地理信息系统（GIS）可将地理要素与水文分析相融合，在水文分析的诸多领域发挥着重要作用。本文在总结多方面研究成果的基础上，基于ArcGIS软件平台和SRTM_DEM数据，对泾河流域地形特征和水系河网进行提取分析，同时，根据流域水文站点的多年平均降水数据，应用四种方法进行空间插值研究，并采用遗传算法优化的BP神经网络和灰色系统模型预测径流变化。论文从流域角度系统地分析研究，主要得出以下结论：（1）从流域角度，在ArcGIS平台中，提取泾河流域微观和宏观地形特征要素，并进行可视化表达。分析表明流域大部分地区为1800m以下的中低海拔区，西北部地势较高，东南部河谷地势最低，与流域实际地形相符。流域大多数地区坡度小于25°，陡坡和急陡坡较少，绝大部分地势较为平缓，但山地河谷不少，部分地表崎岖程度较大。从地形起伏程度来说，多数不大，丘陵地形较多，其次是小起伏山地，平原和台地稍少，颇具黄土高原地貌特色。（2）本文通过SRTM_DEM数据提取流域水系河网，选取阈值为5000（40.5km2），能较好地反映地区水系，同时划分子流域、提取流域边界等，结果显示应用该数据提取流域特征具有较高的精度和准确性，可为流域数字化、水资源规划开发、构建分布式水文模型等方面应用提供地理信息。（3）分别采用距离倒数权重法、径向基函数法、克里金法和协克里金法，对泾河流域及周边20个气象站的多年平均降水量进行空间插值，并对结果交叉验证，其误差分析表明：克里金法插值均方根误差最小，插值效果最好，较能反映该流域多年平均降水量的空间分布特征。泾河流域降水量空间分布变化幅度较大，南部和东南部的降水明显多于北部和西北地区，呈明显的平缓梯度状。（4）基于以上研究分析内容，将泾河流域划分为四个子流域，并应用克里金法对泾河1961~1996年的各年平均降水量进行空间插值，将所得结果与流域内四个水文站的实测降水均值，以及水库实测年径流量资料，分别建立了GA-BP神经网络和灰色系统模型。从1994~1996年径流的预测结果来看，GA-BP模型预测值的相对误差分别为-11.07%、0.19%、-3.39%，GM（1,6）模型预测值的相对误差依次是-0.96%，10.66%，-5.86%，两种预测模型精度都较高，前者适用于中长期序列的预测，而后者在短时间序列预测中优势更为明显，两者都为预测年径流量和提高精度提供了较好的途径；但径流序列变化极其复杂，对径流变化影响因子应深入分析，进一步把握序列变化规律和内在特性，所建模型在不同条件下的适用性还有待于进一步检验。