目前大多研究注意力都集中在出厂水质量上,而对给水管网系统中水质变化问题重视不够。给水管网系统在整个供水体系中占有重要的地位,对水质安全起到了关键作用。为研究管网水质的变化规律,特别是微生物学水质的变化规律及影响因素,为保障水的安全输配及提供技术支持,本文进行了以下几方面工作:一、水质监测及分析经调研和实地勘察,选定某高校校园管网作为研究对象,对选定的监测点进行为期近一年的水质检测,分析水质指标达20项,取得了大量的水质资料,对管网水质有了一定的了解。(1)对常规水质指标的变化规律及各水质指标间的相关关系进行了分析,评价了该实验管网的水质状况及二次供水设施—水箱的水质状况,结果表明该实验小区部分水质指标超标情况严重,特别是水源更换对该小区的水质影响较大,某些指标间存在一定的相关关系,各指标间相互作用、相互影响;(2)对管网三氯甲烷进行监测、研究,评价了实验管网消毒副产物污染状况及其他水质指标对三氯甲烷生成量的影响;(3)对实验管网进行加密实验,研究余氯、浊度等指标在一天中的变化规律及在管网中的衰减过程;(4)对影响细菌总数测定的培养条件进行研究,以R2A培养基作为测定细菌总数的培养基,分析了管网中影响细菌总数的水质指标,并分析了实验管网生物稳定性。二、应用PCR-DGGE对管网细菌多样性进行初步研究首次将先进的分子生物学技术引入管网水细菌多样性的研究,并取得了一定的成果,分离并获得了5个特异片断,对其测序并检索,应用DNASTAR软件建立了相关片断的进化树,分析了片断可能代表的菌株及特性,其中多为非培养条件下获得的菌株。将4个片断提交于GenBank,并获得了相应序列号。实验证明,通过该方法,可以获得传统培养方法无法得到的菌株的情况,能够更全面真实地反映饮用水微生态环境的面貌,对自来水企业保障饮用水的微生物水质安全,保证人民的身体健康是很有帮助的。三、建立细菌总数预测模型应用SAS和Matlab软件建立了多元线性逐步回归、原始变量Logistic逐步回归、主成分Logistic逐步回归及神经网络的细菌总数预测模型,以细菌总数超标与否为预测目标,结果表明神经网络方法能够较好的对复杂系统进行模拟,模型精度较高,国内未见相关报道。首次建立神经网络模型,对水质指标间的相互作用进行模拟,拟合效果较好,并针对该实验管网给出了某些指标的限值。