近年来，水污染事故频繁发生，水污染事故常常影响居民的正常生活和社会生产，造成巨大的财产损失，引起严重的环境问题。水污染事故发生后，污染物泄漏源强对污染事件严重性起了决定性作用。在环境管理中，部分企业出于逃避责任等目的，选择瞒报或者谎报泄漏量，最终由于瞒报、迟报，错过事故的最佳处置时机，导致事态扩大，影响到群众的生命财产安全。　　为了解决企业可能存在的瞒报、谎报污染事故源强的现象，同时为管理部分提供快速有效的污染源源强反算方案，本文以位于太湖流域的太浦河为例，利用WASP模型构建一套针对研究区域特征污染物的图谱，最终提出一种源强反算的方法。　　将突发水污染事故分为事故发生前和事故发生后，事故发生前，完成研究区域污染源识别、筛选和构建模型过程:①对区域、流域或者跨界区域进行风险源识别、调查和研究;②风险源分析排序，确定重点风险源，掌握这些重点风险源排放污染物的规律，如污水排放量，有毒物质排放量等;③以区域、流域水文和水质现状监测数据为基础搭建模型，进行模型率定和验证，得到适用于研究区域的模型。④根据源的排放信息，模拟出该源不同量的污水泄漏后跨界断面的污染物浓度随时间变化的曲线;⑤整理得到在发生污染事故6小时、12小时、18小时、24小时、30小时、36小时、42小时和48小时后的污染物平均浓度和源强的关系。　　事故发生后，污染源强的估算过程包括:①跨界断面采样，进行6小时、12小时、18小时、24小时、30小时、36小时、42小时和48小时平均;②确定现场监测误差，得到监测平均值浓度;③将平均值浓度带入上述浓度和源强关系式，得到源强的估算值。　　研究结果表明:　　(1)WASP模型是一种实用、有效的水质模型，在此次模拟中，模拟预测的数据和实测数据趋势拟合的较好。证明了以WASP模型作为源强反算研究的工具是具有可操作性的。　　(2)太浦河的重点风险来自于沿岸印染加工行业、钢铁冶炼行业和污水处理厂，其中吴江的七都镇、平望镇和汾湖镇筛选出7个重点风险源，嘉善丁栅筛选出1个重点风险源。吴江市在太浦河沿岸工业企业众多，在环境管理中应该对这些重点风险源进行严密监控。　　(3)针对苏沪浙跨界河流太浦河进行数值实验，将图谱与实时在线监测数据结合，估算泄漏源强。监测误差控制在10％以内时，随机试验结果表明源强估算误差最大能达到20％，随着监测次数的增多，源强估算误差逐渐减小。