水质污染逐渐成为影响人类生活和发展的重要问题之一,对水质进行评价预测研究显得尤为重要。本文以2006年洞庭湖14个主要监测断面13个指标的数据和洞庭湖1997～2006年水质总氮(TN)、总磷(TP)、化学需氧量(COD)的监测数据为基础,对洞庭湖水质进行评价预测,建立评价预测模型；给出了基于ArcViewGIS的洞庭湖水质预警平台设计方案,主要工作如下：(1)根据单因子指数法和综合指数法对水质进行评价,得出每个断面的综合污染指数,其中,综合污染指数最大的断面是东洞庭湖,为0.6432,污染最严重；最小的断面是小河嘴,为0.2355,污染最轻。(2)基于主成分分析法对水质进行评价,得出每个断面的主成分得分和综合得分,其中,得分最高的断面是东洞庭湖,为1.3057,污染最严重；得分最低的断面是小河嘴,为-0.8839,污染最轻。(3)运用层次分析法进行水质评价,结果表明,东洞庭湖断面权重得分最高,为0.4629,污染最严重；小河嘴断面得分最低,为0.2138,污染最轻。(4)采用灰色关联法对水质进行评价,各断面中东洞庭湖权重得分最高,为1.9731,污染最严重；小河嘴得分最低,为0.4887,污染最轻。并对上述评价方法的特点与效果进行了比较。(5)通过确定白化权函数和灰数,建立基于灰色聚类法的水质预测模型,历史数据回检表明,预测准确率达80%,效果较好。(6)根据洞庭湖水质特征,建立BP神经网络与非线性回归分析的混合预测模型,预测误差较小,结果比较理想。(7)建立支持向量机的水质预测模型,预测水质类别,预测结果误差很小并对三种预测方法的特点与效果进行了综合比较。(8)基于ArcView GIS,给出了洞庭湖水质预警平台设计方案,主要包括数据库设计、功能模块设计、平台框架设计以及模型库设计等。