;在2016-10-28洪水过程中,从3小时预报期到30分钟预报期,雷达确定性预报的纳什效率系数值都接近或大于0.7,同样达到了乙级预报标准。