该文旨在总结前人成果的基础上,从基本理论出发,探求洪水发生的机理,建立流域的概念性和系统性水文预报模型,充分利用前期和现时的水文资料,并不依赖预见期内的信息,采用实时校正方法和技术,自动适应径流的变化,满足模拟或预报洪水运动变化过程的要求,推求未来可能的洪水量及具有一定可信度的预见期,为正在进行的夹河子和奎屯河的自动化预报系统提供参考,也为防汛部门迅速提出防洪预报方案提供理论依据.依据现有资料,根据洪水沿天山北坡呈带状分布,尤以昌吉至乌苏一带最为严重,选用玛纳斯河作为天山北坡的代表性河流加以研究.1,探讨洪水形成机理主要从影响融雪洪水形成的因子,包括流域积雪状况(积雪的时空分布、积雪深度等)、热力条件(气温、积温、地温)以及洪水期的降水(降雨或雨夹雪、降雨强度)、流域的地形特征、流域规模、下垫面条件、物理特征和气象条件等方面.它们对融雪洪水的洪量、峰高、洪水强度以及洪水出现时间有着直接影响.2,概念性水文预报模型从水量平衡的基本理论出发,结合冰雪融水型河流的特点,将流域分带,通过产汇流的分析,将流域分带,通过计算各带的降水、气温、蒸发等水文要素,推算出各带相应高程的降水、气温、蒸发,计算出流域各带的产、汇流量,将其代入水量平衡模型,进而推求流域出山口肯斯瓦特站的出流量建立了日水量平衡模型.借助于概念性流域水文模型参数的优选方法,得到模型参数的近似最优值.并基于概念性流域洪水预报误差信息,采用改进的可变遗忘因子递推最小二乘法,对洪水预报模型实时修正预报.3,系统性水文预报模型主要是根据肯斯瓦特站和夹河子的现有资料,运用最小信息准则确定模型阶数,然后采用改进的可变遗忘因子递推最小二乘法,确定递推计算的初值O(0)、P(0)可变遗忘因子L(0),的值,以及通过优选后的R的值,由以上初值计算出增益因子K(m),参数估计值O(m)和协方差阵P(m).建立改进的可变遗忘因子最小二乘参数估计第推算法.4,采用计算机技术和以上第推算法相结合,编制以上计算机的PB程序,计算出可以根据各场实际洪水的变化自适应地调整其遗忘因子的最佳跟踪效果的参数值,然后得到不同时期的洪水预测值,进而形成洪水预报系统.该文的研究成果对于天山北坡的河流的洪水预报具有实际的应用价值和指导意义,并且可以推广到其它河流.