根据2005～2014年淮河干流(安徽段)水质监测数据,分析淮河干流(安徽段)水质的时空变化特征：采用监测数据对淮河干流(安徽段)的水质年际变化、年内变化和空间变化特征分别进行叙述；分别采用3种方法(单因子标识指数法、综合标识指数法、改进的模糊综合评价法)对淮河水质进行评价,对其评价结果进行比对,评判新方法的适用性和优点。最后得出结论,并提出对淮河干流(安徽段)水质的污染防治建议以及本文存在的问题。(1)时间变化特征的分析：年际变化(选取2005～2014年的监测数据)：主要污染因子CODMn在安徽滁州小柳巷监测断面有上升,NH3-N在河南信阳淮滨水文站监测断面处有上升,其余断面的污染因子均呈下降趋势。整体来看,淮河干流(安徽段)的水质正在逐年改善。说明安徽省治理淮河的方法确有成效。年内变化(选取2012年9月至2013年9月一年内的数据)：结合监测指标的变化趋势和综合标识指数的分析,可以得出结论：六个断面这一整年的水质基本都达到Ⅲ类水质的指标；结合季节变化进行分析,易发现秋冬的水质高于春夏。所以春夏季节更该注重淮河水质的污染与防治。淮河干流(安徽段)整体水质呈好转趋势,尤其是安徽阜南王家坝、安徽淮南石头埠、安徽蚌埠蚌埠闸三个断面的变化趋势更为显著。(2)空间变化特征的分析：本文选取淮河干流(安徽段)的六个较为典型的监测断面,采用箱形图非常直观的表现出河南信阳淮滨水文站监测断面的水质最优,安徽蚌埠蚌埠闸和安徽滁州小柳巷两个监测断面的水质次之,安徽淮南石头埠和江苏盱眙淮河大桥监测断面的水质较差,水质最差的是安徽阜南王家坝监测断面。(3)综合水质评价结果：2008年和2014年淮河干流(安徽段)的水质整体较优；2014年江苏盱眙淮河大桥监测断面的水质相较2008年有所恶化,其余断面均有不同程度改善,2014年淮河干流(安徽段)的整体水质相较2008年有所改善。(4)评价结果对比：将综合水质标识指数的评价结果与改进后的模糊综合评价结果进行比较,并对比人工神经网络法。通过方法的对比,改进后的模糊综合评价法既有传统模糊综合评价的优点：水环境质量综合评价涉及到大量的复杂现象或者分析案例中存在各种因素的相互作用,模糊关系综合的原理可将一些不明确的因素进行量化；又通过层次分析法与熵权法组合赋权的方法克服了传统模糊综合评价使用超标赋权法的过于偏重,又采用相乘相加算法及加权平均原则,保留了完整的监测数据。综上分析,发现改进后的模糊综合评价法更具实用性。