概念性水文模型作为描述流域水文特征和水资源循环过程的手段，是流域降雨径流模拟及洪水预报的重要工具。模型结构、模型参数、模型边界和初始条件及输入数据资料是决定水文模型应用效果的重要因素。新安江模型作为一种概念性水文模型，具有物理概念清晰、模型参数明确等特点，一经提出就得到广泛应用，特别是在我国湿润半湿润地区。本文以新安江模型为对象，结合智能算法、多核并行计算和数值预报等技术，从模型参数率定、前期影响雨量修正、降雨输入处理等方面进行模型参数快速率定和实时滚动预报修正研究，以期提高模型应用效果，延长洪水预见期，为实施流域防洪减灾及水资源合理利用工作提供决策支持。本论文进行的主要研究工作如下：　　（1）针对新安江模型参数众多，率定计算工作量大、耗时较长等问题，提出了一种模型参数率定的多核并行遗传算法。首先建立了多准则参数率定模型，并采用TOPSIS方法将多准则优化问题转换为单一目标优选问题；其次针对个体适应度值计算耗时较长，采用主从式模式实现遗传算法的并行化；最后引入禁忌策略避免个体重复计算，以减少系统运算负荷，进一步提高计算效率。应用实例表明，所提方法不仅可以获得较高质量的模型参数，保证水文模型预报精度，同时能有效提高参数率定计算效率，为水文模型参数率定提供了新思路。　　（2）在分析前期影响雨量（Pa）常规计算方法存在问题的基础上，提出了一种基于改进粒子群算法的前期影响雨量逐时段修正方法。在场次洪水预报时根据实时降雨及流量信息结合粒子群算法对Pa逐时段修正，实时滚动更新预报洪水过程，以提高新安江模型应用可靠性。为提升粒子群算法性能，通过混沌初始化提高初始种群质量，利用禁忌搜索策略扩大搜索空间，提高全局搜索避免早熟收敛，在相邻修正时段间引入最优个体保留策略提高算法稳定性和运算效率。应用实例表明，所提修正方法能有效保证Pa准确性，改善新安江模型洪水预报效果。　　（3）结合气候预报系统（Climate Forecast System，CFS），提出了一种考虑CFS降雨信息的气象水文耦合滚动洪水预报模型。首先介绍了CFS产品降雨预报解析方法及CFS降雨预报精度分析方法；其次构建了CFS降雨预报驱动新安江模型的单向气象水文耦合模型。应用实例表明，CFS产品未来24h降雨预报对于无雨、小雨预报具有较高预报精度；对于中雨预报有一定参考价值；暴雨及以上量级降雨预报可靠性不高。耦合CFS未来24h降雨预报的滚动洪水预报应用结果表明，考虑CFS预报降雨信息能有效延长洪水预见期，提前预知未来洪水过程。　　最后对论文进行了总结，并进行了展望。