随着水质目标管理要求的提升,基于复杂的三维水动力-水质模型的决策成为流域精准治理的必需。水质模型通常具有复杂的结构,包含大量的方程和参数,而参数取值的准确性影响模型对水体系统表征的可靠性,进而影响根据模型结果进行水环境管理的效果,因而有必要探究适用于复杂水质模型的高效参数估值方法。传统的自动参数估值方法应用于复杂的水质模型时面临计算瓶颈,而贝叶斯优化适用于高运算成本模型的优化问题。本研究提出基于贝叶斯优化的复杂水质模型参数估值方法,主要包括:(1)重要影响参数识别;(2)重要参数敏感性排序与筛选;(3)采用贝叶斯优化对筛选出的参数进行估值;(4)方法的适用性评估。该方法被应用于云南异龙湖的三维水动力-水质模型的参数估值中,进行参数估值后模型log(NSE)均大于0.65,表明模型达到了满意的级别。研究结果表明,当贝叶斯优化算法的采集函数为EI时,仅需要141次迭代log(NSE)即可达到0.766,该方法对复杂水质模型的参数估值具有一定的借鉴意义。