水是一切生命和物质的重要组成部分,近年来,水环境污染成为了世界水资源与环境保护工作所面临的重大难题。化学需氧量(COD)作为水体污染程度的重要评价指标,对其进行快速与准确的检测是非常有必要的。紫外-可见光谱法是一种基于有机物对紫外可见光的选择性吸收,从而间接测量水质COD浓度的方法。本文基于紫外-可见光谱法,对水质COD检测进行了如下研究工作:(1)采用邻苯二甲酸氢钾配制了COD标准溶液,首先通过分析溶液紫外吸光度与COD浓度值的相关性特点,研究朗伯比尔定律在COD浓度范围内的适用性。为了使选取的建模方法具有较强的预测性能,分别采用一阶导数、平滑两种光谱预处理方法结合主成分(PCR)和偏最小二乘法回归(PLSR)建立紫外全光谱的预测模型,实验结果表明,一阶导数结合PLSR建立的紫外全光谱模型预测性能最佳。(2)基于理论和实验研究,研究温度和浊度两个水质参数对于水质COD检测的影响。通过实验发现,单温度参数需要大跨度的变化才会对检测水质COD的紫外吸光度数据产生明显的影响,而浊度参数严重干扰了检测COD模型的输出准确率。为了提高模型检测COD的精度,基于特征波长点的PLS回归建立了单波长、可见光全光谱和非线性的浊度补偿模型,实验结果表明,非线性补偿模型有效地抑制了混合水样中浊度的影响,是单一信息源下检测COD的最佳方法。(3)为了使建立的COD预测模型能够包含水样中全部参数的影响信息,研究了多源信息融合算法,采用水质参数和光谱信息进行融合建模,建模效果与单一信息源下的检测COD最佳模型作比较。实验结果表明,多水质参数融合紫外光谱信息的建模方法提高了检测水质COD模型的评价参数,更具合理性。本文研究的COD检测方法,对自主研发检测复杂水样中COD检测仪器以及进行多水质参数的监测,具有重要的参考价值。