频发的水环境污染问题已经严重影响着人类生产与生活,因此,水环境污染的实时监测与污染源的定位具有重要的现实意义。本文具体针对静态水体中二维平面上和近岸水下三维空间中的污染源定位问题,提出了解决方法并通过仿真实验验证了所提的污染源定位算法的有效性。本文的主要研究内容如下:1)针对静态水体中二维平面上的污染源定位问题,提出了一种基于浓度场等位线的质心定位算法,有效解决了没有解析扩散模型的污染源定位问题。通过实验比较了粗略定位算法、基于扩散模型的解析定位算法和基于浓度场等位线的质心定位算法的定位性能,结果表明了基于浓度场等位线的质心定位算法的定位性能的优越性。2)对于近岸静态水下三维空间中的污染源定位问题,提出了一种基于时空采样数据的无迹卡尔曼滤波算法。通过Matlab仿真实验对比了基于时空采样数据的无迹卡尔曼滤波算法与基于时域数据的无迹卡尔曼滤波算法的定位精度,实验结果表明了基于时空采样数据的无迹卡尔曼滤波算法的优越性;实验中分析了传感器节点数量对两种方法定位精度的影响,结果表明在传感器节点部署较密集时,基于时空采样数据的无迹卡尔曼滤波算法的定位性能更优,定位稳定性更佳。3)利用水文数值模拟软件MODFLOW模拟了二维平面水污染源的扩散过程,生成了水污染源浓度扩散数据,分析了无边界具有圆形等位线的浓度场及单边界具有对称等位线的浓度场,为不依赖于污染源浓度扩散模型的定位方法的实现提供了理论依据。此外,采用水利建模软件平台DHI MIKE Zero模拟出水下三维空间中污染源的浓度扩散数据和任意时刻的平断面浓度场,运用时空采样模型对模拟的浓度扩散数据从时间和空间上进行采样,进而缩减了采样规模,减少了冗余数据信息。