随着科学技术的不断发展，水质资料的数学处理已日益广泛使用。其处理方法基本上可分为数理统计及水质模型两大类。水质资料的数学处理是很有用的，通过水质资料的数学处理，往往能够更清楚地认识地下水化学成分的特性及其演化规律等问题。
图2.10 三线图示法〔8〕
（一）数理统计法
水质资料数理统计方面的分析方法主要有均值法、概率分布、相关分析、趋势分析等。均值法主要反应某一地质区域或某一时间段内地下水化学成分的概略面貌，均值在一定条件下是有用的。但是，当水化学成分的浓度随时间和空间的变化很大时，均值是不适用的，因为它往往掩盖了一些很重要的水化学成分特征，给人一个片面或错误的概念。
相关分析可用于溶质间的相关分析，或用于地下水溶质与某一环境因子（包括地质环境和其它环境）间的相关分析。这种分析可以是两个组分间的相关分析，也可以是一个组分与其它几个组分间的相关分析，例如，对地下水中Na+和Cl-进行相关分析，如其相关系数等于1或接近1，说明地下水中的Na+和Cl-与岩盐（NaC1）的溶解有关。这种分析也可用直角坐标图解法进行，即某一组分为横坐标，另一组分为纵坐标，这种图也称为散点图。如图中的点显出有较好的相关性，则可用数学方法求得相关系数，在图上绘出相关曲线。应注意的是，相关关系A不等于因果关系，要注意综合分析。
概率分布常用于区域性的水质数据分析，按其出现的概率分类常能发现有意义的规律。概率分布多用于对空间的分布，而不是对时间的分布，它常能反应出水质区域性的差异，比简单地求平均值有用得多。
除上述几种数理统计分析外，还有聚类分析、趋势分析等等。
（二）水质模型
70年代以来，在水质资料的数学处理方面，水质数学模型技术开始大量使用。例如，质量传输模型，主要用于预测溶质浓度的时空变化；模糊数学模型，用于评价水质污染及水质好坏方面。在描述地下水化学演化规律方面的研究，主要采用化学模型。对于这些模型的详细讨论，本书不详述，因为它们已超出本书要求的范围。