数字流域信息能够反映河流分布的规律并能模拟河流分布的形态,广泛应用于水文预测、城市规划等领域,是地理数据的核心内容之一,也是分布式水文模型的基础数据。现今全国水系的分布式流域划分,目前未发布三级及以上的子流域的分区标准,这些级别的流域有待划分子流域；其次,虽然现有的众多水文分析软件能够自动提取水文要素,但这些工具尚不能完全按照人们的要求生成理想的结果,因此有必要对提取结果进行修正和优化。并且,要将提取的水文要素能够方便地应用在分布式水文模型中,需要对水文要素建立水文要素结构。为此,本文拟探寻出一种既兼顾高效又考虑结果准确的水文提取方法及水文结构建立的方法。本文基于水文学及地理信息科学等基础理论,以黄河的一级支流延河流域作为研究样区,研究利用该区域25m分辨率的DEM数据提取水文要素的优化方法；并以水文要素之间的汇流关系为出发点,利用提取的水文要素建立流域地形结构和流域拓扑结构,实现了反映汇流关系的河网分级及编码,旨在为流域的水文模型建立提供参考。本论文的主要结论如下：(1)对基于DEM数据提取水文要素的方法进行了修正。对提取出的伪河流及和河段长度过短的河段进行了合理剔除,将提取的河流与延河的数字水系图进行了比较,结果大体一致,该实验为流域的水文要素提取提供了可借鉴的优化方法。(2)实现了两种数字流域结构的表达方式,即流域地形结构和流域拓扑结构,两种方式是从不同角度对流域结构进行的划分,实验结果表明：流域地形结构重在反映流域及子流域内外部的关系,流域拓扑结构重在反映流域上下游的汇流关系,两种流域结构都为分布式流域水文网络模型的建立提供不同角度的参考。(3)利用水文要素拓扑关系,以反映河流之间的汇流关系为目的,提出了一种河网分级规则,利用MATBLA编程实现了这种规则的河网等级划分,基于此制定了河网及子流域的编码规则,并通过程序实现自动编码,以便于分布式水文模型的直接调用。