黄河中游地区水沙输移过程历来备受学者关注,无定河流域作为黄河中游的主要产沙区,在该区开展流域输沙模拟对流域侵蚀产沙研究有重要意义。目前广泛使用的水沙模型大多是确定性的,即以一个确定的点估计形式输出确定性输沙量预测值给用户,回避了该模拟值的不确定性问题,无法满足决策者对风险信息的需求。以概率分布形式定量描述和估计水沙模拟过程的不确定性,据此做出的概率模型不仅在理论上更加科学合理,而且在实践应用中能产生更高的经济与社会效益,是输沙量预测模型技术发展的必然趋势。传统的水文频率分析以线性关系为基础,而Copula函数可刻画变量间线性或非线性关系,优势明显。故可应用Copula函数理论,探究基于Copula函数的不确定性预测模型计算方法。以无定河六个测站年径流量、年输沙量为研究对象,在满足一致性要求前提下,由突变年份至2000年作为建模期建立了 6个测站水沙特征变量的Copula联合分布模型,以2000年～2015年作为预测期分析了不同年径流量下的年输沙量模拟值及其50%、90%不确定区间。以期为无定河流域治理规划、水土保持效益评价、西部地区生态安全可持续发展提供理论依据。本文主要取得以下结论:（1）采用PE3分布、Gamma分布和Exponential分布对各站水沙序列进行单变量拟合分析,拟合检验结果表明:白家川、青阳岔和李家河站年径流量的最优边缘分布为Gamma分布函数,丁家沟、赵石窑和绥德站年径流量的最优边缘分布为PE3分布函数;白家川、赵石窑和绥德站年输沙量的最优边缘分布为PE3分布函数,丁家沟、李家河站年输沙量最优边缘分布为Exponential分布函数,青阳岔站年输沙量最优边缘分布为Gamma分布函数。（2）确定了研究流域年径流量和年输沙量最优Copula函数。Copula函数能够精确的模拟年径流量和年输沙量的联合分布,选择Frank Copula函数为白家川、赵石窑、绥德和李家河站年径流量和年输沙量间最优联合分布函数;Gumbel Copula函数为丁家沟、青阳岔站年径流量和年输沙量间最优联合分布函数。（3）建立了无定河流域基于Copula函数的年输沙量概率预测模型,模拟了实测年径流量条件下年输沙量结果,并给出了年输沙量模拟的50%和90%不确定区间。模拟结果表明基于Copula函数的输沙量概率预测模型模拟结果可靠,相比传统幂函数回归模型,Copula预测模型白家川、丁家沟、赵石窑、绥德、青阳岔和李家河站连续概率排位分数（CRPS）降低的幅度为 19.37%、14.75%、30.65%、91.13%、54.97%、24.63%。（4）对不同年径流量概率区间下年输沙量概率区间的变化比例进行研究,分析其对应的水沙关系。年径流量从50%-75%量级增长至75%-100%量级变化过程中,白家川、绥德、青阳岔和李家河4个水文站年输沙量75%-100%量级增长明显,呈现”大水对大沙”的特点。