面对日益严重的农业与工业对饮用水的污染,以及愈加频繁的水污染突发事件,世界各国都加强了水环境安全预警系统的建设。尤其是,利用生物监测技术建立水环境安全预警系统已经得到广泛的应用,这些系统大多利用鱼类作为主要指示生物。因此,准确并有效地提取和量化鱼类行为,分析鱼类行为与水质变化之间的映射关系,建立鱼类在水质发生变化时的异常等是构建生物式水质检测系统的关键技术。本文以红鲫鱼作为指示生物,结合生物毒理实验,通过分析红鲫鱼行为特征的变化,建立了鱼类行为动力学模型,并以此对水质的变化进行预警。主要研究内容包括：1、构建了鱼类行为的动力学模型。根据鱼类行为和鱼体特征,利用图像的滤波和分割算法精确地求得鱼体轮廓。在此基础上,构建了鱼类尾频和量化逃避行为的动力学模型。2、提出了以红鲫鱼尾频与撞壁行为作为特征的水质监测模型。分析了单条鱼在正常水质和异常水质(药物：氢氧化钠和不同浓度的草甘膦)下的摆尾频率和撞壁率,通过各种不同浓度药物重复性实验并结合方差分析得出,红鲫鱼的尾频和撞壁率在正常水质与异常水质下存在显著性差异。3、实现了基于卡尔曼滤波原理的鱼群跟踪算法,并分析比较了典型群行为参数在水质检测中的适用范围。根据卡尔曼滤波的原理,提出了实现鱼类群体目标的跟踪算法,以及鱼类群体行为的动力学模型。分析并比较了平均游速、极化值和最近邻距离等典型群行为参数在水质监测系统中的适用情况。结果表明,最近邻距离能显著反映水质的变化。