我国的水资源时空分布不均,气候变化和人类活动的影响导致旱涝灾害频发,成为制约经济发展的主要因素。河川径流在水循环系统中起着主导作用,而且极端径流会形成巨灾,径流预报对于防汛抗旱、水资源规划与管理等具有重要意义和价值。河川径流影响因子众多、变化特性复杂,基于成因分析法挖掘因子影响径流形成的规律是径流预报的关键。中长期径流预报预见期长、预报精度低,径流的形成机制尚不清晰,单一尺度因子的分析、单一统计预报方法的改进已不能进一步提高径流预报的精度,而且水文工作者不敢于报极值,中长期径流预报结果只能作为实际工作的参考。开展中长期径流预报理论和技术研究,融合多尺度因子和多方法的预报结果,进一步提高预报的精度和水平,能够为水库调度、水资源开发利用等工作提供支撑。本文以丰满水库流域的年径流为研究对象,选用天文、全球、流域尺度因子,分析挖掘因子与流域来水的相似性、遥相关性、可公度性、结构特性等规律,研究和改进智能学习法、模糊推理法、天文因子对比法、点聚图法、可公度法和可公度网络结构法等技术方法,建立了包含因子融合、结果融合、结构融合的多尺度因子信息融合的中长期径流预报模型。研究成果能够有效提高丰满水库流域径流和极端径流预报的精度,为丰满水库调度提供技术支持。具体研究成果如下:（1）运用统计分析法,挖掘三大尺度因子与流域来水丰枯特性的响应规律。结果表明,丰满水库流域来水的丰枯状态与ENSO事件的冷暖特性、ENSO事件的发生时间距离汛期的远近、基于农谚所选择的气象因子等具有较好的统计规律,且均能通过假设检验。基于线性相关系数法、互信息理论法、关联度分析法研究天文因子、气象因子、天文因子+海洋大气因子+气象因子与流域来水的相关性,结果表明,气象因子的相关性最强,海洋大气因子的相关性最弱,月球赤纬角与流域来水的关联度最大。（2）基于相关性分析所得的因子组合方案,运用神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等智能学习方法,融合因子预报径流。结果表明,水量回归预报较差,3级分类预报较优;预报方法不同,方法所对应的最优因子及其组合不同,训练和预报性能均较优且稳健性强的方法为ELM、RBF神经网络。对多方法的最优分类预报结果进行融合,使得定性预报正确率达到89.5%。（3）运用相位对比法融合天文因子、海洋大气因子及其组合预报径流。结果表明,该方法的定量预报正确率为63.16%,24节气阴历日期+太阳黑子相对数的定性预报最优,正确率为63.16%。相位对比法对于极端来水年的丰枯属性识别能力较强,却难以有效预报出平水年,运用定量预报结果反推来水级别的正确率较低。相位对比法存在无法判别的年份,运用模糊推理法基于相关性分析所得的因子组合进一步分析计算因子的相似性,融合因子预报径流。引入TOPSIS模糊综合评判法、相似衍生法相似度、“因子进出法”等,对模糊推理法进行改进。结果表明,相似衍生法模糊推理法的稳健性优于Turksen模糊推理法,二者对径流的定量预报较差、定性预报较优,对其各自最优的定性预报结果进行融合,正确率达到73.68%。（4）采用“主次因子对比法”对单一天文因子对比法、分布式融合结构天文因子对比法进行改进,融合结果预报径流。研究得到能够提高预报精度的混合式融合结构天文因子对比法,定性预报正确率为63.16%。基于分析所得的海洋大气因子、气象因子与流域来水的遥相关规律修正预报结果,进一步改进天文因子对比法,使得预报正确率提高到 73.68%。（5）绘制三大尺度因子与流域来水的点聚图,融合结果预报径流。结果表明,24节气阴历日期和月球赤纬角点聚图具有较好的稳健性,太阳黑子相对数离散性较强难以准确划分其聚类区间,三大尺度因子点聚图的定性预报正确率分别为63.16%、57.89%、21.05%。将海洋大气因子、气象因子与来水丰枯的遥相关规律作为该类因子的点聚图进而得到径流预报结果,并与天文因子点聚图的预报结果进行融合,使得预报正确率提高到 73.68%。（6）将径流分为一般、极端、极值点结构,融合结构预报极端径流。结果表明,以因子融合、结果融合的预报结果作为一般来水结构能够融合多因子、多方法的信息,预报正确率为84.21%;点面结合法的改进与上下包线结构、智能学习分类以及传统点面结合法相比对于极端来水结构的预报精度较高,预报正确率为60%;通过细致划分丰枯水链、引入月球赤纬角对可公度网络结构法进行改进,能够增强方法的可操作性,降低基于极值点结构预报极端来水年高发期的不确定性;综合径流三大结构的预报结果,结合连续极端来水年的判定,预报极端来水的高发年,其中特丰水年、特枯水年的预报正确率分别为66.7%、80%。