水资源是人类生存发展必不可少的重要资源，它不仅保障着人们的基本生活用水需求，对社会进步和经济发展也起着至关重要的作用。目前各种水问题日益突出，水资源已逐渐成为制约经济发展的“瓶颈”资源，而水资源可持续利用是解决水危机的唯一方法。在此情况下，对水资源可持续利用状况进行定量分析和评价，具有现实的实践意义和理论价值。本文在充分吸收前人研究成果的基础上，采用理论分析和实例应用相结合的技术路线，以黑龙江省为例，进行水资源可持续利用评价研究。（1）总结了国内外水资源可持续利用评价指标体系和评价方法研究现状，并概括了目前存在的主要问题。（2）分析了水资源可持续利用评价指标体系的建立原则和方法，确立了初始指标，利用聚类-熵权法从初始指标里筛选得到12指标的黑龙江省水资源可持续利用评价指标体系。（3）建立了基于支持向量机的水资源可持续利用评价模型，利用遗传算法对支持向量机参数进行优化选择，分别利用基于遗传算法的分类支持向量机模型和基于遗传算法的回归支持向量机模型对黑龙江省2003-2010年的水资源可持续利用状况进行评价。（4）结合小波分析和BP神经网络各自的优点，建立了基于小波神经网络的水资源可持续利用评价模型，并对黑龙江省2003-2010年水资源可持续利用状况进行评价。（5）结合模糊系统和BP神经网络各自的优点，建立了基于T-S模糊神经网络的水资源可持续利用评价模型，并对黑龙江省2003-2010年水资源可持续利用状况进行评价。（6）对所建评价模型的结果作对比分析。结果表明，三种评价模型所得到的评价结果基本相吻合，黑龙江省水资源可持续利用能力多年来处于3级水平。（7）对12指标进行灵敏度分析。分析结果显示，不同指标的灵敏度相差较大，并根据灵敏度分析结果给出针对性的对策建议。