基于现有的实测数据和根据国标判断出的水质类别，我们提出了定性和定量结合的单因子水质标识指数评价和综合水质标识指数评价方法，得出了长江各观测站的综合水质标识指数：I= X1.X2 X3 X4，其中X1是决定各站的水质类别，X2反映了水质在该类别水区间中距下限值的程度，X3反应了溶解氧、高锰酸盐指数和氨氮3个指标中不满足饮用水功能区目标的指标个数，X4反映了该水质是否满足饮用水功能区目标或低于饮用水功能区目标的级别数, X1、X2 、X3 、X4为整数，其意义和计算方法见文中详述。
根据我们得到的综合水质标识指数，对近两年来长江的水质情况作出了定量性的综合评价，并分析了各地区水质的污染情况，见文中第10页表1详述。
由于一个观测站（地区）的水质污染主要来自于本地区的排污和上游的未降解污水，因此要找出污染源主要在哪些地区，必须消除上游的影响，我们建立了了实际本地污染物传输率的数学模型：
这样我们求出了各观测站的本地污染物的实际传输率，以 来反映第i观测站的相对污染严重程度，从而找出了不同水期高锰酸盐指数和氨氮污染源的主要所在地区，如下：（由左至右污染程度降低）
水期
CODMn污染源所在主要地区
NH3-N污染源所在主要地区
枯水期
岳阳
安庆
南京
九江
岳阳
南京
重庆
丰水期
岳阳
宜昌
重庆
岳阳
宜昌
平水期
岳阳
九江
南京
岳阳
重庆
为了预测未来长江水质的变化，我们进行了数据挖掘，发现污水浓度与各类水质河长百分比间存在灰色关系，为此建立一个GM(1,N)模型。因为本年的污染物是由上一年的未降解污染物和今年的排放组成，因此在预测中，我们以下一年废水浓度与和本年各类水质河长百分比来训练模型，这样就建立了废水浓度关于各类水比例的反馈模型，最后预测了长江未来10年的水质情况，给出水质报告表（见文中附录），并预测了未来10年的水质污染发展趋势。
根据建立的灰色反馈模型，我们通过不断搜索废水浓度，使得长江干流的Ⅳ类和Ⅴ类水的比例控制在20%以内，且没有劣Ⅴ类水,得出了各年的最大废水浓度，从而得出未来10年内每年需要处理污水的吨数