民勤绿洲地处我国典型的干旱内陆区石羊河流域下游，由于地表来水的逐年减少，地下水己成为当地的主要水资源。然而，过度的开采使得地下水位持续下降，引起了地表生态的严重恶化。由此，维持地下水系统的平衡，实现生态环境的恢复迫在眉睫。在此背景下，揭示地下水系统与其影响因子之间的关系，模拟不同条件下地下水动态变化显得尤为重要。 本文针对自然及人工条件作用下干旱内陆区地下水系统非线性的特点，引入人工神经网络(Artificial Neural Network-ANN)来描述民勤绿洲地下水位与多重影响因子之间的关系；针对地下水系统边界条件的动态特点，建立了模拟人类活动条件下民勤绿洲地下水位动态的ANN-FEFLOW模型，并进行了不同条件下的地下水位动态模拟。论文主要内容包括： (1) 建立了以上月地下水位、月地表来水量、月降雨量、月蒸发量、灌溉面积、月灌水定额、人口数量为输入，当月地下水位为输出的新河子区域和西渠子区域地下水位动态的三层BP网络模型。经检验，模型在两区域的误差分别为0.29 m和0.37 m，模型可以较好地反映自然条件及人类活动对民勤绿洲地下水位动态的影响。模型的敏感性分析表明，人类活动和地表来水是影响地下水动态的主要因素；相对而言，气候条件对地下水的影响较小。进一步研究表明，现状条件下，民勤绿洲上游新河区域对地表来水较敏感，而下游西渠区域对灌溉面积较敏感。 (2) 在民勤绿洲地下水概化为各向同性平面二维潜水非稳定流的基础上，将地表来水、灌溉用水等因素作为地下水系统的源汇项，建立了民勤绿洲地下水动态的FEFLOW模型。检验结果表明，该模型有较高的精度，平均误差为0.71 m，可以反映地表来水、灌溉用水对民勤绿洲地下水位时空动态的影响。相对而言，FEFLOW模型在民勤绿洲上游有较高的精度；年末地下水位模拟精度较全年动态模拟精度高，模型拟适用于模拟长时间尺度地下水动态。 (3) 建立了以上月地下水位、以红崖山水库蓄水量、降雨量、蒸发量、灌水定额为输入，当月地下水位为输出的民勤绿洲南部边界地下水位动态的三层BP网络模型。将其与区域地下水动态模拟FEFLOW模型耦合，建立了民勤绿洲地下水位动态ANN-FEFLOW模型。相对于FEFLOW模型，由于考虑了绿洲南部边界条件的动态特征，ANN-FEFLOW模型对于绿洲南部区域地下水位模拟精度有所提高。 (4) 运用ANN-FEFLOW模型模拟了现状条件、灌溉面积减少、节水灌溉、不同地表来水及综合工程措施实施等多种情景的民勤绿洲地下水位时空变化及水均衡情况。结果表明，灌溉面积的减少、地表来水的增加及节水灌溉的实施是缓解民勤绿洲地下水位下降的关键，多项工程实施后绿洲地下水位有望实现一定程度的回升，地表生态环境有所好转。模拟结果有助于全面了解不同措施条件下地下水位的动态及对地下水位恢复的效应，为民勤绿洲地下水可持续管理提供了理论依据。