水是生命之源,作为人体组织构成中的重要部分,它是人们赖以生存的不可或缺的能源,因此,水质的好坏与否直接影响着人类正常的生命活动。随着现代科技、工业、经济的不断向前发展,越来越多的污染影响着水资源的质量。实时的掌握水质状况能帮助人们最大限度的降低水质污染带给人们身体和日常生活的危害,保证人们正常生活。课题源于陕西省科学技术研究发展计划项目,针对渭河流域,对西安市内四个排污口水域实施监测。针对传统监测系统步骤繁琐、自动化程度低、水质参数采集不及时、精度偏低、易对水体的生态环境造成破坏、系统投资成本高等问题,提出了一种新型的基于无线传感器网络的城市污水监测系统,并为达到延长网络工作寿命的目的,进行了数据融合算法的研究。根据西安市内排污口的实际特点,制定了面向城市污水监测系统的实施方案。综合各水质测量参数特点与渭河污染现状,选取温度、溶解氧(DO)、浊度、酸碱度(PH值)和氨氮(NH3N)五个参数作为城市污水监测系统的测量参数,并对系统传送的数据进行数据融合处理。路由层次通过对簇成员节点加入均值滤波算法以及设置各参数相应的置信区间,对传感器采集到的原始数据进行去冗余处理,簇头处利用自适应加权数据融合算法实现对同类传感器传输数据进行综合处理；基站处利用BP人工神经网络对污水环境进行分类,确定其水质受污染情况。最后,通过NS2与MATLAB软件对各层次的数据融合算法进行了仿真验证,结果显示该数据融合算法在满足系统数据需求的前提下,能够减少能量消耗,提高信道利用率,有效的延长了污水监测系统的工作寿命。