随着社会经济的迅猛发展,人类生产规模的不断扩大,工业、农业和生活污水的肆意排放,使大量的有害物质排入水体造成周围水环境物理和化学性质的变化。水质评价是防治水污染,规划和治理水环境的基础性工作。利用合理的水质评价方法评价区域内水环境,根据评价结果进行水质变化趋势分析,针对当前流域内水环境存在的问题,提出相应的保护措施改善水环境,为水资源的可持续发展提供有力保障。海河流域是我国七大江河之一,包含天津、北京、河北、山西、山东、河南、内蒙古和辽宁8个省、自治区、直辖市的全部或部分地区,流域面积31.8万平方公里,在这个流域共生活着约1.5亿人口。近年来海河流域周边污染加剧,水质严重下降,富营养化现象比较严重。本文根据海河流域选取潮河(密云水库入口)、永定河(官厅水库出口)、海河(入海口)、黎河(于桥水库入口)、洋河(官厅水库入口)、岗南水库(库体)、卫河(豫冀鲁三省交界)7个评价断面2013-2015年的水质监测资料,利用模糊综合评价法建立水质评价模型,采用熵值法对各断面的各个评价指标进行权重的计算,并建立权重集,评价出各断面的水质状况。评价结果表明海河流域几个监测断面的主要污染物均为氨氮,运用此方法得出的评价结果与实际监测结果基本一致。现阶段必须对流域内的污染进行有效控制,防止富营养化的加剧和恶化。采用基于神经网络的水质预测模型进行对海河流域水质的预测,选取2013年4月至7月的监测数据做为样本数据,预测得到主要污染因子含量的变化趋势曲线与实测值进行对比,鉴定该方法在海河流域预测中的可行性,为海河流域水污染的管理和防治提供科学依据。通过了解海河流域的污染现状,对总体水质有一个了解,为海河流域的环境规划、环境管理及决策者提供一个可靠的科学理论依据。用基于神经网络的水质预测模型预测水质的变化趋势,使人们充分认识到海河流域的水质恶化问题的严峻性及开展其水环境的保护修复工作的必要性。