水质监测,无疑攸关社会的可持续发展和人类的生存安全,它业已成为水资源管理与水环境保护的重要手段。目前,常用的水质在线监测技术主要有化学分析、色谱分析及光谱分析等方法。其中,化学或色谱分析因其检测地点单一且检测仪缺乏对水环境整体的在线、实时监控,难于做到对突发性水污染事故进行监测预警。然而,作为光谱分析法之一的紫外-可见光直接光谱法,其在进行水质监测时不仅可以直接或间接地测定水体中大多数金属离子、有机物污染物以及化学需氧量COD等多种参数,而且该方法具有设备结构简单、运行维护成本低、操作简便、无二次污染、在线实时检(监)测等优点,可实现分布式、整流域、全天候的水质在线、实时监测,日益为人们所青睐。有鉴于此,针对分布式传感网络技术日渐成熟的发展趋势,结合紫外-可见光谱法对水环境中的TURB、NO3-N、COD、TOC等重要水质参数能够实现在线、实时监测的情况,本文在四川省科技支撑计划项目(编号:2012SZ0111)及重庆市研究生科研应用型科研创新项目(编号:CYS14039)联合资助下,基于研究与设计的分布式紫外-可见光谱法水质监测系统,开展了该监测系统的数据处理方法技术研究工作,主要研究内容包括:(1)研究了水质光谱数据的压缩及丢失数据恢复算法。针对水体流域全光谱、多节点、远距离的水质监测系统传输数据量极大的问题,在小波变换编码的基础上,开展了基于压缩感知技术的丢失数据恢复算法研究,重点考察了观测矩阵和重构算法对精确重构的影响以及采用该算法可容许的最大丢包率。(2)研究了紫外-可见光谱的全局校准算法。针对紫外-可见光谱法水质多参数检测时,面对多样性的水体容易受到悬浮颗粒物引起的浊度干扰,导致谱线整体非线性抬升,致使测量精度显著下降的关键技术问题,开展了一种全局校准算法研究。该法利用全波段光谱中部分光谱重建水中悬浮颗粒物的粒径分布,再由粒径分布拟合出悬浮颗粒物的全波段光谱,之后从原光谱中扣除悬浮颗粒物的光谱,实现对光谱的全局校准。(3)研究了基于粒子群遗传混合优化(GAPSO)算法的水质光全散射最佳波长提取算法。在粒径分布重建过程中,测量波长选取过多会占用大量内存,使计算时间过长,不利于现场测量的快速性、实时性和简便性。为此,针对全局校准算法中反演粒径分布函数的波长选取问题,开展了基于GAPSO的最佳波长提取算法研究,简化了粒径分布反演过程中利用全波段法的复杂性,提高了反演结果的准确性,解决了最佳波长点选择上的主观性和经验性等问题。最后,还开展了基于光全散射法的紫外-可见光谱全局校准实验研究,验证了本文算法的有效性及稳定性。