本项目属于计算机决策支持系统领域。 水环境保护不仅关系到经济发展，更是与人民群众的身体健康和生命安全密切相关。然而，随着人口的不断增长、工农业生产的迅速发展、以及水上运输事故的频繁发生，使得水环境安全受到日益严重的威胁。为了及时准确掌握水污染事件情况、控制事态发展、减少损失、分析事故原因、减少水污染事件的发生，迫切需要对水环境进行有效监控。加强对水环境的保护，构建水质自动监测与智能预测预警网络体系对人民身体健康、经济建设及社会稳定具有重大意义。 本项目围绕水质污染自动监测与智能预测预警系统中目前难以解决的：在水污染突发事件发生之前及时准确地进行区域水质状况的预测预警、通过多种水质监测设备采集到的数据准确地评价区域水质状况、有效识别水质监测传感器故障与突发水污染事件等问题，展开理论研究与技术创新，取得如下创新性成果： 1）提出水体密切关联区域水质动态预测预警方法，设计开发了基于强化学习的多Agent污水处理决策支持系统、污染源排放过程监控仪、污染源排放（过程）工况在线监控及分析系统。在污染物到达水域敏感区之前，及早进行预警，有利于对水污染灾害程度进行抑制、减缓扩散时间，合理控制和整治水污染事件。该方法不仅评价结果较为客观、精确，不需要精确数学模型进行复杂计算，可以对同一地区一段时间内的水质进行动态评价，而且通过一个监测点的已知监测数据就可以对水体密切关联区域的水质状况进行预测预警。 2）提出以水生物种群与水质关系为依据的生物学水质评价方法和水质多指标综合评价方法，设计开发了水质污染监测网络系统、污染源监控信息系统和运维管理平台。生物学水质评价方法通过对监测水域出现的底栖动物需氧要求进行分析，从而准确掌握该区域水质状况；水质多指标综合评价方法采用G1法和熵值法相结合的基于博弈论的综合赋权，克服单因子方法的片面性，提高权重确定的精度，使综合系数的确定更加符合实际情况，解决了传统复合算法信息丢失、评价结果趋于均化等问题。 3）提出突发污染事件易发等复杂情况下水质自动监测传感器故障诊断方法，设计开发了子母型环保数据采集传输仪及软件、环境数据采集控制系统软件。该方法建模和分析效率高，对水质监测传感器工作状态进行实时监控，能有效辨别突发水污染事件与传感器故障，及时发现传感器故障，提高识别的效率和精确性，也提高了水质数据的准确度和传感器检修的便捷性。 项目成果获得授权发明专利1项，实用新型专利2项，登记软件著作权7项；出版专著1部，发表论文20多篇，其中SCI/EI检索11篇。相关技术和产品已应用于江苏、安徽等地300多家供水、化工、电子、纺织企业和环保管理部门，利用自动监测及时准确地掌握饮用水、污染源、污水排放的实际状况，通过智能预测预警掌握水环境变化趋势，有效抑制污染扩散和预防水污染事件的发生，为水环境保护做出了贡献，从2013年1月至2015年12月，本项目新增产值4230万元，据不完全统计，间接经济效益超过1亿2千万元。