近年来随着经济社会的快速发展,人类对水资源的需求力度不断增加,但是由于不合理的利用,造成了水资源短缺和水污染情况的出现。做为河北省省会石家庄市的饮用水地表水源地之一黄壁庄水库不仅承担着生活用水,还承担着工业用水、生态用水、农业用水以及部分北京供水任务,其水质安全问题不容忽视。如何及时发现该水库水质是否污染,及时监测水质情况,这个问题已经引起了当地有关部门和人民群众的高度关注。课题主要的研究内容如下:1)通用数据采集器设计:结合监测对象的实际需求,能够自主对监测数据进行采集,能够同时采集多种水质传感器的实时数据,通过GPRS透传模块实现数据采集和无线传输。2)水质评价算法选择:比较和评估了两种水质评价算法:支持向量机评价算法和模糊神经网络评价算法,最终得出了这两种评价算法与实际水库的水体特征均相吻合的结论,但相对而言,模糊神经网络评算法对实际结果的表达更为严密、准确。3)水质预测算法:采用的水质预测算法是BP人工神经网络算法,在没有删除异常数据的前提下,该算法计算出的趋势结果是与实际变化的趋势相吻合的,同时误差在可以接受的范围内。4)可视化显示:从技术角度来看,本软件采用了B/S架构,构建了智能检测系统。在实现基础地理信息管理和水文资料管理功能的基础上,达到了对水质的评价和预测的目的。从实际使用角度来看,本软件可跨平台使用,具有良好的可视化性能,便捷信息提取与查询的特点。这些特点将大大有助于相关部门的决策者了解水质情况并有针对性的进行管理。本课题以黄壁庄水库为研究背景,设计出一套集自动监测与数据分析为一体的智能环境监测系统。该系统结构简单、稳定性好,适合在多种水体环境推广,具有很好的应用前景。