本文根据长春市新立城水库、石头口门水库、星星哨水库水质实测数据,对长春市三个典型水库的水质情况进行了水质综合评价。并在综合评价的基础上,对新立城水库叶绿素a和水质综合变化趋势进行了预测。首先根据水库水质情况,进行方法筛选,在众多水质综合评价方法中筛选出模糊综合评价方法、BP神经网络评价方法,这两种方法对水质评价结果较为可信。其次在水质评价过程中,对方法进行了符合实际水质情况的改进,取得了良好的效果。评价结果表明,长春市三个典型水库水质多数时段处于轻度富营养化状态,其中新立城水库2007年富营养化程度偏高,星星哨水库在2014年富营养化程度偏高;水体富营养化程度相对于水华的发生具有一定的延后性;长春地区水库水华发生受温度及降水量的影响较大。最后,针对新立城水库水质的预测,传统的BP神经网络预测方法不仅十分繁琐,需要大量的时间进行网络模拟训练,预测结果也不稳定的问题。本文基于小波降噪原理,利用BP神经网络对数据进行预测,发现对于新立城水库而言,小波降噪后的数据预测结果,预测精度更好;同时比较一次、二次小波降噪,发现一次小波降噪后的数据进行预测效果最好。预测结果显示,新立城水库具有水华爆发的风险,水体处于轻度富营养化程度。