数字水文模型已成为水文、水资源管理工作者必不可少的工具。从短期洪水预报到中长期水库来流量预报，从水利工程设计到城市排水系统规划，从水资源管理规划到研究气候变化对水文水资源的影响，都需要用到水文模型，然而水文模型所产生的信息一直受困于各类不确定性因素，给模型使用者对模拟信息的理解带来困难，也使模型的广泛应用受到一定限制，本书全面系统地介绍了流域水文模型参数率定和不确定性分析的理论方法，是一本值得水文水资源工作者使用的参考书。
本书主要内容包括以下几个方面：依据水文模型参数估计研究与应用中的基本假设，将水文模型参数估计问题划分为确定性参数估计和概率估计两类；系统介绍了遗传算法和模拟退火算法之类经典启发式优化算法以及混合和策略优化算法SCE-UA算法在确定性水文模型参数优化中的应用，并以SCP-S0算法为例，给出了针对水文模型参数优化问题进一步发展优化算法的一般思路；详细介绍了基于贝叶斯统计理论进行水文模型参数概率估计的方法，如GLUE算法和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法；从异参同效、参数间相互作用、目标函数对于参数的敏感性、模型误差以及人为因素等角度，分析了两类水文模型参数估计中存在的不确定性。