随着我国经济水平的不断提高和人民生活水平的日益改善,水质安全越来越成为全社会关注的问题。供水管网承担着向各类用户输送符合国家相应水质标准的重任,但由于水在管网中的滞留和管道腐蚀等原因,容易导致水质变差。如何利用有限的水质监测点尽可能反映整个供水管网的水质情况,是一个亟待解决的问题。本研究来源于课题《三峡库区城市供水安全保障关键技术研究与示范》（2017YFC0404706）,以供水管网水质安全为切入点,对山地城市供水管网水质风险评价和监测点位优化进行了研究。首先,对重庆市某A供水管网的现状进行详细调查,调研管段材料、管径、服役年限和用水状况,记录现状水质监测点的余氯和浊度等水质数据。结合重庆市某A供水管网“双水源+混合分区”的典型特征,根据分区对供水管网进行拆并分别建立基于EPANET 2.0软件的水力水质模型,通过校验保证模型能够反映供水管网的真实运行状态。根据现状水质监测点数据,结合模型得到的流量、流速和水龄等数据,分析供水管网余氯和浊度时空分布特征。利用1stopt软件对水龄、余氯和浊度三个变量进行非线性拟合得到浊度模型,该模型拟合优度评价指标均方差RSME为0.022,决定系数R~2为0.938,说明该模型能够较好的模拟供水管网浊度的变化。其次,针对管网水质风险评价难以量化的问题,综合考虑影响供水管网水质风险的因素,建立了供水管网水质风险综合评价体系,分别采用模糊综合评价法和BP神经网络法对重庆市某A供水管网进行水质风险评价。经比较,两种评价结果基本相同,效果均能达到要求,与模糊综合评价方法相比,BP神经网络具有评价客观、应用方便的优点。水质风险评价结果表明,重庆市某A供水管网的现状水质监测点均处于较低的水质风险水平。最后,根据供水管网水质监测点优化布置的需求,采用供水管网水质风险评价模型中的评价指标和权重,建立以“覆盖节点水质风险最大、监测点与节点综合评价水质风险误差最小”的两目标优化模型。运用理想点法的思想使用MATLAB平台中的遗传算法工具箱对优化模型进行求解。结果显示,该模型和求解方法能够很好的满足重庆市某A管网的实际状况,选取的水质监测点代表性高,能够较好的反映出整个管网的水质情况。