我国的水资源长期以来就存在总量紧缺、时空分布不均衡、水体污染日益加重等问题,经济的迅速膨胀和粗放型增长不但加重了水资源的负荷,也加剧了水环境的污染问题,水污染已然成为制约我国经济社会发展的重要因素之一。因此,对水质进行实时监测与评价预警意义重大。本文针对某企业的水环境在线监测与评价预警系统的研发问题,进行了以下若干方面的研究:论文第一章对课题的研究背景、国内外研究进展情况、论文主要研究内容进行了介绍。第二章首先介绍了系统设计目标与原则;然后,对系统功能模块进行了设计,主要包括系统总体结构设计、水环境在线监测模块设计、水环境评价预警模块设计;最后,对系统平台进行了设计,主要包括数据库概念模型设计和数据库物理模型设计。论文第三章首先针对在线监测过程中存在的水质数据异常的问题,设计了一种基于3σ原则的异常数据检测与校正方法;其次,针对在线监测过程中多次测量导致水质数据冗余的问题,设计了一种基于自适应加权算法的水质数据融合方法,并对所述方法进行了实例验证;最后,基于百度地图API对水环境在线监测模块进行了开发。第四章首先基于BP人工神经网络,结合实际水质样本数据进行了水质评价,并与单因子评价法、模糊综合评价方法进行对比;其次,对水质预警方法进行了研究,并采用BP人工神经网络进行水质指标的时序预测和下游水质预测,实例验证了该方法的有效性。论文第五章采用B/S模式架构、MyEclipse开发平台、SQL Server数据管理系统,运用JavaScript、JSP、AJAX、jQuery等技术对功能模块进行设计与实现,并通过全面的系统测试,确保了系统的成功应用。本系统实现了对水环境相关信息的网络化、信息化、规范化管理,具有良好的可视化性能和便捷的信息提取与查询功能,能够充分满足在线水质监测与评价预警的需求,可为水资源的可持续利用提供全面的服务和技术支撑。