随着社会经济的迅速发展,人类与水环境之间的矛盾日益突出,水资源的短缺、水体富营养化等问题已成为急需重视的问题。研究表明,在点源污染有效控制的情况下,我们要对非点源污染进行有效的防范和治理。我国环境保护部拟开发一个全国大多数水域都适用的水环境系统,对水文过程、沉积物、营养盐负荷等情况进行模拟和计算。鉴于我国水文方面起步晚、相关监测数据不全的特点,拟采用普适性较强的半分布式半经验化的GWLF(Generalize Watershed Loaded Function)模型进行污染物的计算。但由于半经验化的非点源负荷模型对环境相关的本地化参数有一定的要求,其对环境参数的依赖会造成较大的误差,我们通过对参数个数、函数凹凸性等要求不高的遗传算法进行环境参数的校准,具有相当的普适性。遗传算法的计算过程是利用生物进化的思想,通过选择、交叉、变异这三个遗传算子进行校准计算,不同的遗传算子的选择对结果的影响是十分大的,本文通过对选择、交叉、变异三个遗传算子的实验比较来确定遗传算子的参数,为了适应水文过程、污染物、营养盐负荷等的参数校准要求,对交叉算子采取了自适应性的方案设计来应对不同的初始情况。最后利用天津于桥水库的数据进行模拟测试,在经过自适应性的遗传算法的校准后其最终的决定系数可以达到0.91,比原先靠经验化本地数据得到的0.87提高了5%。