随着社会经济的飞速发展,城市建设也向着纵深化方向发展,城市空间得到充分的利用,高空和地下空间资源越来越多地被加以开发,尤其深基坑的开挖几乎都涉及到降水问题,而针对非软土地区基坑降水对地面沉降的研究己引起广泛关注。论文首先介绍了降水在基坑工程中的作用、基坑降水对周围环境的不利影响以及降水作用下基坑沉降与时间的关系,并对常用的地面沉降计算公式及其适用条件进行了分析。然后在收集、整理和分析北方非软土地区历史数据的基础上,借鉴国内外研究成果,利用SPSS软件进行因子分析,选取对地面沉降影响较大的因子,建立多元回归模型。最后以北京地铁五号线作为工程实例,对BP神经网络在基坑降水地面沉降预测领域的应用进行了研究。最终结果表明：通过自变量系数的大小确定该影响因素对系统整体的影响作用程度,有利于指导优化系统的实践。BP网络的收敛速度比较快,训练的精度很高,实现了观测沉降量与预测值的拟合,并且网络对每一组数据的拟合都达到要求,预测结果对观测值有充分的解释能力。这对于防治环境地质灾害,有效控制地面沉降具有十分重要意义。