目前用于水文预报中比较传统的方法大都是建立在线性系统的基础上,其共同缺点在于过多地强调数学问题的研究或最大限度只能反映其变化规律,而忽视了水文现象自身随时间的动态演化规律。本论文在探讨各种传统方法的基础上,将混沌理论应用于水文预报中,通过对黑河河水日径流量序列进行预测。采用相空间重构法,利用Matlab软件,揭示了黑河日径流量时间序列随时间的动态演化规律并进行了较为成功的预测。主要研究成果如下: (1) 采用G-P关联积分法计算并初步判定黑河日径流量数据序列是非线性确定性系统产生的混沌序列。 (2) 利用自相关函数法计算得到黑河日径流量序列的时间延迟为10天。 (3) 利用饱和关联积分法的曲线图得出黑河日径流量序列重构相空间的嵌入维数为9。 (4) 在相空间重构的基础上,通过对黑河河水日径流量具体预测过程采用一阶线性预测法的具体算法中得出近似拟合加权法在理论上和实际计算上优越于最小二乘法的结论。 (5) 采用混沌序列法基于相空间的局域线性预测,预测合格率为61%,尤其是对于较大的洪峰波动,其预测趋势较好。混沌时间序列的预测不仅仅是以预测为目的,同时也是为了验证混沌理论的特征量和重构参数的选取,以研究和改进其算法。