В статье рассматривается разработка программного обеспечения для анализа, оценки и прогнозирования эвтрофикации водоемов с использованием языка программирования Python. Эвтрофикация – это процесс, характеризующийся избыточным накоплением питательных веществ в водоемах, что приводит к ухудшению качества воды и негативным последствиям для экосистемы. Разработано программное обеспечение для персонального компьютера, которое использует методы машинного обучения и статистического анализа для обработки данных о химическом составе воды: содержание в ней минеральных веществ, водородные показатели pH и температура, которая влияет на эвтрофикацию водных объектов. Программа состоит из модулей сбора данных и предварительной обработки, которые основаны на эмпирических моделях, позволяющих составить сценарий развития ситуации. Основное внимание уделяется разработке интуитивно понятного интерфейса, который позволяет пользователям без глубоких знаний в программировании взаимодействовать с инструментом. Представлены результаты тестирования программы на данных, полученных по результатам наблюдения и отбора проб за 2023-2024 гг. из Нижнего фермского пруда. Сравнение результатов, оценка точности прогнозирования с помощью программы с полученными экспериментальными данными за два года исследований показывают эффективность разработанного программного обеспечения. Расхождение между расчетными и экспериментальными данными составило не более 5%, что говорит о возможности использования данного инструмента для прогнозных расчетов и составления сценария развития экологической обстановки, применения превентивных мер для предотвращения или минимизации цветения водных объектов. Таким образом, программное обеспечение – полезный инструмент для экологов, исследователей и органов управления водными ресурсами, способствующий более эффективному управлению водоемами и сохранению их экосистем. //This article discusses the development of software for the analysis, assessment and forecasting of water bodies eutrophication using the Python programming language. Eutrophication is a process characterized by excessive accumulation of nutrients in water bodies, which leads to deterioration in water quality and negative consequences for the ecosystem. As part of the work, software for a personal computer was developed that uses machine learning and statistical analysis methods to process data on the chemical composition of water: the content of minerals, hydrogen pH and temperature, which affects the eutrophication of water bodies. The program consists of data collection and pre-processing modules, which are based on empirical models that allow you to create a scenario for the development of the situation. The main focus is on the development of an intuitive interface that allows users without deep knowledge of programming to interact with the tool. The article also presents the results of testing the program on the data obtained from observations and sampling for 2023-2024 from the lower farm pond. Comparison of the results, assessment of the forecasting accuracy using the program with the experimental data obtained over two years of research show the effectiveness of the developed software. The discrepancy between the calculated and experimental data was no more than 5%, which indicates the possibility of using this tool for predictive calculations and drawing up a scenario for the development of the environmental situation, the use of preventive measures to prevent or minimize the bloom of water bodies. Thus, the software is a useful tool for ecologists, researchers and water resources management authorities, contributes to more efficient management of water bodies and the preservation of their ecosystems.