地下水观测站点分布的任意性及观测数据的冗余性等制约着观测网提供可靠和有效数据信息的能力。而且，随着社会的发展，地下水不合理的开采，水位也处于不断下降的状态并形成了降落漏斗，论文利用函数型主成分聚类和Holt-Winters模型研究豫北地下水，为其提供相应的理论基础并给出合理建议。　　论文在聚类方面首先利用欧式距离小区域聚类，将豫北地区144个站点缩减为56个站点，解决了站点过多分析冗杂的问题。其次，分别采用一般距离聚类、函数型主成分聚类与主成分聚类得到聚类图。在函数型主成分聚类中，根据粗惩法得到最优光滑参数为0.14，采用基函数个数为9，周期为12的傅里叶基进行拟合转化为函数型数据；接着根据累计贡献率确定函数型主成分的个数；然后由函数型数据的主成分得分进行聚类。最后比较三种聚类结果，可以得到函数型主成分聚类相对更优。聚类后对每类中的一个站点利用Holt-Winters指数平滑法进行地下水水位预测，得到预测的短期预测效果比较好,并针对预测水位整体的下降趋势提出了合理建议。　　论文利用函数型主成分聚类方法有效的对豫北地下水水位进行聚类，可以优化监测点设置，减少不必要的站点，使资源达到合理利用。在未来的研究中，结合传统的聚类方法，将时间问题上升为时空问题，采用空间距离进行聚类或将会成为各个研究领域的热点。利用Holt-Winters进行地下水短期预测较好，但是对于长期预测可以将函数型数据与神经网络或者其他的预测模型相结合使预测结果达到最优。