尼尔基水库作为嫩江流域防洪控制性骨干工程,其入库流量关系到水库调度运行决策,进而影响下游地区的防洪安全。一旦降雨中心发生在库区附近,汇流时间将大大缩短,给洪水预报带来难度,也将加大后续调度的压力,因此需准确、实时地获悉水库入流情况。考虑到目前多源降雨信息的水文应用场景愈加广泛,本文选择尼尔基水库上游的库区邻近流域为研究对象,对水库入流量进行了平滑修正工作,同时探究了若干种卫星降雨产品在研究区的评估性能及其在尼尔基入流预报中的应用潜力,并采用BP神经网络与新安江的耦合模式提高汇流预报准确性,以期拓展降雨数据来源,提升水库入流预报精度,为日后尼尔基以上广大区域的预报提供借鉴与参考。全文主要内容及成果概括如下:（1）考虑到尼尔基水库入库流量因采用了水量平衡反推计算方法而出现较频繁的锯齿状震荡现象,本文参照一种基于入流连续性的修正方法,对尼尔基入库流量进行平滑修正。将修正前后的入库流量作为实测对比标准,分别通过BP神经网络和新安江两类预报模型进行入流量预报,结果证明,修正入库流量作为实测标准时可获得更高的模拟精度。由此证明,该种入流量平滑修正方法适用于尼尔基水库的锯齿状流量修正,为后文奠定了资料基础。（2）本文选用了时效性较好的五套卫星降雨产品——IMERG系列下的Early、Late以及GSMa P系列下的NRT、NRT Gauge、MVK,基于八项评估指标,从单站降雨和面降雨两个维度对上述产品进行了精度统计评估。综合时效性和准确性两大性能来看,GSMa P＿NRT Gauge在五套产品中表现最优,并且GSMa P系列另外两套产品易出现个别异常观测值。为减小产品误差,文中对比了加法和乘法两种误差校正模型的校正成果在加柳区间及科后区间的流量模拟精度,结果证明加法模型对于本区域的卫星产品误差校正有着更稳定优越的表现。除GSMa P＿NRT Gauge产品之外,其余四套卫星产品经加法模型校正后其流量模拟精度均有所提升。（3）考虑到尼尔基入库流量与上游三站有着较好的相关性,本文针对水库上游库柳科尼区间建立了新安江-BP神经网络耦合模型（XAJ-BP）,并基于多源降雨数据验证了该耦合模式下的流量模拟精度。结果证明,在该耦合模式下洪水汇流精度显著提升,尤其对高洪峰流量的准确性较好,在未来尼尔基入库流量预报中具备一定的研究价值和应用潜力。