浅层地下水系统与地表生态环境关系密切,准确地模拟和预测地下水水位变化对于生态环境建设极为重要。地下水位预测模型可分为确定性模型及随机性模型。确定性模型是基于一定的物理成因构建的,故其对于长序列的地下水位预测较准确,而随机模型是以概率和数理统计为基础,忽略了含水层复杂的内部结构,故其对于短序列的地下水位预测更准确。首先,本文通过GMS建立了天津市浅层地下水位预测的确定性模型,在计算灌溉回归量时,采用实际灌溉分区进行计算,并充分考虑了研究区内一级、二级河流及水库的渗漏量,使得模型更加精细化,结果更可靠。在计算排泄项时,结合天津市深层地下水受人为干扰严重的实际情况,考虑了浅层地下水与深层地下水之间的水量交换。通过参数识别、地下水流场、地下水动态变化情况、地下水水均衡4个方面对模型进行校正。结果显示,所建立的天津市浅层地下水流模型精度较高,符合地下水系统动态变化情况。其次,本文建立天津市浅层地下水位预测的随机性模型,主要采用随机模型中的多元线性回归模型及分位数回归模型对天津市的5个典型观测站进行模拟预测,并将分位数回归模型与多元线性回归模型计算结果进行对比,发现五个站的影响因子中均存在非标准正态分布的因子且降水量、前期水位因子存在不同程度的异常值,故采用多元线性回归模型预测地下水水位会存在较大偏差,而分位数回归模型对数据分布无要求且不易受异常值的干扰,能够准确地筛选影响地下水位变化的因子,描绘原始地下水位数据的分布情况,且对于实际地下水位中的异常值拟合的精度更高。最后,本文依据天津市植被分布情况,确定出植被分布区及植被适宜地下水位埋深,并采用确定性模型,预测了2020年及2030年植被分布区内的地下水位变化情况,提出地下水开采(补水)方案进行植被恢复,按照这一方案,未来大部分植被分布区的地下水位将适宜植被生长。