水体富营养化程度评价对生态环境保护具有重要意义。针对水体富营养化程度评价不可避免的模糊性和随机性的特点,本文引入云模型的方法,对我国12个代表性湖库的富营养化程度进行评价。根据确定的评价标准,生成各评价因子隶属于各级别的综合云模型,并针对湖库实测资料,得到各评价物的确定度,由最大确定度决定湖库营养化级别。将该法所得结果与湖库实际水质状况、国内外应用较为广泛且简便的营养状态指数、评分公式法及模糊综合评价法所得结果进行对比,发现评价结果真实可靠,计算过程简洁明了,验证了该方法的可行性和有效性。云模型是表示某个定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型,对不确定性问题的解决有着很强的鲁棒性。小波分析具有时频局部化特征,被誉为数学“显微镜”,可以通过小波变换对水文序列进行分解重构。本文提出了水文序列展延的单一云模型法和小波-云模型法。单一云模型法通过云规则发生器,连接参证站序列与设计站序列,进行展延。小波-云模型法先运用小波分析对实测非平稳序列进行分解重构,再运用云模型对各分解层序列建立展延模型,然后加权各层展延结果以获得最终展延值。根据黄河、黑河及淮河两种类型的水文数据(降水、径流),运用单一云模型法及小波-云模型法进行展延,并与传统相关展延法进行了比较,结果表明：两种方法均可行,水文序列的小波-云模型法展延精度高于传统相关展延法及单一云模型法。