河流径流量变化直接影响泥沙输移与河床演变,人类活动干扰了河流自然的水沙关系,进而对整个河流环境产生重要影响。本文探寻澜沧江自然条件下水沙关系并预测输沙通量变化,这对于认识河流运动规律、搞清人类活动影响有着重要的科学意义和应用价值。通过研究得到如下主要认识:(1)分析澜沧江旧州站和戛旧站输沙通量与流量的自然变化,建立了输沙通量导数与流量的关系式,公式系数为流域系统属性的综合反映,上中游站的指数差异反映了泥沙通量除上游来沙外还依赖于沿程冲刷和支流入汇的补给。进而积分获得了澜沧江输沙通量与流量的高次方幂函数关系,将以往经验拟合获得的关系提升到理论层面。(2)基于Mann-Kendall法分析了旧州站径流量和输沙通量的56年变化趋势,检测到1998年因暴雨导致的水沙通量突变和2005年因电站水库引起的输沙通量突变。利用morlet小波分析了旧州站48年的水沙通量周期变化,揭示了以18年为第一主周期和以8年为周期的水沙内在变化规律,输沙通量还存在不同于径流量的13年周期变化。(3)分析水沙资料得到输沙通量峰值约迟后于径流量峰值一天的不同步变化特性,用于优化BP神经网络,通过小波消噪改进模糊集对分析模型。将改进前后的神经网络和集对分析模型分别对旧州站月、年输沙通量进行预测,结果表明优化BP神经网络模型很好地改良了原模型预测的峰值偏移现象,提高了预测精度。小波神经网络预测月输沙通量的精度与优化BP神经网络模型相当,且峰值预测更为精确,而优化BP神经网络则更适合趋势预测。通过改进的集对分析模型对年输沙通量预测精度最高且突变适应性好,与BP神经网络对比,定量分析了人类活动对输沙通量的影响。