对河流未来较长时间段内的径流量的丰枯、旱涝变化情势进行预报。预见期为3～10 d的预报为中期水文预报，10 d以上1年以下的为长期水文预报，超过1年的为超长期水文预报。影响径流变化的主要因素是降水和蒸发，它与天气条件的变化密切相关。因此，中长期水文预报是在中长期天气预报的基础上，结合流域下垫面的变化条件进行径流预报。

中期水文预报方法

主要考虑的因素是影响本流域降水量的水汽条件与抬升作用。前者常用700 hPa或850 hPa形势图，在水汽输送通道上选择指标站的露点或比湿来反映。后者常用冷空气强度和地形条件来表征，然后由统计方法得出预报结果。也有应用上一旬的平均环流、前期下垫面的情况以及前期水量等因素与预报对象建立回归方程，来预测下一旬的水量。谐谱分析中期天气预报方法，也可用于中期水文预报。它是在分析大型环流的超长波与长波活动的时空变化波谱特征及物理量谱特征的基础上，用谐谱参数或其他环流因子与预报对象建立预报模型，作出中期水文预报。

长期水文预报方法

主要是考虑影响水文周期变化过程的各种因素，分析水文要素自身变化的规律来进行预报。应用大气环流前后期的演变规律，由前期环流预报后期的水文情势是主要方法。作中小河流预报时，要注意恰当选择能反映小尺度扰动的因子。在归纳旱涝年模型和判断相似时，较多地采用聚类分析法，而在制作区域或多站预报时，还采用主分量分析与典型相关等统计方法。

应用水文要素自身演变的统计规律，进行长期或中期预报，是中长期水文预报的又一途径，采取的方法主要是水文时间序列分析。20世纪60年代初，中国开始把平稳随机过程的理论应用于径流长期预测。考虑到水文序列一般不具有平稳性，把水文序列分解成趋势项、周期项、随机项，分项预测后进行叠加，其中周期的识别一般用周期图、谱分析和方差分析来进行。70年代，自回归模型得到进一步的应用。ARMA（自回归移动平均）模型、ARIMA（自回归移动平均求和）模型、季节ARIMA模型以及非线性的门限自回归模型也已用于径流预报。

发展过程

中国古代已有关于水文情势长期变化的记载。如《史记·货殖列传》记有:“六岁穰，六岁旱，十二岁一大饥”，反映了当时黄河流域一带旱涝年景交替出现的多年变化。11世纪，出现了应用前期水文情况对后期水文情况进行估计的记载。《宋史·河渠志》有“立春之后，东风解冻，河边人候水初至，如涨一寸，至夏秋大汛定涨一尺，历有信验”之语。虽是带有某种臆测性质的直观经验，但已含有长期水文预报的萌芽，属于古代科学的范畴。近代的长期水文预报，到19世纪末、20世纪初才开始出现。50年代末，普遍应用环流分型、气象要素等方法研究洪水与年径流的长期预报。1959年水利电力部水文局利用高空气象因素研制了华北地区中小河流的中期洪水预报。1960年长江流域规划办公室进行东亚大气环流的韵律及其在长期降水与水文预报上应用的研究。

1956年H.A.卡特维里施维尔提出的“径流过程是连续随机过程”的著名论点在长期水文预报中获得应用。70年代中期以后，由于气象学、海洋学、统计学与计算数学等学科的发展，以及日地关系与海气关系的深入研究，大量新的探测手段的出现与电子计算机的广泛应用，中长期水文预报的研究在影响因素的探讨、长期演变规律的研究和预报方法方面都得到新的进展。