城市原水水质直接关系到人民群众的健康和经济发展与社会稳定的大局,通过对原水水质的预测可以了解水质的变化状况,在设计中选择合理的处理工艺,在运行管理中针对水质波动状况及时地采取有效的处理措施。全面评价水原地水质安全保障程度,进行污染趋势分析,提出相应的保护措施,对保障人民生活,促进当地经济和社会发展有着重要意义。现在预测的主要有机理模型与非机理模型两大类,每种模型方法既有其优点,同时不可避免其缺点。本文尝试将非机理模型中的灰色马尔可夫GM(1,1)模型运用到水质预测的领域,并且进一步运用了马尔可夫模型对预测结果进行优化。结合工程实例对水质指标指数进行分析和预测,从结果中可得知该原水的水质的变化趋势以及未来水质的预测数据,可作为相关部门采取相关措施的理论依据。灰色马尔可夫SC GM(1,1)模型兼有灰色SC GM(1,1)模型和马尔可夫链的优点,能充分地利用历史数据给予的信息,并能克服随机波动性较大的数据列对预测精度的影响,适应于水源水质的预测。结果表明该预测模型具有较强的工程实用性。水质评价的主要内容是评价水体污染程度,划分其污染等级,确定其主要污染物。水质评价的目标是能准确地指出水体的污染程度,了解掌握主要污染物对水体水质的影响程度以及将来的发展趋势,为水资源的保护和综合应用提供原则性的方案和依据。本文尝试将灰色系统理论运用于水质评价领域,通过灰色聚类评价方法评价水质的好坏程度以及各种水质指标对原水水质的影响程度以及将来的发展趋势。本文运用实例证明灰色系统理论在预测与评价水源地水质安全保障程度、污染的趋势有较好的效果。根据预测与评价结果,我们可以提出相应的保护措施,在规划设计中选择合理的处理工艺,在运行管理中对水质状况波动及时地采取有效的处理措施,为提高饮用水水质安全性,预防疾病,提高人民健康水平,保证社会稳定,为社会经济环境可持续发展提供技术保障。