天然河流中的泥沙预报，是一个在学术上及应用上都具有重要意义的研究课题。黄河因沙多水黄而闻名，黄河的泥沙预报是一项难度很大、研究问题极为复杂的挑战性课题，又是治黄生产实践迫切需要解决的一项重大课题，目前国内外尚无可借鉴的成熟经验和方法。本文针对黄河科学治理和合理开发的迫切需要，研究内容主要包括以下几个方面： (1)参考洪峰预报和洪水过程预报精度评价思路，建立了次洪输沙量、最大含沙量、含沙量过程预报精度评价的指标。 (2)孤山川全流域位于多沙粗沙区，99.7％的面积位于粗泥沙集中来源区，是最易产生高含沙洪水的地区，因此选其作为河龙区间典型支流。首先计算出暴雨中心不同百分比雨量(10％～100％，间隔10％)最短历时及雨强，再通过优选找出其影响水沙的主要雨强因素，从而建立考虑面平均雨量、暴雨中心最优百分比雨强的次洪降雨输沙预报模型。 (3)龙门含沙量是吴堡及吴龙区间来水来沙共同造成的，参照洪水预报中合成流量的概念，引入合成含沙量概念，反映来水来沙空间分布和干支流水沙的耦合性；在方案中引入了预报站洪峰流量作为输沙动力因子，使预报精度进一步提高。 (4)选用龙门站1956～2003年洪峰流量在起报标准5000m<3>/s以上的洪水85场，以吴堡含沙量、输入站合成含沙量、Q<,m龙><α>p<,吴><β>和Q<,m龙><α>p<,合><β>为自变量，考虑洪水不同来源，建立了基于统计途径的最大含沙量预报模型。模型在“03·7”山陕区间洪水中进行了应用，龙门站预报值为140kg/m<3>，较实测值偏大13kg/m<3>，小于允许误差60kg/m<3>，结果比较满意。 (5)挑选夹河滩站1960～2003年89场洪水，利用人工神经网络方法，根据夹河滩站洪水沙峰主要受花园口站洪水沙峰、夹河滩站洪峰流量的影响，建立了夹河滩站洪水最大含沙量预报模型。该模型在“04·8”洪水中进行了应用，预报值为258.6kg/m<3>，实测值为270kg/m<3>，相对误差为-4.2％，在精度要求范围内，且高于夹河滩站基于统计途径的结果。 (6)含沙量过程预报处于探索阶段，目前尚缺乏评价其模型性能的合理标准。本论文从两方面进行考虑，用确定性系数评价预报过程和实测过程的形状相似度，用绝对误差和相对误差评价洪水过程输沙总量。 (7)首次将双值挟沙力公式引入不平衡输沙模型，对花园口至夹河滩河段洪水含沙量过程预报进行研究，结果表明该模型可用于含沙量过程预报。 (8)系统响应函数法是以系统概念为基础的水文学方法，在洪水预报方面得到良好应用，本文将其引入泥沙预报中。模型检验结果表明，含沙量预报过程与实测过程吻合良好，预报输沙总量结果令人满意。说明响应函数模型用在含沙量过程预报上不仅可行且精度较高。