我国水污染现象日益严重,影响着人们的日常生活和经济的发展。水污染防治与管理成为人们普遍关心的环境问题。研究污染物在水体中的输移扩散规律以及浓度分布可以为计算水体纳污能力、制定污染控制规划及治理方案提供理论依据。水质数学模型是水体中污染物随空间和时间输移扩散规律的描述,它是研究污染物在水体中的输移扩散及浓度分布的有力工具。但目前应用较为广泛的水质数学模型大多为基于演绎法的机理模型,往往技术要求高且计算工作量大。因此,本论文将灰色系统理论建模方法引入到水污染控制领域,应用归纳法建模技术,利用实测污染物浓度数据序列建立了污染物浓度模型。论文的研究内容主要如下:1)对污染物在水体中的输移扩散过程进行了分析研究,介绍了常用的灰色系统模型及灰建模预测的方法与步骤;2)对灰色预测模型及其求解方法进行了研究,并提出了一些改进,主要包括最小二乘法在GM(1,1)模型、GM(2,1)模型、Verhulst模型、GM(2,1)模型求解中的应用及GM(2,1)模型基本方程的改造等;3)针对水质研究领域观测数据序列的特点,对带有阶跃的数据序列及非等间距数据序列的建模方法进行了研究。尤其对非等间距数据序列提出了一套理论上较为完善的建模方法;4)设计了天然河流中的示踪试验,为模型参数率定和模型验证采集相关数据;5)将本论文提出的非等间距数据序列建模方法应用于河流污染物浓度模拟预测的实例中,应用试验观测数据建模得出了污染物浓度的时间响应函数表达式,同时根据建立的污染物浓度模型可以反推求得水体中污染物的初始浓度及综合衰减系数,这也为其它模型的参数率定提供了一种有效方法。