地下水资源是水资源系统中最重要组成部分。近年来,由于各种人为因素和自然因素等影响,地下水严重污染。因此,采取有效措施,保护地下水,严格控制和预防地下水污染,满足人类生存、生活、生产、发展等需求具有重要的意义。地下水环境质量评价就是评价地下水的质量状况,及时发现水质污染并采取防治措施,这是一项基础性、前期性工作。我国的地下水环境质量评价工作开展较晚,因此,需要一套准确、简便、实用、有效的地下水环境质量评价方法,定性或定量来描述地下水环境质量现状,为地下水资源规划、管理及污染治理提供有力依据。有利于建立地下水环境污染预警系统,保障人水和谐。本文以建立科学、合理的地下水环境质量评价方法为目的,做如下研究:第一、对综合指数法中具有代表性的“尼梅罗综合污染指数”进行两次改进,以期望得到一种客观、准确、实用的地下水环境质量评价综合指数方法。从水环境质量评价中权重和极值两个重要的两个因素出发,建立了改进及再改进公式,确定了优化、分配权重的原则,合理地划分污染等级。三位一体构建了尼梅罗综合污染指数法用于地下水环境质量评价的完整体系,以磐石市地下水环境质量为例进行了评价、分析。第二、针对神经网络方法在地下水环境质量评价中的不足,将系统聚类与神经网络有机结合起来,提出系统聚类——神经网络耦合模型,并采用了新的网络评价标准——逼近度,以此确定适合的系统精度,即神经网络学习结束的目标函数值,提高神经网络的学习速率和预报精度。第三、改变传统学习样本的创建模式,在一定相对误差范围内扩增学习样本的数量,保证了学习样本的代表性、充分性,提高网络预报的精度,为正确评价打下基础。最后,对地下环境质量评价的发展趋势做了分析及并提出了相关建议。