本文针对流域水环境极限承载力的特点，以人工神经网络为主要技术手段，建立了汉江上游水环境承载力的人工神经网络模型，在流域水环境极限承载力建模和预测中进行创新研究。在研究中初步选取了十个影响因子作为水环境承载力的评价指标，并将该模型应用到汉江上游流域。主要研究成果有：1．在查阅大量国内外研究水环境承载力文献的基础上，提出了流域水环境极限承载力的定义及评价流域水环境极限承载力的指标体系。2．分析计算了95％频率年的汉江上游流域生态环境需水量。3．以一维稳态水质模型为基础，计算和分析了95％频率年汉江上游干流的水环境容量，为汉江上游流域的可持续发展奠定了有关水环境方面的基础。4．把人工神经网络应用到汉江上游水环境极限承载力的建模中，完成了对汉江上游水环境极限承载力的预测。模型具有三个特点：第一，分辨率高，BP网络模拟人类的思维方式，对事物的判断不需要预先建立某种模式，只根据事物的本质特征，采用直观的推理判断，信息含量丰富；第二，通用性广，该模型可应用到其它流域；第三，可操作性强，对训练好的网络模型，只需给定输入，即可输出评价结果，简单易用。5．对神经网络预测模型进行了优化，以达到更好的预测效果。6．采用MATLAB语言对汉江上游水环境承载力模型进行编程和求解。