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分布式水文模型所需的高精度驱动数据通常难以获得,预报信息不确定性阻碍了水库实时调度进程。针对以上问题,本文主要研究全球数据产品在流域尺度的可利用性,并采用集合预报描述预报误差,开发水库实时优化调度系统。主要研究成果与结论如下：(1)以辉发河流域为研究区域,建立基于水和能量平衡的分布式水文模型WEB-DHM,模拟流域长系列(2000-2006年)水分(流量)和能量(陆面温度)循环过程。与地面实测日流量和遥感陆面温度对比表明,WEB-DHM模型能较好模拟流域水分和能量循环过程,这是本文的基础。(2)针对分布式水文模型高精度驱动数据难以获得的问题,分析GLDAS产品在流域尺度的可利用性进行。结果表明,GLDAS的降雨,气温及长波辐射精度较高,但GLDAS高估了向下短波辐射Rsw,d’从而导致GLDAS模拟的净辐射,蒸散发,潜热及显热通量具有不确定性。将GLDAS的Rsw.d作简单的线性修正后,以GLDAS驱动WEB-DHM能较好再现流域水循环过程。(3)开发了基于确定性数值天气预报的水库多目标(水库上下游防洪安全及兴利蓄水)实时优化系统。系统采用日本气象厅(JMA)实时预报作为驱动,使其实现真正的实时操作,并对原始WEB-DHM模型作了改进,使模型运行效率提高约63%。系统采用洗牌复形演化算法(SCE-UA)和动态惩罚函数法分别进行目标优化和解决多约束条件问题。在丰满水库对三场洪水进行检验(2001,2004和2005年)的结果表明,系统能较好预报汛期洪水及优化目标函数。(4)针对数值天气预报普遍存在的不确定性问题,基于前人工作,改进降雨集合预报生成技术。第一,将降雨预报评价指标归一化,全面描述降雨强度误差；第二,考虑降雨强度和分布误差,并概括为数学公式以弱化人为因素对扰动结果的影响。统计2004和2005年汛期降水的连续概率排位分数(CRPS)和分布直方图(RH),结果表明,用本文方法生成的集合预报总体上优于JMA产品。(5)耦合集合预报和分布式水文模型于水库实时优化模型,开发基于集合预报的水库实时调度系统(EPROS),在丰满流域对2004和2005年实测洪水检验。结果表明,EPROS通过产生一组场景(入库流量,水库泄流及水位),有效地描述了单值预报的不确定性。此外,EPROS系统对集合预报成员数并不敏感,在较大洪水下也能较好运行。系统易于操作,为水库实时调度提供了参考。最后对全文做了总结,并对有待于进一步研究的问题进行了展望。