不断加快的城市化进程和蓬勃发展的工业生产,也给我们带来了日益频繁的突发水污染。水污染事件发生后,其首要任务便是快速确定污染源以还原污染事件、预测污染物蔓延扩散情况。本文以突发水污染溯源为主要研究目标,利用伴随、同化等方法构建了求解边界入流、污染源项、支流入流和参数识别的反问题数值模型,系统性地对河渠突发水污染溯源相关反问题展开了深入研究。论文主要成果如下:（1）基于旋转x-t平面提出了水流水质反演模型,解决了以往逆时向、逆流向数值迭代不稳定的问题。将模型应用于理想河道和西江天然河道案例,结果表明,模型反算的边界入流精度高、稳定性好,模型有效可行。（2）通过求解一维对流扩散伴随方程计算污染物浓度过程,研究将污染溯源分别转化为线性回归和数据同化问题,并先后构建了两个高效的污染溯源模型,LR-BLP和BLP-EnKF（EnKF,集合卡尔曼滤波）。论文以赣江支流和西江浔江段为例,对模型精度和计算效率进行了验证,并探讨了点源数目、水流状态以及观测误差等因素对模型的影响情况。结果表明:LR-BLP和BLP-EnKF在计算效率方面优势明显,计算时间较以往模型大幅度缩减;其中,LR-BLP具有更高的溯源精度和稳定性,而BLP-EnKF则支持在线分析、在观测误差较大时表现更为可靠,但对多点源情况适用性较差;在非恒定流条件下两个模型溯源精度都在5%以内,能满足工程实践需求。（3）考虑支流排污情形,论文基于水流水质反向演算和EnKF数据同化方法,构建了支流入流和排污反演模型。应用于理想河道和西江天然河道,模型推算值R~2和NSE皆在0.9以上。支流反问题的解决拓宽了溯源模型的适用范围。（4）考虑模型参数未知情形,论文采用不确定分离和EnKF方法,对模型参数进行敏感性分析和识别校正,解决了突发水污染溯源研究中的参数反问题。以西江天然河道为例,论文推算的糙率和扩散系数误差皆在3%以内,同时发现水流水质模拟结果对糙率误差敏感,而扩散系数敏感性则偏弱。本文研究成果为突发水污染应急处置提供了一套较为完整的溯源反问题求解模型,包括构建了水流水质正反向演算模型,提出了同时适用于离线和在线、单点源和多点源、恒定流和非恒定流等各种工况的突发水污染溯源模型,并基于EnKF方法实现了支流排污和模型参数反演。论文研究成果可直接应用于突发水污染应急处置实践中。