随着经济发展和人口增长,含有氮、磷营养物质的工农业污水大量排放,水体的富营养化程度日趋严重。藻类水华频繁爆发,其中以蓝藻水华最为常见。这严重影响到居民生活和工农业生产,威胁人类和其他生物的健康。在这样的生态环境现状下,探求出一种能对水质进行快速检测并区分蓝藻污染等级的方法十分迫切。采用电子舌技术对发生蓝藻水华的水样进行检测和分级判别。具体研究内容如下：1.按照国标方法进行化学试验,以测定水样中的氮、磷含量。依据国家标准等,将采集的水样根据氮、磷含量的不同分为轻度、中度和重度三个水华污染等级。为电子舌判别水华污染等级提供参考依据。2.对电子舌传感器阵列进行优化,通过空白试验确定选用实验室制备的双蒸水,温度控制在25±2℃。并进行了重现性试验。试验结果表明,在试验条件不变的情况下,应用电子舌分析检测水样的重现性好,在重复性条件下使用电子舌仪器所测得的相互独立的试验结果之间具有较好的符合度,试验数据可信度高。3.应用电子舌仪器对水样进行检测,将采集到的信号数据先经过主成分分析法优化,取其中有效数据建立Fisher判别模型,对水样的正确识别率达到了100%；另建立BP神经网络对水华污染的等级进行判别,通过训练,对水样的识别率和验证率均达到100%。应用电子舌对水样检测分级的结果与化学试验分级结果相符。本研究应用电子舌中传感器阵列的响应以及传感器阵列的信息融合技术,结合感官判别和化学分析,通过检测水样的综合信息,对采集的数据进行处理分析,从而判别蓝藻水华污染等级。结果表明,电子舌技术可用简便快捷的方法提供更为密集和精确的监测数据,使得水质实时在线监测具有可行性,在湖、河水质量监控以及建立水质预警系统方面具有理论意义和实用价值。