宁夏地处我国西北内陆,山丘沟壑区约占全区总面积的2/3,特殊的地理环境和水文条件致使宁夏山洪灾害频繁发生,给人民的生命财产安全造成巨大威胁,严重制约着经济社会的可持续发展。为解决宁夏山洪灾害防治工作中监测预警指标难以准确量化的现实问题,本文基于宁夏山洪灾害防治现状,系统开展了宁夏山洪灾害监测预警指标的计算及智能预测研究,主要研究内容如下:(1)在全面分析宁夏水文气象、地质地貌、雨洪特性、山洪成因与灾害特点的基础上,综合划分了宁夏山洪灾害区域。选择降雨分布、地形地貌特征、行政区界和下垫面类型四个因素作为划分依据,基于GIS平台分析并绘制了降雨分区图、地形地貌分区图、行政分区图和下垫面分区图,经分析比较和优化处理后,将宁夏全区划分为16个山洪灾害区划。(2)基于宁夏山洪灾害来势迅猛、成灾快的特点以及防汛工作对于山洪灾害预警的实际需求,选择临界雨量作为宁夏山洪灾害监测预警指标,确定临界雨量分析量级与计算历时,采用暴雨等值线与P-Ⅲ频率曲线综合分析计算了各区划不同重现期不同历时的临界雨量监测预警指标阈值。(3)以苦水河流域作为典型流域,由苦水河流域50年一遇与100年一遇监测预警雨量阈值推求了对应重现期的设计洪水过程,建立了苦水河河道与两岸区域的一、二维水动力动态漫溢耦合数值模型,模拟了洪水漫溢运动及其在两岸二维平面区域内的演进过程,统计分析了两岸淹没区域灾害影响情况。(4)根据苦水河流域漫溢洪水淹没村庄的积水深及对应的漫溢断面流量,基于BP人工神经网络,建立了映射苦水河流域灾害、水情与雨情复杂关系的智能预测模型,科学预测了不同灾害特征对应的临界雨量,并与水文统计结果进行了对比分析与相互验证。结果表明:模型预测相对误差均小于5%,分析精度较高,可以较好的反映灾害分布、河道流量与降雨量之间极其复杂的非线性关系。本文划分了宁夏山洪灾害区划,分析研究了各区划雨量监测预警指标及苦水河流域山洪预警与灾害影响,建立了基于BP人工神经网络的苦水河流域降雨量智能预测模型,提供了一种临界雨量预测的新方法。本文山洪灾害预警指标与智能预测研究成果可为宁夏山洪灾害监测预警预报提供一定的技术支持。