水环境承载力是考查水环境的重要指标,同时水环境的优劣也是考核未来人类社会是否可持续发展的关键指标。人类在文明的进程中更需关注水资源,如水资源的污染超出环境承载力,将是灾难性的。因此研究水资源承载力,对人们生活质量,社会文明进步都是首要课题。如何建立合理高效的指标评价体系,以及如何选择高信度、高效度的量化考核方法也就成为研究首选方向。通过对流域的水环境承载力分析研究评价,可以真实考核出水资源的开发程度和污染程度,这就为水环境管理者提供科学的决策依据。本文以松辽流域为研究区,旨在摸清松辽流域水环境承载力,核算区域经济社会发展对水环境的压力与承载负荷;在综合考虑水环境承载力评价标准的基础上,运用RBF神经网络模型对流域内各地市水环境承载状况进行评价,对水环境承载负荷超过或接近承载力的地区,实行预警提醒和限制性措施这既可以促进流域和谐发展,又可防患未然。主要研究成果为:1、RBF神经网络模型是进行水环境承载力评价的有效途径之一。将RBF神经网络模型应用于流域水环境承载力的研究中。一是建模便捷、具有可强的操作性,二是解决主观人为干扰,三是减少计算量。2、评价结果表明,松辽流域参与评价的41个地级行政区中,37%不超载、38%临界状态、10%超载、15%严重超载;松花江区26个地级行政区中,35%不超载、31%临界状态、12%超载、23%严重超载;辽河区21个地级行政区中,43%不超载、33%临界状态、14%超载、10%严重超载。3、针对松辽流域水环境承载力现状,提出了调控措施。应采取深入落实限制纳污红线制度,削减污染物入河量;强化水功能区监督管理;优化调整经济结构,提升污水处理能力;加强农业非点源污染治理等措施。