随着我国社会现代化进程稳步推进,自然环境的保护成为重要议题,国家对自然生态的保护力度逐年加码,“十四五”规划也对水环境的保护工作提出了更高的要求,不仅要实现“绿色”发展,更要在实现生态保护的基础上加强生态修复。水质监测作为环境保护的分支领域尤为重要,运用水质监测云平台辅助水质监测是提升监测效率的必由之路。尽管传统的化学水质检测法,有检测精度高的优势,但其检测需依托于实验室环境进行,还有检测过程繁琐、检测时间长,存在二次污染等缺陷。现今,紫外-可见光谱法被广泛运用于水质检测领域,其具有检测速度快,能实现实时原位检测,操作简单、检测全过程无污染等优点,较好的弥补了传统方法检测的不足。实现对水体质量的管控、监测,不仅要配置更为精准的算法模型,还需要有相当体量的数据作为支撑,才能使监测模型更为精准,也更具有可信度。因此本文提出了基于紫外-可见光谱法的水质监测云平台设计与实现。基于此,本文在国家自然科学基金青年基金项目（61805029）、重庆市教委科学技术研究项目（KJ1709201）联合资助下,对于实现高效、实时和原位的对水环境进行监测的课题目标,围绕着基于紫外-可见光谱法的水污染云平台设计与实现,进行的主要研究工作如下:（1）基于紫外-可见光谱法的科研级水质光谱数据采集系统的搭建。使用Ocean Optics公司的DH2000氘卤钨HAMAMATSU公司的C10082CA光谱仪搭建水质数据采集系统,通过对实际水样、高纯水和依据《水质—高猛酸盐的测定》（GB11892-89）和《水质—高猛酸盐的测定》（ISO 8467-1986）配置的Na2C2O4标准溶液,获取水质样本的紫外-可见光谱数据。（2）基于紫外-可见光谱法的水质监测云平台的搭建。通过选用由OPTOSKY公司的ATG1030脉冲氙灯模块和ATP2000型光谱仪组装的ATHB300型紫外-可见光谱数据传感探头,对水质数据进行实时监测、数据采集等,选用ALIENTEK公司的ATK-M751型号的4G-DTU,进行水质数据的传输。选用阿里云服务器搭建云平台,解析水质的光谱数据,对覆盖区域的水环境质量进行实时监测,为研判重点流域工业废水的排放情况和生态水环境的监管、保护提供有效依据和数据支撑。（3）基于神经网络算法的工业废水COD分类研究。针对独立使用卷积神经网路（CNN）或长短期记忆网络（LSTM）建立工业废水COD分类模型的不足,构建了一种基于CNN和LSTM的混合模型,先通过紫外-可见光谱法测得工业废水COD数据,再使用CNN提取数据中得抽象特征,最后输入到LSTM中,得出工业废水依据COD浓度对其分类的结果,模型的分类精度达到98.66%,比单独使用CNN和LSTM分别提升了3.36%和4.7%。本文设计实现了一套完整的基于紫外-可见光谱法的水质监测云平台系统,并使用神经网络算法对工业废水进行分类,较好的完成对水质监测数据的实时传输、监控,为紫外-可见光谱法在云平台架构上的应用提供了一种切实高效的手段。