随着水文科学的发展，水文自动观测仪器的应用，人们记录了大量的水文观测数据。在水文学的研究与应用中，人们通常把采集的数据分类存储到水文数据库中，包括雨情数据库、水情数据库、水沙数据库等。这些水文数据库对于日常事务处理有着良好的支持。随着水文数据库中的数据越来越多，水文工作者希望能从海量水文数据中找到更加深层次的联系，数据挖掘技术可以解决这个问题。水文数据挖掘的研究成为水文工作者面临的新课题。本文先对现有的数据挖掘技术和水文预报模型进行简要介绍，分析了水文数据挖掘的应用特点与发展趋势。然后介绍了数据仓库的概念，对于现有数据库与数据仓库进行了对比。从数据仓库体系结构和数据模型方面做了一些综述。按照面向不同主题建立数据仓库，描述了水文数据挖掘体系模型的层次特点。对于黄河流域的数据仓库应用进行探讨。之后介绍了数据挖掘工具Weka的背景和功能，应用Weka中的回归分析算法，结合实际观测数据建立预报模型，将预测结果和实际数据在图中对比。分情况对预报模型进行分析，得出各种情况下的预报模型效果，确定了预报模型的适用条件,使得预报模型具有实用价值。最后对于下一步研究如何提高预报精度，给出一些意见和建议。