近年来,随着社会经济的快速发展,江河湖泊水质污染和饮用水安全问题时有发生。实时监测、分析和预测水质参数状况、变化规律和演化趋势,对渐变性、突发性水质事故进行报警预警,可以有效防患于未然,减少污染造成的损失、保障饮用水安全。本文主要结合国家水专项课题和国家自然科学基金项目,重点围绕基于紫外-可见光(UV-VIS)连续光谱的水质检测机理、检测算法和检测设备开展研究与开发,主要工作和创新之处如下：(1)较深入地研究了基于UV-VIS连续光谱的水质检测分析机理,重点研究了单光谱法、连续光谱法,研究提出了基于全光谱分析的水质化学需氧量(COD)计算技术和基于小波阈值法的光谱数据消噪技术,增加了水质检测光谱数据的信息量,提高了光谱法水质检测分析结果的准确性。(2)在介绍和对比分析UV-VIS水质参数检测常规算法的基础上,研究提出了极限学习机的光谱数据分析算法,较好地提高了水质检测分析的速度和精度,并进行了结果验证。(3)研究和开发了基于UV-VIS的水质现场监测预警设备,完成了总体架构设计、现场监测子系统开发、光谱数据传输子系统研发和系统集成,完成了系统的部署、调试与实验应用,较好解决了水质参数光谱数据现场分析、无线传输等问题。本文研究的UV-VIS光谱分析算法和水质参数光谱分析检测设备为城市供水水质的在线监测和预警提供了新的技术方案。