地下水是北方大型灌区重要的灌溉水源,地下水动态既是自然因素和人类活动对地下水均衡影响的外部表现,又是衡量灌区地下水资源开发利用合理与否的重要标志。因此,研究北方大型灌区地下水动态预报方法、准确进行地下水动态预报对灌区地下水资源的合理开发利用和灌溉农业的可持续发展具有重要的理论意义和实用价值。本文运用定性分析、定量研究与模型模拟相结合的方法,在北方大型灌区地下水动态特征及类型分析的基础上,研究了灌区地下水动态预报的方法及应用问题。论文的主要研究结果如下:(1)在归纳总结灌区常用地下水动态预报方法优、缺点及适用条件的基础上,充分考虑灌区地下水动态变化的主要影响因素和动态特征,将小波消噪偏最小二乘回归模型与混沌-支持向量机模型引入灌区地下水动态预报,通过预报实例,探讨了这两种方法的特点及适用性。(2)基于小波消噪偏最小二乘回归建模原理与方法的分析,构建了宝鸡峡塬上、塬下灌区及石羊河流域武威盆地灌区534号观测井的小波消噪偏最小二乘回归模型,模型预报结果的均方误差为分别为0.77、0.90和0.07,表明该模型的拟合和预报精度较高。将该模型与多元线性回归模型、主成分回归模型进行比较,结果表明小波消噪偏最小二乘回归模型在地下水动态预报效果上均优于多元线性回归模型和主成分回归模型。小波消噪偏最小二乘回归模型能克服各影响因子之间的多重相关性,可以提高模型的稳定性、拟合性及预报精度。(3)运用混沌-支持向量机模型理论,建立了武威盆地3眼观测井和宝鸡峡塬上、塬下灌区混沌-支持向量机的地下水动态预报模型,并根据预报精度分别对模型进行了检验,结果表明该模型的预报精度分别为0.98、0.92、0.86和0.75、0.82。该模型与一阶局域法混沌模型的预报精度的对比分析表明,混沌-支持向量机模型的预报精度优于混沌时间序列模型。混沌-支持向量机模型能有效挖掘单变量序列中的信息,且具有很好的泛化能力,并且克服了局部寻优的缺点,因此,该方法可以提高预地下水位埋深测模型的预测精度。研究结果还表明地下水位埋深序列存在较为明显的混沌成分,这些混沌成分对地下水动态变化有着明显的影响。(4)小波消噪偏最小二乘回归模型对于资料的要求不高,当样本容量较小时建模预报效果也较为理想,所建立模型能客观反映各种影响因素对地下水动态变化的影响程度,该模型对地下水位短期预报效果较为理想。而混沌-支持向量机模型对于具有地下水位变化长期观测资料的区域,模拟和预报效果具有明显的优势,该模型能从单一变量中挖掘出影响该变量的其它影响因素对序列产生的影响,适合灌区地下水位的中、长期预报。因此,这两种方法在大型灌区地下水动态预报中具有一定的应用价值。