洪水预报系统的抗差性研究，就是把抗差理论引入洪水预报中，利用抗差系统具有的抗差能力，使许多严重的不正常因素误差影响，根本就不能进入系统，这样，减少了系统的污染机会，降低了不正常因素的影响，可大大提高系统的稳定性和洪水预报的精度。首先把抗差理论引入AR模型的参数估计中，利用抗差系统具有的抗差能力，提出了AR模型误差方程参数动态抗差估计方法。结果表明，当观测值中不含粗差时，采用最小二乘法、Huber估计方法、IGG估计方法率定的参数结果相差不大，采用该参数的AR模型进行实时校正，校正效果也比较接近。一旦观测值中出现粗差，采用传统的最小二乘法率定参数的AR模型进行校正，校正效果有大幅度下降；而采用具有抗差效果的Huber估计、IGG估计率定参数的AR模型进行校正，校正效果只有微小下降，能保证洪水预报的精度。分析水库入库实测流量中粗差的特点，把抗差理论与方法引入水库入库洪水预报和误差实时修正中，研究了具有抗差特性的洪水预报实时修正方法，以抗御粗差和极值误差对修正结果的影响，增强了修正结果的稳定性。提出了抗差均方差的概念来比较各种估计方法的有效性。结果表明，抗差估计方法对于大误差的剔除比较有效。入库流量波动大的水库，抗差估计方法与非抗差估计方法估计的参数差别较大，抗差均方差减小的幅度大；反之亦然。然后根据遥测系统雨量观测资料误差的类型和特点，结合抗差最小二乘法，提出了雨量观测资料误差三步权函数修正方法。每一步均利用雨量资料误差的不同特点，提出不同的权函数进行修正。论文考虑了面平均雨量是否分级，降权函数的选取等问题，共设定了4种抗差方案进行计算。并对抗差后的雨量资料采用新安江模型进行产汇流计算。计算结果表明，采用雨量观测误差三步权函数修正法是有效的，能准确剔除雨量资料的粗差，改善雨量资料的合理性，提高洪水预报的精度。最后采用抗差岭估计来推算单位线，该方法既可以解决共线性的问题，也可以抗御粗差的影响，得到比较稳定的单位线。