供水安全是人民生命健康的保障。江苏省内近80%的用水来自于长江流域,但随着社会经济的快速发展,长江流域水体恶化与突发污染事件的问题,正在对省内人民用水安全产生威胁。本文利用现代信息化手段,开展江苏省长江流域在线水质安全评价与预警关键技术研究,为供水部门水资源区域化精细管理提供服务,保障供水安全。论文的研究具有重要理论意义和工程应用价值。本文主要工作如下:(1)利用主成分分析方法及K-means聚类算法分析了江苏省城乡统筹供水长江流域总体水质特征,确定对水质变化影响重大的水质参数,总结水质参数正常变化范围,并分析水质主要污染指标。(2)提出一种基于LSTM的水质参数变化趋势预测模型。针对在线监测时间序列的数据缺失问题,研究了一种数据填补算法,完善了历史数据集。用此数据集训练和测试基于LSTM的水质参数预测网络结构,取得了较好的效果。(3)提出了一种基于博弈论-云模型的水质安全评价方法。将博弈论-云模型评价方法与流域特征研究结果结合,构建江苏省长江流域安全评价方法。通过精细化水质评价标准和将时序特征纳入水质安全评价过程中,进一步提高了水质安全评价的精度。(4)针对现有突发性水质预警模型动态适应能力不足的问题,引入在线实测数据,对预警结果进行卡尔曼滤波实时校正。利用混沌粒子群进行卡尔曼滤波两个噪声参数Q、R的自寻优,最终构建一种基于混沌粒子群-卡尔曼滤波的突发性水质预警实时校正方法。实验证明,本文提出的方法能够有效提升污染物扩散预测精度,动态适应性强。(5)结合课题要求,对江苏省城乡统筹供水监管平台进行功能分析,并将关键技术研究成果部署在平台上,完成了从水质在线监测到水质趋势预测、水质安全评价、突发污染事件预警等一系列功能的应用。