本文结合国家自然科学基金项目“东北季冻区路基水分迁移的微观机理研究”(NO.40672180)及交通部西部项目“季节性冰冻地区路基路面稳定技术研究”,以长春-四平、长春-松原、长吉北线、朝阳公园及桥外基地五个取样点为研究对象,在相关的室内试验及室外监测数据研究的基础上对长春地区季节冻土水分迁移进行了系统地分析与研究。并将BP神经网络引入冻土水分迁移的研究中建立神经网络预测模型,有效地避免了非线性问题的复杂性和不确定性。首先,详细分析了长春地区季节冻土的粒度成分、矿物成分、化学成分及物理化学性质等,并对热交换系数、质交换系数及其影响因素进行了研究。针对不同压实度,分别采用卡明斯基毛管法、直接法和冻融法对土样的毛细水上升高度进行试验。其次,进行现场观测,设立了4个野外监测点,进行了地表温度、地温、冻深、不同深度含水率等的长期观测,对每个时期不同土层含水率进行对比,同时分析了土体中的温度与地表温度的关系。最后,介绍了人工神经网络的基本理论,采用BP神经网络算法对水分迁移的重要指标未冻水含量进行了预测,并分别对开放系统和封闭系统的正冻土中的水分迁移建立了预测模型,通过检验得到了满意的预测结果。论文通过大量的室内试验及现场观测数据,为长春地区季冻区水分迁移的研究积累了一定经验,并为工程建设冻害的预测、评价和防治提供了一定的理论依据。