随着工农业不断发展,大量的污染废水进入海洋,江河湖泊和水库之中,使得这些水体被严重污染,富营养化程度严重。水体中水华暴发的诱因之一就是因为水体中的富营养化程度越来越高。水华的发生破坏周围生态环境,使得水质变差,并影响到水域周围居民的生活。因此,需要一种监测设备来监控水体中的水质和周边气象状况,用以预测水华是否发生和水体中藻类浓度,进而保护水环境和预防水生态系统被破坏。本文围绕水华预警智能监测设备的关键技术进行研究,即水华预警模型的建立进行了深入的研究。首先研究使得水华发生的各种水质和气象条件,本论文从水质和气象这两个方面筛选出12个环境因素作为研究目标,分析这些环境因子对水华生成的影响。利用随机森林算法和相关性分析方法综合得出影响水华发生的主要影响因素为TP、TN、N:P、COD、T、PH。再利用得出的六个主要影响因素作为输入,水华是否发生作为输出,通过FA-CART算法构建水华预警的决策树模型,得到判断水华是否发生的分类规则。最后利用这些分类规则得出分段回归方程,利用回归方程可以有效预测藻类浓度和水华暴发强度。通过改进模型来提高智能监测设备的时效性和准确性。为水环境管理提供更为科学和实用的方法。