Hidrološki proces moguće je analizirati kao stohastički proces na osnovu koga se donosizaključak o njegovoj unutrašnjoj stohastičkoj strukturi. Struktura hidrološkog procesapredstavlja bitnu osobinu na osnovu koje se dobijaju informacije o njegovoj vremenskojzakonomernosti. Dugoročne promene u strukturi hidrološkog procesa predstavljajuznačajno pitanje savremene nauke. Isto tako, važna istraživačka pitanja predstavljaju imatematičko opisivanje hidroloških procesa, opisivanje njihove uzročno-posledičneveze sa meteorološkim parametrima, kao i predviđanje dugoročnih promena hidrološkihprocesa.Osnovni cilj ovog rada je razvoj metodologije kojom se analiziraju dugogodišnjepromene u hidrološkim serijama. U doktorskoj disertaciji su predložene metodologije zaformiranje stohastičkih modela za kratkoročne i dugoročne projekcije godišnjih imesečnih protoka.Metodologija za kratkoročne projekcije godišnjih i sezonskih protoka se zasniva nadekompoziciji vremenskih serija na trend, periodičnost, stohastičku i slučajnukomponentu, po uzoru na metodu TIPS koju je predložio Jevđević (1984). Predloženametodologija je nazvana modifikovana TIPS metoda. Vremenska serija se deli nadeterministički deo koga čine linearni trend i višegodišnja periodičnost. Drugi deopredstavlja stohastička komponenta koja se modelira autoregresionim modelima višegreda. Modifikacija TIPS metode se sastoji u identifikaciji makroperiodične komponentena uglačanim godišnjim i sezonskim serijama proticaja tehnikom LOESS. Na ovaj načinse uklanjaju oscilacije visoke frekvencije i olakšava identifikacija makroperiodičnekomponente koja je od prevashodnog značaja za razmatranje dugoročnih promena uhidrološkim nizovima. Ovako uspostavljen model se koristi za kratkoročne projekcijegodišnjih proticaja tako što se determinističke komponente ekstrapoluju, vrši seprognoza stohastičke komponente i određuje interval poverenja prognoziranih proticaja.Za razliku od kratkoročnih projekcija koje se dobijaju pomoću modela zasnovanog naunutrašnjoj strukturi serija protoka, za dugoročne projekcije mesečnih proticajapredložen je model koji koristi zavisnost proticaja od padavina i temperatura. Ciljmodela jeste da se omogući njegova primena za dugoročne projekcije proticaja naosnovu klimatskih scenarija. Primenom analize osetljivosti protoka na glavnemeteorološke faktore, utvrđeno je da na mesečne proticaje najviše utiču mesečnepadavine. Takođe, dugoročne promene u proticajima su posledica postojanja istihpromena u padavinama. Drugi uticajni faktor je temperatura, zbog čega je odlučeno dase model za dugoročne projekcije zasniva na zavisnosti protoka od padavina itemperatura. Za dugoročne projekcije protoka predložen je model SDTS, kojim semesečni proticaji dele na deterministički deo sastavljen iz kompozitnog nelinearnogtrenda, makroperiodične i sezonske komponente. Drugi deo je stohastički baziran natransfer funkcijama sa dvostrukim ulazom (padavinama i temperaturama) na mesečnojvremenskoj skali. Ostatak serije čini potpuno slučajna komponenta. Prve dvedeterminističke komponente u predloženom modelu SDTS (nelinearni trend imakroperiodična komponenta) se modeliraju na godišnjem nivou, dok se preostalekomponente modeliraju na mesečnom nivou.Pored modela SDTS, kao pomoćni model, razvijen je inicijalni model godišnjihproticaja zasnovan na transfer funkcijama sa godišnjim padavinama i temperaturamakao ulaznim vremenskim serijama. Ovaj model omogućava dugoročnu prognozu trendai makroperiodične komponente na godišnjem nivou.Primena modela SDTS sa dugoročnim projekcijama padavina i temperatura izklimatskih modela je moguća ukoliko se obezbedi ekstrapolacija svih komponentimodela u budućnost. U predloženom modelu komponente su ekstrapolovane na različitenačine: (1) Nelinearni trend i makroperiodična komponenta za budućnost su dobijene naosnovu simuliranih godišnjih proticaja inicijalnim modelom sa padavinama itemperaturama iz klimatskih scenarija na godišnjem nivou; (2) Sezonska komponenta ubudućnosti je formirana na osnovu pretpostavke da će se unutargodišnji ciklus proticajau budućnosti menjati u skladu sa promenom unutargodišnjeg ciklusa padavina; (3)Stohastička komponenta za budućnost je rezultat primene modela transfer funkcija namesečnom nivou sa mesečnim padavinama i temperaturama iz klimatskih scenarija.Hydrological time series is analysed as a stochastic process that is utilized to make aninference according to the internal stochastic structure. The stochastic structure of ahydrological process presents the main characteristic that is used to obtain informationabout its realization pattern through the time. The long-term change in the structure ofhydrological process presents essential issue of contemporary science. Also, theimportant research questions are mathematical modeling of hydrological process, itscause-consequence relation with meteorological variables and prediction of a long-termchange of hydrological process.The aim of this research is to develop the methodology used to analyse the long-termprojections in hydrological time series. In the doctoral dissertation the methodologiesfor constituting stochastic models for the short-term and long-term projection of annualand monthly flows are proposed.The methodology for short-term projection of annual and seasonal flows is based ondecomposition of time series on trend, periodical component, stochastic and randomcomponent inspired by TIPS method proposed by Yevjevich (1984). The proposedmethodology is called the modified TIPS method. The time series is divided into twoparts: the deterministic part which is constituted of linear trend and long-termperiodicity and the stochastic component is modeled by autoregression models of higherorders. The modification of the TIPS method consists of identification ofmacroperiodical component of annual and seasonal flows by using the LOESStechnique. In this manner, the high-frequency oscillations are removed. This fact isfacilitated identification of long-term periodical component which is of fundamentalsignificance for consideration of long-term changes in hydrological time series. Theestablished model is used for the short-term projection of annual flows by extrapolationof deterministic component, the projection of stochastic component and determining theconfidence interval of projected flows.In contrary to the short-term projections determined by using the model based oninternal structure of flow series, the model based on relations among flows,precipitations and temperatures is proposed for a long-term projection of annual flows.The aim of the model is to provide the application of long-term projection of flows inaccordance with climatic scenarios. The Application of sensitivity analysis of flowusing the main meteorological factors is determined by the precipitations as the majorinfluental parameter on flows pattern. Moreover, the long-term changes of flow timeseries are the consequence of the same multi-decadal changes in precipitations. Thesecond influential parameter is temperature. Due to this fact, the model for long-termprojection is considered to be constituted by using the relation among the flows,precipitations and temperatures. For the long-term projection the proposed SDTD modelis used for decomposition of the monthly flow series into the deterministic partcomposed of composite non-linear trend, macroperiodical component and seasonalcomponent. The second part is stochastic component modeled by the Transfer Functionswith multiple inputs (precipitation and temperature) on monthly time scale. The firsttwo deterministic components of the proposed SDTS model (non-linear trend andmacroperiodical component) are modeled at the annual level, while the rest of thecomponents are modeled by using a monthly time scale.In addition to the SDTS model, the Initial model of annual flows is developed as anauxiliary model based on Transfer Functions with annual precipitations andtemperatures as input time series. This model provides the long-term projection oftrends and macroperiodical component at annual level.The application of the SDTD model with long-tem projections of precipitations andtemperatures from climatic models is possible under conditions provided byextrapolation of all model’s components in the future. In the proposed model thecomponents are extrapolated by employing different manners: (1) Non-linear trend andmacroperiodical component in the future are determined by using the simulated annualflows which are modeled with precipitations and temperatures from climatic model atannual time scale, (2) Seasonal component in the future is formed on the assumptionthat the interannual flows will be changed according to the interannual changes ofprecipitations, (3) Stochastic component in the future is result of the Transfer Functionmodel on monthly time scales with monthly precipitations and temperatures from theclimatic scenarios