水质安全关系到国计民生。近年来城市供水水源地(原水)有机物污染事件时有发生,严重影响居民健康与社会和谐,快速有效地对水体中有机污染物进行超限检测和识别分类有重要现实意义。紫外可见光谱和三维荧光光谱因其高灵敏性、高选择性、无需试剂且检测速度快等特点,在水质有机污染物的定性检测、判别和报警等方面备受关注。本文主要结合科研项目和城市供水监管部门实际需求,利用紫外可见光和三维荧光光谱开展原水水质检测方法的研究,重点围绕环境因素对光谱检测的影响机制、改善有机污染物超限检测效果、提升特征有机污染物自动识别能力等问题,研究了紫外可见光和三维荧光光谱法检测原水有机污染物过程中的光谱解析、特征提取与建模、紫外-荧光信息融合、超限检测、识别分类等技术,探索了基于紫外可见光和三维荧光光谱特征信息融合的有机污染物检测与判别方法,通过实验进行了验证。论文的主要工作和创新点如下:(1)研究了紫外可见光谱和三维荧光光谱水质检测方法的基本原理,分析了紫外光谱和三维荧光光谱的特性、差异性以及信息互补性,研究了利用这两种光谱的特征信息进行融合建模的可行性和必要性,以城市供水原水水质重点关注有机物指标苯酚、苯胺、水杨酸等为例开展实验与建模分析,进行了可行性验证。(2)研究了环境因素对于紫外可见光谱和三维荧光光谱检测结果的影响机制,并进行了实验分析与验证,着重研究了浊度和酸碱度变化对紫外可见光谱和三维荧光光谱的影响。实验结果表明浊度变化对于紫外可见光谱和三维荧光光谱的影响大,并且不同波段处的变化规律不同,难以精确量化,采用样本过滤和数据SG平滑滤波预处理的方式降低浊度对紫外可见光谱和三维荧光光谱的影响;酸碱度变化对光谱的影响主要是强酸性、强碱性对光谱的影响,可采用阈值法减弱酸碱度变化的影响。通过水样处理和数据处理的方式,为后续基于紫外可见光谱和三维荧光光谱进行有机污染物超限检测和分类识别的研究提供指导。(3)研究了基于紫外-荧光光谱信息融合的水体有机物超限值检测方法。通过紫外可见光谱和三维荧光光谱分析判断水体中的有机污染物是否超过水质标准中规定的上限值。针对紫外可见光谱单光谱模型下有机污染物检测下限高和三维荧光光谱单光谱模型由于原水水质正常波动导致误报率较高的问题,提出了一种基于紫外-荧光光谱融合的水体有机物检测方法。对于紫外可见光谱采用小波变换和主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)提取特征;三维荧光光谱经过预处理后,采用二维小波变换和能量编码的方式提取特征,将紫外主成分特征与荧光光谱能量编码特征进行特征级融合,建立判别子模型,并与单光谱模型一起组成判别模型集合,之后采用投票表决方式判别有机污染物浓度是否超过限值。实验结果表明,相比紫外可见光谱单光谱模型,紫外-荧光光谱融合模型能够有效降低检测下限,减少漏报;相比三维荧光单光谱模型,紫外-荧光光谱融合模型可以有效降低误报率。(4)研究了基于紫外-荧光光谱信息融合的水体有机污染物分类识别方法。针对部分有机污染物在紫外可见光谱或者三维荧光光谱单一光谱检测下响应相似,紫外可见光单光谱模型或者三维荧光光谱单光谱模型对物质的区分效果不佳的问题,提出了一种基于紫外可见光谱和三维荧光光谱信息融合的方式来进行有机污染物识别的方法。该方法旨在有效利用物质在不同光谱中的差异信息,实现有机污染物种类区分。对于紫外可见光谱,采用竞争性自适应重加权方法提取紫外可见光谱的特异性波段,对于三维荧光光谱采用非下采样Contourlet变换和灰度共生矩阵相结合的方式提取三维荧光光谱特征,然后采用特征级融合的方式,利用多分类支持向量机进行分类识别。实验结果表明,光谱融合模型能够有效区分在单一光谱中光谱较相似的物质,相比单光谱模型,对物质分类识别效果更好。总体而言,本文主要围绕城市供水原水有机污染物超限检测和分类识别的问题开展工作,研究了综合利用紫外可见光和三维荧光光谱信息进行有机污染物检测与分类识别的方法。理论分析和实验结果表明,光谱特征信息融合建模方法利用了两种光谱的互补信息,可提升超限检测和分类识别效果,对城市供水主管部门进行水质监测预警具有借鉴意义。