我国是世界上黄土分布最广的地区,黄土面积占国土总面积的近7%。黄土丘陵是黄土地区的主要地貌形态,地形切割强烈、沟壑纵横、坡面陡峭是其主要地形特点。黄土区降雨多集中在7-9月份,降雨强度大,导致该区中小流域洪水具有产流快、洪峰高、历时短、流速急和破坏力强等特点。黄土区下垫面易受自然和人类活动的影响,暴雨和局部强降雨等引起的中小流域洪水预报一直是自然灾害等相关领域的重要研究课题。论文采用混合智能计算方法,应用烟花算法(Fireworks Algorithm-FWA)和K最近邻(K Nearest Neighbor-KNN)方法,对极限学习机(Extreme Learning Machine-ELM)模型进行改进,建立下垫面变化条件下黄土区中小流域的数据驱动洪水预报模型并进行适用性研究。不仅对洪水预报方法具有重要的理论意义,而且对黄土区中小流域的防洪减灾具有较高的应用价值。本文以晋西黄土区圪洞流域为研究区,通过分析流域下垫面特征,将流域下垫面变化划分为三个时期,分析计算了不同时期流域水文特征和洪水过程中的降雨损失;提出了KNN-FWA-ELM洪水预报混合模型,并将其应用于圪洞流域洪水预报中;通过对比KNN-FWA-ELM模型与HEC-HMS模型在不同下垫面条件、不同洪水特征下场次洪水的模拟结果,分析KNN-FWA-ELM模型在王家沟试验小区典型场次洪水预报中的应用效果,评价了KNN-FWA-ELM模型在黄土区典型中小流域洪水预报中的适用性。取得的主要成果如下:(1)流域水文特征分析。在1964-2012年期间,流域年降水量下降不显著,但年径流深呈明显下降趋势。年径流系数与土地利用变化的多元线性关系表明,黄土区增加林地面积可有效拦蓄径流,减少山洪灾害的发生。通过对比分析不同时期洪水演变特征,发现修建梯田、植树造林等水保措施可有效拦截降水、衰减洪峰流量和洪量,并延长滞时。相同级别雨量及雨强下,洪量和洪峰流量的衰减幅度分别为9.32%-92.90%和4.61%-80.22%,滞时延长了0.58-1.38h。流域降雨损失主要受林地面积占比和地形坡度的影响,降雨损失随着林地面积占比的增加和地形坡度的减小而增加,且林地面积占比对降雨损失的影响大于地形坡度。从1964年到2012年,在相同量级降雨条件下,随着林地面积占比的增加,降雨损失占比与林地面积占比的相关系数由0.6397上升至0.8413。(2)KNN-FWA-ELM洪水预报模型的构建。针对黄土区特殊的地形、微地貌和植被等下垫面变化条件,对ELM模型在黄土区典型中小流域洪水预报中的优缺点进行分析。为了实现模型参数优化和洪水连续预报,以MATLABR2016b为平台自行编程,运用烟花算法和K最近邻方法对ELM模型进行了改进,提出并构建了一种适用于黄土区中小流域洪水预报的数据驱动混合模型(KNN-FWA-ELM),并在模型的输入与输出中考虑了不同时期流域下垫面特征的变化。(3)KNN-FWA-ELM洪水预报模型的应用及评价。将KNN-FWA-ELM模型和ELM模型应用于圪洞流域,对不同时期、不同等级的场次洪水进行模拟预报,依据洪峰流量误差、峰现时差、纳什系数、相关系数和均方根误差五个指标,分别对两个模型的场次洪水模拟结果进行了分析评价,结果表明KNN-FWA-ELM模型的模拟效果更优、模拟精度更高。(4)KNN-FWA-ELM洪水预报模型的适用性分析。为了进一步探讨KNN-FWA-ELM模型在黄土区中小流域洪水模拟预报中的适用性,依据场次洪水模拟合格率、洪峰流量误差、峰现时差、纳什系数、相关系数和均方根误差六项指标,对比分析了KNN-FWA-ELM模型与HEC-HMS模型在圪洞流域所有场次洪水及不同时期、不同洪水等级下场次洪水的模拟结果,同时依据均方根误差和平均绝对百分比误差,对KNN-FWA-ELM模型与HEC-HMS模型模拟的洪峰流量、洪量和洪峰滞时三个洪水特征值进行了比较,并将KNN-FWA-ELM模型应用于王家沟试验小区场次洪水模拟中。结果表明:KNN-FWA-ELM模型对圪洞流域和王家沟试验小区场次洪水模拟整体效果较好,且模型在圪洞流域的模拟效果优于王家沟试验小区。从不同时期场次洪水来看,KNN-FWA-ELM模型更适用于快速起峰且洪水过程持续时间相对较长的洪水、多峰之间间隔时间相对长或第一个峰为主峰的洪水、洪水过程不规则且持续时间长的洪水;对不同等级场次洪水,KNN-FWA-ELM模型对大洪水的模拟效果更优;从洪峰流量、洪量和洪峰滞时三个洪水特征值方面考虑,KNN-FWA-ELM模型对洪峰滞时的模拟效果更优。