中长期水文预报在水资源管理开发利用、防汛抗旱和国防建设等领域都发挥了重要作用。随着人类社会发展和全球气候变化,各国对月、季节径流预测服务的需求越来越高。虽然数理统计和人工智能方法在中长期水文预报中已经得到广泛使用,但缺乏普适性和机理性；随着科学技术的发展,基于流域水文模型和数值天气预报产品的中长期动态水文集合预报ESP (Ensemble Streamflow Prediction)方法已成为重要的发展方向。ESP在径流预报过程中,采用实时气象预报数据或历史气候样本取样数据来驱动已率定参数的流域水文模型,模拟预报未来时段的径流量。因此,影响流域径流预报准确率主要有模型参数、流域初始条件(土壤含水量和地下水储量)和模型输入数据,其中理想的流域水文模型参数率定可以提高模型的模拟预测水平和流域的初始条件(土壤含水量和地下水储量)的准确性。本文以气候变化可能导致流域水文系统非稳定性为假设前提,选择澳大利亚东部12个受人类活动较小、降水类型不同的流域,根据流域历史气象和径流观测数据分析,探讨基于不同率定期资料的流域水文模型参数优化方案及对径流模拟的影响,在此基础上构建基于不同历史气候数据和POAMA (the Predictive Ocean Atmosphere Model for Australia)不同降水预测数据的动态月、季集合径流预测方法,对研究流域的1981年到各流域可利用资料最后一年时间段的月、季径流进行了预报,分析预报精度和不确定性。主要研究内容与结论如下：1、首先从流域水文模型和水文循环的机理出发,详细分析了研究流域的降水、潜在蒸散(PET)、径流年际和月变化,降水与径流的相关关系,ENSO事件以及大气环流因子等物理因素对流域水文情势如降水、径流的影响。结果表明各流域径流、降水和PET存在明显的年际变化、月变化和气候干湿年(月)；在不同降水类型流域年(月)降水和径流的关系不同；在ENSO不同年份,年降水量和径流量变化很大；流域的降水和径流在不同区域和季节受大气环流的影响不一样。2、探讨了四大类型10种基于不同率定期资料的参数优化方案,预测年分别为各流域1981年至该研究流域可利用资料最后一年,四大类型分别为①常规参数优化方案,选择固定长度和时段资料优化模型参数,剩下资料做验证预测；②对预测年之前不同长度资料进行参数率定,分别为5年、10年、20年、30年、40年和所有年；③与预测年气候类型相似年份进行参数率定,其气候相似年分别为气候干燥/正常/湿润年份,以及El Nino/正常/La Nina年份；④逐月/三个月资料进行模型参数率定。分别采用SIMHYD和新安江水文模型比较了这10种方案的径流预测效果,分析了采用什么时段和多长时间的资料作为模型率定期能够保证在验证期(预测期)同样也取得较好的径流模拟效果。结果表明,在大部分流域,选用固定时段的常规参数优化方案S7最简单实用；在所有流域,选用逐月历史观测资料的条件参数优化方案S10,模型可预报的年份数量最多,水分平衡模拟误差较小；就不同长度率定期资料的模型参数优化方案的结果而言,20年左右长度资料最为合适,特别是在冬季型降水流域,选择20年长度资料作为率定期对径流预报结果最好；就澳大利亚东部流域而言,SIMHYD与新安江水文模型相比,其稳定性和普适性总体上都优于新安江,而新安江在降水比较充沛的流域效果较好。在各方案和模型评估基础上,选择SIMHYD和两种方案S7和S10对各流域月、季径流进行了模拟,结果表明SIMHYD采用这两种方案可以较好地模拟研究流域的月、季径流量;模型输入数据的差异,特别是降水-径流关系的稳定性、一致性是影响率定期和验证期径流模拟效果差异的主要原因。3、建立了基于不同历史气候数据输入和SIMHYD基于不同率定期资料的参数优化方案S7和S10的ESP方法,并对月和三个月的径流进行了预报。通过对所有降水类型流域月和三个月径流预报值的中值NSE、R2、RMSE、WBE和PAE等分析,发现S7、S10均能较好地用于月和三个月径流预报,但S10优于S7；月与三个月径流预报效果差异不大。将所有径流预报值中值与实测值对比发现,前者偏低,但是当实际径流量小的时候,其预报效果较好,当实际径流量大的时候,预报值的误差较大;实测径流值基本在所有预报值的10-90%概率范围内。根据径流预报结果分析,模型的气象数据输入是影响径流预报的关键因素之一；通过对历史气候资料年、月和三个月变化及径流变化的分析,PET的年际变化和多年月变化不显著,影响径流预报的主要因子是降水资料;S7和S10方案在冬季型降水流域对月和三个月的径流预报效果优于其它类型流域。4、构建了基于POAMA降尺度不同降水预测数据和SIMHYD的参数率定方案S7和S10的ESP方法,并对月和三个月的径流进行了预报。通过对POAMA逐口降水预测10个试验结果分析,表明多元Box-Cox幂转化降尺度方法能较好地预测研究流域在径流预报时段的逐日降水量。通过对所有降水类型流域的月和三个月径流预报值的中值结果分析,发现方案S7、S10均能较好地用于月和三个月径流预报及流域水量平衡模拟,但S10优于S7,月径流预报效果优于三个月径流预报效果。将所有径流预报值的中值与实测值对比发现,前者偏低,但是当实际径流量较小的时候,其预报效果较好,当实际径流量较大的时候,预报值的误差较大；S7和S10在冬季型降水流域对月和三个月径流预报效果优于其它类型流域；S10在所有流域可有效地预报65.3%月份的月径流量。5、对基于POAMA不同降水数据和基于不同历史气候数据驱动SIMHYD(参数率定方案为S7和S10)的月和三个月径流预报比较分析结果表明,两种驱动数据的表现并非完全一致。从月径流预报结果来看,在夏季型和均匀型降水流域,S7和S10基于POAMA不同降水数据比基于不同历史气候数据的预报水平要高;在冬季型降水流域,与基于不同历史气候数据相比,S10基于POAMA不同降水数据能显著提高月径流预报水平,S7则不然。从三个月径流预报结果看,相对于基于不同历史气候数据的预报,S7和S10基于POAMA不同降水预测数据在夏季型和均匀型降水流域不能提高流域三个月的径流预报水平,而在冬季型降水流域,S10能显著提高三个月径流预报水平,S7则相反。