近年来,我国经济保持高速平稳的增长,到2010年中国已跃升为全球第二大经济体。然而在经济增长的同时,水环境质量却日趋恶化,当前水污染问题已严重制约了我国经济、社会的可持续发展。流经晋冀豫三省的漳河作为多个饮用水源地的河流,其上游的水质状况引起广泛关注。本文采用基于组合赋权的灰色关联评价法和季节性肯达尔检验法对漳河上游水质进行评价及趋势分析,并通过BP神经网络模型进行了水质预测,为决策者了解水质状况、发展态势和制定相关保护政策提供一定的科学依据。本文主要研究内容及结论如下:(1)收集并整理了2014~2016年漳河上游麻田、合漳、三省桥和观台断面的水质监测资料,查阅有关漳河上游水质污染的相关文献并根据河流水质特性确定了溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、总氮、总磷、五日生化需氧量、氟化物7项水质指标作为研究对象。在灰色关联理论中,引入层次分析法和熵权法对各指标进行组合赋权,对水质进行综合评价。四个断面的评价结果显示:2014~2016年漳河上游水体污染较轻,水质整体处于Ⅱ类水以上,水质状况良好。(2)对漳河上游的水质指标进行了时空变化趋势分析,并采用基于季节性肯达尔检验原理开发的PWQ-trend2010软件对漳河上游7项指标2012~2016年的变化趋势进行了分析,四个断面的结果显示:高锰酸盐指数、五日生化需氧量和总磷无明显变化;总氮呈现显著的下降趋势;氨氮、氟化物呈现高度显著的下降趋势;溶解氧在麻田、观台断面分别呈现显著的上升和下降趋势。(3)利用MATLAB软件建立了基于改进算法的BP神经网络水质预测模型,以2016年为基准年,预测2020年水质状况,预测结果显示:麻田、合漳、三省桥和观台断面水质总体处于Ⅰ类标准,但值得注意的是总氮单个指标总体超出Ⅴ类标准,污染严重。