随着人类经济、社会活动强度的增大,突发性环境污染事故时有发生,并存在数量继续增加的势头。由于突发性环境污染在瞬时或短时间内排出大量的污染物质,对环境造成严重污染和破坏,给国家和人民财产造成重大损失,甚至危及生命。而且大部分污染物对人体是有害的,依靠人员直接测量,不仅危险,还导致污染确认效率低,极大拖延了主动控制响应时间。本研究利用传感器收集污染物信息,结合浓度提取、污染源特性辨识,实现污染源定位。为气体污染预测及主动控制提供全新的解决方案。本文首先建立了一个全新的基于气体对流扩散离散化方程的模型。对于对流扩散方程的一维离散化过程进行了详细的介绍,并且根据气体对流扩散运动的特性建立了模型的边界条件,确立了整个模型之后对模型的各个环境参量对模型的影响进行了分析。然后分别对污染报警、污染源的定位、污染源的强度计算、污染开始时间计算的专门计算策略。使用T检测可以实现污染报警,这样的报警方法有着报警延迟时间短,且误报率低的特点。污染源的辨识由污染源的定位、污染源的强度计算、污染开始时间计算三个部分组成。假设污染源的位置和污染开始时间已知,利用污染源强度与污染物浓度值序列的线性关系求解污染源强度。假设污染源强度已知,污染开始时间已知使用最小二乘法进行曲线拟合,进行污染源的定位。假设污染源强度已知,位置已知,用和污染源定位相同的方法求取污染开始时间。最终针对污染源的位置、强度、污染开始时间全部未知的情况,采用遍历的方法结合最小二乘法进行污染源的辨识,从而达成一个完整的一维污染源辨识系统,并且把结果用概率的形式表示出来。经过MATLAB仿真证明了系统的有效性并且对于系统的灵敏度特性进行了分析。仿真结果表明,系统可以在一维上及时的进行污染报警,比较准确的找到污染源的位置、强度、污染开始时间,达到了预期的目标。