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随着山西省经济的不断发展，水资源短缺问题逐渐成为限制山西省发展的重要性因素。抽取黄河滩地地下水作为解决水资源短缺问题的一种手段开始被广泛利用，但工程实际可抽取地下水流量和理论取水流量总是相差过大，由此需要建立能够描述取水渗流特性并能较精确地计算渗流流量的渗流模型。本文以黄河中游河床自然沉积砂卵石介质为研究对象，进行了黄河河床天然砂卵石介质、同径砂卵石介质和不同级配的砂卵石介质中的渗流试验；分析了不同砂卵石介质中的渗流特性；建立了适宜描述黄河滩地砂卵石介质非达西渗流的渗流模型并确定了模型参数。分析了不同级配砂卵石介质的物理性指标与非达西渗流模型参数之间的关系及其影响程度；进行了输入变量为不均匀系数、曲率系数和有效孔隙率任意组合下的模型试算，通过比较模型计算精度最终建立了以不均匀系数、曲率系数和有效孔隙率为输入变量，以非达西渗流模型参数渗透率和惯性系数为输出变量的BP神经网络模型。本文研究结论：(1)黄河滩地砂卵石介质中渗流的水力梯度与渗透流速之间不是很好地符合达西定律，而呈非线性关系，Forchheimer方程能很好地描述这一阶段的水流运动过程；黄河河床天然砂卵石介质、剔除了≥9cm(大漂石)和≤0.01cm（特细颗粒）的砂卵石介质、平均粒径大于2mm的砂卵石介质、不同级配砂卵石介质的砂卵石介质中的渗流特性不能很好地符合达西线性定律，而符合Forchheimer方程，渗流流态处于紊流状态；(2)不均匀系数、曲率系数、有效孔隙率是影响砂卵石介质非达西渗流模型参数的主要影响因素，可以用不均匀系数、曲率系数、有效孔隙率预测砂卵石介质非达西渗流模型参数。但由于各主要影响因素与模型参数之间呈现出不同的拟合关系，如乘幂关系、指数关系、二项式关系，输入变量和预测变量之间呈现复杂的非线性关系，因此需选用具有复杂非线性输入输出特性的BP神经网络模型建模。(3)建立的关于预测渗透率和惯性系数的BP神经网络模型能够给出比较满意的预测值。网络模型在较小的训练次数下即完成了训练，模型预测变量渗透率和惯性系数的预测精度可达89%以上，达到了目标精度。本文就通过黄河滩地砂卵石介质的物理性指标预测砂卵石介质非达西渗流模型参数展开了较为深入的研究，所得结论对黄河滩地取水工程有着重要的理论意义和实际价值。