城市生活污水治理可缓解因城镇化发展加剧的生活污水问题，但该领域目前存在智慧化程度低，难以适应新时期环保工作的需求；未充分利用相关数据的经验决策，造成治理效率低下等问题。在信息通信技术（ICT）不断发展的背景下，智慧治理理念及基于数据驱动的决策为解决生活污水等城市问题提供了新思路。相关研究与实践对实现城市生活污水智慧治理做了探索，以促进智慧污水的建设与发展，但较为分散不具有系统性。因此，本研究基于数据驱动，对城市生活污水智慧治理的实现方式展开研究。
　　首先，在相关理论，尤其是智慧治理理论的指导下，从基本组成、目标和功能3个方面对城市生活污水智慧治理的内涵展开分析。其中，运用系统文献分析法，得到了城市生活污水智慧治理7项功能：污水处理厂自动化、管网资产运维、灾害预警与控制、再生水回收与利用、公众沟通与参与、智慧监管与评价和信息共享。
　　其次，基于城市生活污水智慧治理内涵，对上述功能组成进行分析，并运用统一建模语言（UML），对各子系统进行建模，并以用例图表示，从静态的角度描述城市生活污水智慧系统（静态建模）；再从系统的角度对系统流程进行了构建分析，以描述各功能实现流程及关系（动态建模）。
　　然后，以上述的动静态模型为基础，分析各功能的信息需求，以明确城市生活污水智慧治理需感知的数据；并基于此，分析对应的数据感知与传输技术，结合当前智慧城市现有实践经验，构建城市生活污水智慧治理的框架。
　　最后，基于实际案例，对所构建的框架进行了验证；并以智慧监管与评价为例构建了数据驱动决策模型。具体地，运用MATLAB编程语言，建立了污水处理厂出水口水质实时评价“evaluation”模型；基于LSTM神经模型，通过Python 3.7编程语言构建了出水水质数据驱动异常预警模型，以辅助智慧监管与评价决策。
　　本研究不仅丰富了城市生活污水智慧治理理论研究，为解决城市生活污水问题提供了新的思路。而且构建的城市生活污水智慧治理实现框架与数据驱动决策模型，也为实践中智慧污水的建设与发展提供了参考。