随着我国经济、社会的迅速发展和城市化进程的不断加快，水环境污染问题已成为严重制约经济社会可持续发展和危害人们身体健康的重要因素。然而，水环境污染防治工作的开展是建立在对水质污染情况有着深刻认识的基础上的。　　多元统计分析的优势正是对多维复杂数据集合进行科学分析。通过多元统计分析对水质污染进行评价分析，可以对高维水质监测数据集合进行最佳综合，迅速将隐没在其中的重要信息集中提取出来，准确地认识水环境中元素的内在联系。但是，多元统计方法在有效的解释复杂水质监测数据矩阵中隐藏的水质信息的同时，也出现了一些方法运用中的不足：一方面是逆指标处理方式和提取主成分个数的不合理；另一方面是多元统计分析运用在水质评价前的方法适用性检验不充分，使得提取的综合评价因子不能很好的进行综合评价，对水环境防治工作的指导能力有所降低。　　为解决以上问题，本文对逆指标处理方式和主成分提取原则进行了改进，补充了基于组合多元统计分析的水质评价方法适用性的检验体系，提出了改进后的基于组合多元统计分析的水质评价方法。利用改进后的水质评价方法对北京市温榆河流域的监测数据进行了水质评价分析，综合评价因子的综合评价能力提高了近8％；监测断面的分组有效解释了水质污染的空间差异性，结果正确率提高了近40％；重要判别指标的茎叶图直观反映了指标监测值与污染程度的关系；判别函数的判别能力从90.5％提高到了100％，能够有效对新增监测站点的数据进行污染程度的定性分析；得到的分析结果，促进了北京市温榆河流域水质情况的深入了解，从而对温榆河的水环境保护提供了数据支持。　　总之，本文对传统方法中的逆指标处理、主成分提取规则和方法适用性检验体系等关键技术进行了理论分析并提出了一些改进方案，进一步提出了一套完整的基于组合多元统计分析的水质评价方法，最后以实验结果证明了改进后方案的有效性。改进后的基于组合多元统计分析的水质评价方法对今后的水质评价将有一定的参考价值和借鉴作用。