坝址地下水质监测模型的研究及其应用有助于揭示水—岩—坝之间的相互作用。本文利用传统地质多元统计分析和近代软计算的有关理论和方法建立坝址地下水质监测模型。通过对所建模型的求解,对坝址地下水质监测资料进行空间和时间序列的动态变化信息的扑捉,进而找到数据资料变化背后的实质影响因素。这样做,有助于对坝址区地下水动态特征进行分类,补、给、排条件的查明,以及防渗帷幕的有效性评价。 在坝址区地下水质空间特征分析中,利用了模糊聚类分析,因子和对应分析方法建立空间模型,并以新安江水电站为例,探讨了幕后地下水中各化学组分在空间上的分布和变化规律,分析评价坝址区地下水的水质成因及演变,确定所研究区域地下水化学组分的来源、相互作用和迁移变化等。 在坝址区地下水质资料时间序列分析中,分别建立了ARIMA（p,d,q）模型（又称为求和自回归移动平均模型）,以及软计算方法中混沌理论和神经网络理论相结合建立的相空间径向基函数模型,分别对坝基地下水中Ca²⁺离子的浓度进行时间序列建模、求解并进行该物理量的预测。计算结果表明,应用上述两个模型进行预测,精度满足要求。 利用传统地质统计模型与近期发展的软计算方法并行建模。不仅继承了统计模型发展和应用的成熟性,而且又融入了软计算在具有不确定及不精确环境中进行推理和学习的卓越能力。不仅提高了准确度而且提高了精度,进而为地质数据建模提供了很好的思路。