东北地区作为国家的工业化基地,以其齐全的工业体系,曾在我国工业发展史上写下无数辉煌,被称为“新中国工业的摇篮”。然而东北老工业基地的形成在许多情况下是以环境牺牲为代价的。长期以自然资源开采为主导产业的传统经济发展模式也带来了严重的环境问题,形成“高消耗、高投入、高污染”的基本特征。这些沉重的环境问题,已成为今天东北地区经济与社会发展的羁绊。本文以“东北老工业基地环境污染形成机理与生态修复研究”国家重点基础研究发展计划(973计划)为依据,以辽河水环境质量为研究对象。首先对辽河流域1990～2006年的水环境污染数据进行梳理与分析,基于ArcGIS Engine平台设计了辽河流域水污染信息系统,通过对辽河流域内不同类型空间数据的整理,在ArcGIS框架下进行存储管理,并对辽河流域各断面中的不同污染物数据进行归类整理,在属性数据库中进行存储管理,基本上在统一的框架下对辽河流域空间信息数据与断面污染物数据进行了集成并且对划分的不同功能模块予以实现。通过系统对辽河流域不同类型的空间数据进行叠加显示,使管理人员可便捷地获取所需要的研究范围及内容;通过对空间数据的查询、编辑等操作,可了解监测断面的详细信息并且对后续的污染监测数据进行及时准确的更新;通过辽河流域污染物数据库的更新、修改等维护操作对数据库进行管理,使决策者更加有效地从海量污染数据中获取所需研究的污染物浓度值,为进一步的分析提供必要的数据支持。对监测断面所包含的污染物信息进行梳理,选择出水质评价所研究的13种污染物,对不同水环境质量评价方法的综合比较与分析后,采用BP神经网络模型对所选污染物进行综合评价,得出监测断面在不同污染物综合影响下的水质结果。并且运用模糊数学中的隶属函数对BP神经网络模型进行修正,增加了BP神经网络对辽河流域水环境质量评价的准确性。结果表明BP神经网络对水环境研究结果准确,可作为水环境质量评价的方法;辽河流域水质呈现逐渐转好的趋势,但总体水环境负担较重,季节变化对监测断面污染程度的影响较大。