实时洪水抗差预报系统,就是把抗差理论引入洪水预报中,利用抗差系统具有的抗差能力,使许多严重的不正常因素误差不能进入系统。减少了系统的污染机会,降低不正常因素的影响,可提高系统的稳定性和洪水预报精度。首先把抗差理论引入实时洪水预报实测资料处理的各环节中,研究适合水文学特点的单因素抗差估计方法。对遥测降雨观测误差采用了三步抗差修正方法,并通过考虑面平均降雨分级、降雨中心以及迭代计算的改进,使得抗差修正效果提高,风险降低。另外还采用了抗差最小二乘估计修正法,分析了面平均降雨的分级,初值的不同选取对抗差效果的影响。结果显示,两种抗差修正方法的效果都随着误差极值的增大而增大,异常值的个数增多而减小;当流量资料存在异常值,比较了传统最小二乘估计和附有条件的抗差最小二乘估计对马斯京根汇流参数的估计效果。结果显示,抗差估计能获得稳定,高效的参数估值;当流量资料存在异常值,对AR模型参数分别采用递推最小二乘估计和抗差递推最小二乘估计进行了分析计算。结果显示,抗差递推最小二乘估计抵御了异常值的影响,获得较小参数均方差的参数估值。其次把单因素抗差分析方法集成于实时洪水预报系统中,形成具有较强抗御能力和实用性的实时洪水抗差预报系统。将此系统与传统实时洪水预报系统分别运用于多个不同特征的流域中,比较两者的结果。结果表明,实时洪水抗差预报系统能抵御降雨和流量中的异常误差,获得更稳定、精度更高的预报结果。最后,利用蒙特卡罗方法分析水文预报中各抗差估计方法的风险和效果。定量的分析了各种抗差估计方法风险与效果的特点,研究了抗差权函数中常数的选取对风险和效果的影响。结果显示,使用相同的权函数常数,各种估计方法的风险比较稳定,效果随异常误差的增大而变大。改变权函数中的常数,会使风险和效果朝相反的方向变化,即风险减小必然伴随着效果的减小,效果的提高必然引起风险的提高。