传统的水质监测主要是以人工采集为主,数据量小,取样范围有局限性,缺乏实时性,因此对实时持续的水质监测分析系统的研究与开发逐渐受到人们的关注。而具有感知、计算和通信能力的传感器则为实时自动的大规模监测分析应用创造了巨大的机会,但目前的监测分析系统大多采用单点监测方法或者只将传感器作为数据收集的工具,缺乏对监测区域整体数据特征与规律性的分析提取,大大加重了管理人员的监测负担。　　 监测人员更关注的是监测区域的水质全局模式,希望通过建立有效的监测分析机制来对水质数据进行深刻的理解与有效利用,并能对异常做出即时准确的响应,为管理决策提供科学依据。但是大量具有实时特征的感知数据从多个环境监测点持续不断地产生,又给实时、持续、高效的信息分析处理带来了许多挑战。因此,本文在此背景上研究和探讨如何设计与实现管网监测人员实际需要的监测分析系统。主要的研究内容和创新包括:　　 1.本文研究了在满足监测对于持续性、实时性和结果易于理解的要求下,提出了基于时空变化模式的概要分析方法,对随着时间变化的模式进行持续实时的概括分析。　　 基于时空变化模式的概要分析方法提出了代表模式的概念来对一段连续的相似数据流序列进行有效的概括和描述,并随着所代表的快照模式的不断增多,持续、实时地调整代表模式;设计了基于最小描述长度MDL原则的无参自动确定分段点的变化检测方法来检测代表模式的显著变化。经过代表模式的提取和时间分段之后,供水网中无限增多的原始数据序列流就被实时地概括为代表模式序列。　　 2.本文研究了在数据量大,实时动态更新且异常事件无法预定义的情况下,如何基于概要分析发现的时空变化模式进行异常检测,来提高异常检测的实时性和准确性。　　 该方法采用构建系统内在状态转换机制来进一步捕捉供水网监测环境内在的全局动态特征。提出利用有向状态转换图来描述不同代表模式之间的关系和这些模式之间的交替变化规律,揭示系统内在的状态转换机理;通过高效的基于上界剪枝优化算法来进行代表模式检索;提出了基于系统状态转换机制的变化规律和检索的上下文语义设计的状态转换影响因子方法刻画系统的异常程度,达到异常检测的目的。　　 最后,集成概要分析和异常检测两部分研究工作,设计并实现了集水质监测、概要分析、异常检测于一体的监测分析系统。此外,本文分别在BWSN和Exeter提供的真实城市供水网上对概要分析和异常检测方法进行了验证。实验结果显示概要分析方法在实时性、可持续性、有效性、结果易于理解性等方面以及异常检测在精确性、响应速度等方面都很好地满足了监测分析系统的需求。