我国是水资源分布极不均衡的国家,呈现南多北少的趋势。海南岛作为我国最南端的省份,其水资源特点是,水量丰富,水质偏好,这在我国的省份中是很少见的。但近几年随着海南岛经济社会的快速发展和人口的不断增长,水资源质量问题日益凸显。南渡江作为海南岛主要的地表水来源,对南渡江进行水环境质量评价工作有利于了解和掌握南渡江水体现状以及变化趋势,为海南岛水资源开发利用和生态圈建设提供安全保障。由于水环境系统自身的特点,以及传统水质评价方法普遍存在的一些问题,比如,预测精度不高、适用范围比较窄、忽略影响因素的随机性和模糊性等,为此,众多学者开始探索新的评价方法进行水质评价。而本文将云模型和支持向量机理论（SVM）进行结合,采用“SVM云模型综合评价法”用于南渡江水质评价中,为海南岛水资源开发和生态圈建设提供一种客观、易操作的水质评价方法。本文在对海南岛南渡江水量、水质等进行调查的基础上,结合云模型和支持向量机理论,根据2020年四季以及2015-2020年六年时间南渡江5个国控断面的实际监测情况和污染特征,采用SVM云模型综合评价法,以p H值、溶解氧（DO）、高锰酸盐指数(CODMn)、化学需氧量（COD）、氨氮、总氮和总磷7个指标作为水质评价参数,对南渡江断面进行水质现状综合评价,并与物元分析法的评价结果进行比对,研究内容及研究结果如下:（1）SVM云模型综合评价法综合考虑7个水质指标的相互影响,避免片面地评价水体。对收集到的7个水质指标进行归一化和PCA处理,并用交叉验证法确定最佳的参数c和g,最终得到评价结果,这个评价过程是对水体指标的综合评价,并加入了机器学习成果,所以得到的水质评价模型反映出了7个水质指标的综合结果。（2）在对南渡江水体进行水质现状综合评价时,物元分析法和SVM云模型综合评价法的评价结果都具有较高的可信度和客观性。但物元分析法在实际运用中计算公式复杂、计算量大,随着监测数据的增多造成评价结果出现误差的可能性也会增大。通过基本理论和实际计算过程比较,SVM云模型综合评价法在理论和实际运用中都优于物元分析法,其操作性更强,计算精度更高。可以认为SVM云模型综合评价法在南渡江的水质综合评价中是可行的和适用的,能够方便快捷地反映出南渡江的水环境现状。（3）采用SVM云模型综合评价法对2015-2020年期间的南渡江各断面水质进行分析,结果说明,近几年南渡江水环境质量处于优良状态,这与实际情况比较吻合,验证了模型的适用性。本文的研究宗旨是验证SVM云模型综合评价法可以很好地评价南渡江水质状况,从而可以推广到海南岛其它河流水质状况的评价中。