水体污染扩散规律是环境科学与工程中的一个重要基础理论问题。分析自然水系统中水质组分传输过程的演化规律,提取关键时空信息对污染过程进行表征,可指导水环境的科学管控。统计信息论近年来开始被用于描述地下水溶解质反应扩散过程,为其热力学行为的表征和分析提供了有效的工具。然而尚未有人对河流水环境的污染扩散过程进行信息论角度的剖析。河流水环境具有其特定的污染源汇过程、水质组分和输移尺度,并具有鲜明的水体功能。本论文在定义概率空间、统计采样方法、系统边界的基础上,从信息熵的角度揭示单组分和复杂水质过程的时空演化规律,探讨其可能的环境建模和监管应用。本文采用离散信息熵分析方法,开展单组分溶解质扩散体系的信息熵演化规律研究。分时间空间两个维度,固定和动态系统边界四种情形进行河流污染物扩散过程的信息熵演化分析。推导得到一维溶解质输移概化下污染扩散系统的信息熵随时间演化的解析解;发现了不同情形下信息熵的时空变化规律,在固定观测的系统界定下,信息熵在时间和空间维度上存在最大值点,信息熵的峰值出现在固定观测区间的前20%-30%处。而在动态观测系统界定下,信息熵随时间和空间距离的增大而持续减小。通过上述解析解的水动力参数局部灵敏度分析,发现信息熵jH对扩散系数Dx的灵敏度相对恒定,对衰减系数k则是监测时刻t越大对k越敏感,信息熵的空间变化对流速ux的变化随距离的增大越敏感,而时间变化对ux不敏感。选取1984年美国阿拉巴马州Coosa River示踪剂试验和2013年德国River Goldersbach示踪剂试验进行案例分析,分别对应动态观测情形和固定观测情形。利用直接数据驱动方法对解析解进行验证,结果同理论推导结果相吻合。进一步开展河流复杂水质过程的信息熵演化规律研究。以深圳茅洲河光明段为研究区域,选取BOD-DO过程和氮元素(NH3-N,N03-N,Org-N)转化水质过程,构建一维S-P模型和WASP-EUTRO水质模型。在模型率定验证后,在固定观测的系统界定下,解析了信息熵、互信息量和信息传递指数的变化规律。发现复杂水质过程中,水质组分的反应过程逐渐取代对流扩散过程成为影响信息熵变化的主要因素,在单组分扩散过程中表现出的信息熵变化规律在复杂水质过程中不复存在。论文进一步探讨了信息熵指数在污染物扩散过程中的意义。信息熵的大小能反映水质组分在水系统中扩散反应强度的大小,信息熵的时空变化则揭示了不同时空状态下水质组分反应过程、混乱程度以及和其他水质组分进行信息交互的强度变化,并给出了信息熵指数在拖尾现象和持久性污染物监测中的应用前景。给出了不同污染因子间的互信息量在复杂水质过程中的意义,即多水质组分之间的互信息量表征了组分发生的共同变化,如扩散过程和同步进行的反应过程。结合案例分析,总结提出了一种测站信息含义范围指数的监测网络优化思路。该优化思路也可以应用在水质模型概化中,方便我们从多种河流水质参数中挑选出最重要的几个参数来获取尽可能多的水质信息。本研究为水环境系统分析提供了新的视角,为流域管理提供了新工具。