水质分级评价是水资源保护的一项基本工作,客观、合理地对水质进行综合分级评价对预防水污染和高效利用水资源具有重要意义.为此,选取溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(CODMn)、五日生化需氧量(BOD5)、总磷(TP)和氨氮(NH3-N)5项监测指标,基于投影寻踪(Projection Pursuit,PP)方法构建水质分级评价模型,并引入群居蜘蛛优化算法(Social Spider Optimization,SSO)确定各个指标的最佳投影方向,形成了基于SSO-PP的水质综合分级评价模型.最后,以福建省莆田市的233个水质监测样本为例,对SSO-PP模型的评价效果进行验证.对比分析表明,SSO-PP模型的评价结果具有一定的客观性和合理性,说明SSO-PP模型在水环境的综合评价中具有较好的可行性.