可靠的水文预报能为防洪减灾、水库调度、供水发电等提供决策依据,也可为各类工程的规划、施工提供参考。延长水文预报的预见期和提高水文预报精度是研究水文预报的两个技术难题。本研究引入数据同化方法进行陆气耦合水文预报,探索同时解决两个技术问题。一方面,利用数值大气模式的预报降雨代替落地雨驱动水文模型获得流量过程,以延长水文预报的预见期,另一方面,通过数据同化改善数值大气模式的预报降雨精度,进一步提高径流预报的准确性。研究首先采用WRF模式对阜平流域和紫荆关流域内不同类型的降雨进行模拟,基于12组不同的物理参数化组合方案,探索最优的物理参数化方案并构建降雨集合预报集。通过构建降雨评价指标体系,分别从累积降雨量和降雨时空分布等方面对降雨模拟结果进行评价。总体上,微物理过程WSM6方案优于Lin方案。在空间尺度上,边界层YSU方案优于MYJ方案,而在累积降雨量和时间尺度上,MYJ方案优于YSU方案。对研究区降雨的模拟影响更大的积云对流方案中,BMJ方案表现最差,KF方案最适合累积降雨量的模拟或预报,GD方案对降雨空间分布的模拟结果更好,三种积云对流方案对降雨时间分布的模拟结果差异很小。综合各物理参数化方案的优势,最终确定方案1、4、6、7、8构成降雨集合预报集。其次,依托WRF模式提供的WRF-3DVar平台,对不同来源的数据进行同化。基于雷达数据和传统气象监测数据的特点,共设计了 11组同化数据的组合方案;进一步对雷达数据的垂直分层,形成21组雷达数据的同化方案。结果表明:仅同化雷达数据时,同化雷达反射率比同化径向风效果好,且同时同化两种数据不如只同化雷达反射率;仅同化传统气象监测数据效果较好,且同化效率最高,同化少量的数据就可以达到较好的预报效果;同时同化传统气象监测数据和雷达数据的效果最好,特别是外层网格同化传统气象监测数据,内层网格同化雷达数据,能够获得比仅同化雷达数据更好的效果;并非同化数据量越多,同化效果越好,其效果取决于同化数据中的有效信息量。其次,对于雷达反射率或同时同化两种雷达数据,同化效果随同化数据高度的增加而递减。最终确定多源数据同化方案为外层网格同化传统气象监测数据,内层网格同化低于500m的雷达反射率,并对研究流域的4场典型降雨进行集合预报。最后,实现WRF模式与河北模型的单向耦合,将WRF模式预报的降雨数据作为河北模型的输入进行水文集合预报。分析对比了基于未经数据同化的预报降雨数据的水文预报、基于多源数据同化方案同化后的预报降雨数据的水文预报。结果表明,数据同化可以有效改善径流预报精度,并延长预见期。在静态预报中,经过数据同化后,洪量误差降低了 1.03%～66.48%,洪峰流量误差降低了 1.55%～95.54%,个别洪水场次的NSE能够提高到0.958。在动态预报中,四场典型洪水过程的预报精度均随着预见期的延长而降低。对于洪水场次I、II、IV,预见期分别达到6h、9h、9h时,预报结果依然较好。而洪水场次VII,预报结果相比其他三场洪水的预报结果较差,但其预报结果总体较好,表明天气雷达多源数据同化支持下的陆气耦合水文预报系统在保证预报精度的同时,有效的延长了预见期。研究成果对构建适用于北方半湿润半干旱地区的陆气耦合水文预报系统有一定的参考价值,为北方地区中小尺度流域的防洪决策提供技术支撑。