污水流行病学通过测定污水处理厂进水样品中所选毒品或其代谢物的浓度,应用相应的数学模型反推计算出毒品人均滥用量和流行率,从而成为调查毒品滥用的新方法。污水流行病学的调查结果受到多种不确定性因素的影响,其中污水处理厂服务人口数量产生的不确定性最大。因此,准确估算服务人口数量是降低毒品人均滥用量和流行率不确定性的关键。本研究基于腾讯位置大数据构建了实时估算区域人口数量的预测模型;然后在时空精度上对人口预测模型进行验证;最后应用人口预测模型调查某城市毒品的区域和时间滥用特征。基于辽宁省腾讯位置大数据,本研究构建了定位次数与人口数量之间的线性人口预测模型（r~2=0.96）,在此基础上估算出大连市42个污水厂模型人口数量的范围为0.15～83.5万人。利用相关性分析和评价指标验证了人口预测模型的时空精度。在时间精度上,通过比较目标污水厂的氨氮人口数量和模型人口数量发现两者均方根误差＜10%,两种人口数量波动在日内和日间均具有一致的规律性;在空间精度上,通过比较大连市42个污水厂不同方法估算的服务人口数量,发现模型人口数量整体上比氨氮人口数量少3%,比设计人口数量少4%。对于含工业废水的污水处理厂,人口预测模型比氨氮人口估算方法更有效。综上所述,与氨氮人口方法和设计人口方法相比,人口预测模型在时空精度上均表现出较好的预测性。人口预测模型应用于污水流行病学可以降低调查结果的不确定性。基于模型人口数量估算出某城市甲基苯丙胺、海洛因和氯胺酮的人均滥用量分别为97.5 mg/d/1000 inh、22.4 mg/d/1000 inh和7.24 mg/d/1000 inh,流行率分别为0.32%、0.03%和0.02%,这与氨氮人口数量和设计人口数量反推计算结果均无显著性差异（p＞0.05）。通过研究42个污水处理厂毒品滥用的空间分布,发现三个区域是毒品滥用情况较为严重的地区;通过比较SEG污水处理厂连续8天毒品滥用的时间变化,发现元旦节假日甲基苯丙胺人均滥用量比工作日较为严重。最后通过开发“智慧禁毒”数据可视化监测平台对毒品滥用情况进行实时监测和研判,为公安部门提供科学可靠的禁毒信息,从而促进公安禁毒系统的智能化建设。基于定位服务数据的人口预测模型为污水流行病学提供了一个准确而动态的服务人口数量,在监测毒品时间和空间滥用过程中能够提高调查结果的准确性,并且兼具节省成本、实时便捷和客观准确的优点。