中国目前的发展情况决定了水环境系统分析工作在未来很长一段时间内仍是我国环境保护领域的一项重要工作。针对水环境系统的高维、复杂的特征和严峻的水体污染现状，本文将研究重心由水质综合评价转移到了水质综合分析，运用多元统计分析法对成都市地表水水质监测数据的内涵进行了深入挖掘，研究了水质随时空动态变化的运动轨迹，最大限度地提取了表征水环境系统污染状况的特征统计量。 本文介绍了主成分分析和全局主成分分析法的思路和原理，明确了两种方法的区别和联系，利用全局主成分分析法对高维水质监测数据进行了最佳简化和降维。以成都市地表水水质监测数据为例，通过全局主成分分析，原13项水质监测指标被有效降至2维，所得的第一主成分和第二主成分构成的全局主平面替代了原指标56.48％的数据信息，精度较高。第一主成分为反映成都市地表水水质污染综合情况的水平因子，由此推测出影响成都市水质状况的主要污染指标。 通过将成都市地表水水质监测数据在全局主平面上进行投影，利用图像法动态描绘了成都市水环境质量总体水平随时间的变化轨迹，成都市水质监测断面的运动轨迹及成都市逐年水质监测样本点分布情况。在对水质污染情况进行可视化表达的基础上，进一步对成都市地表水水质监测数据的主要特征进行了定量研究，并结合聚类分析法，对成都市不同水质监测断面进行分类，研究各类群水质的变化规律。最后，将全局主成分分析法应用到水质综合评价中，对不同水质监测断面水质优劣程度进行排序。 通过研究环境压力和经济增长之间的关系，绘制了地表水环境库兹涅茨曲线，并对影响成都市水质污染情况的因素进行探讨。研究发现成都市地表水环境库兹涅茨曲线呈倒u形，符合环境库兹涅茨假说。影响成都市水质污染情况的主要因素为产业结构调整，工业废水的排放，人均国民生产总值和环境政策。根据影响因素，提出了改善水环境的措施和建议。