为了精准预测水产养殖过程中最重要的两个环境参数溶解氧和氨氮,针对预测模型需要解决的有效影响因子确定、预测算法和网络结构优化等问题,将Levenberg-Marquardt（LM）神经网络、遗传算法（genetic algorithm, GA）和主成分分析（PCA）算法相结合,提出一种基于GA-LM-PCA的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测模型,即采用PCA确定影响因素,实现影响因素的去耦合降维,采用遗传算法对网络结构进行优化,确定合适的隐层节点数目和权值,采用LM训练神经网络,提高神经网络的收敛速度。为了验证GA-LM-PCA的预测效果,将GA-LM-PCA的预测效果与未用PCA方法的GA-LM预测模型进行了试验比较,并探讨了影响因素数量对预测效果的影响。结果表明:用GA-LM-PCA方法预测的溶解氧和氨氮值与实测值吻合较好,平均绝对误差和均方根误差分别为0.004 7、1.872 7×10-4（溶解氧）和0.006 5、9.428 7×10-4（氨氮）,适用于影响因素数量较多的场合。研究表明,GA-LM-PCA是一种有效的水产养殖环境溶解氧和氨氮预测工具,尤其对于影响因素复杂繁多的非线性系统效果更好。

介绍了沘江流域概况，分析了2006年至今沘江河流域水环境质量，沘江流域(兰坪段）水污染因子由重金属转变为氨氮，详细总结了水污染因子变化原因、治理过程度及治理成效，2022年沘江河国控金鸡桥断面水质基本达到《地表水环境质量标准》Ⅲ类水水质要求，满足水功能区划要求。

作为人类生存的关键保证，在城市化进程中，水的污染问题变得更加突出，这既对自然环境造成了一定的影响，也对人们的生命和身体的健康造成了一定的影响，同时也违背了我国提倡的可持续发展的策略。在此背景下，更好地保护水源，对于维持生态环境有着重大的意义。在对水质进行检测时，若出现了氨氮含量超标现象，则要对其进行实时监控，并对有关的影响因素进行分析，以便了解其实际状况，以便更好的进行处理。

众所周知，在水质检测中总氮与氨氮是十分常见的指标，因检测过程中总氮的检测步骤比较繁琐，实验条件具有复杂性，所以经常会导致所检测出的数据出现总氮低于氨氮的现象，需要返工重做，如此一来则会导致工作效率降低。面对这种情况，本文以实验分析的方式，进一步探究了水质检测中总氮低于氨氮的原因，并提出几点措施，以此提高水质检测数据的准确性。

水质监测工作的开展与人们的生活以及工业生产有很大关联，水质污染会对人们的身体健康造成较大影响。从工业生产的角度分析，水质监测能帮助企业在生产期间对水质的不良影响充分了解。因此，为促进水质监测有效性的提高，应该对氨氮两种成分严格监测，合理分析氨氮测定的影响因素，并科学制定应对办法。

氨氮测定是水质监测中重要的内容之一，其可帮助监测人员确定水中存在的污染物质，也能够有效提升水质监测结果的可靠性。但在氨氮测定中，通常会受到一些因素的影响，使得测定结果的准确性受到影响。因此，为提高水质监测的效果以及氨氮测定的准确性，本文重点对水质监测中氨氮测定的影响因素进行分析，并相应提出几点控制措施，以供参考。

作为我国重点污染控制指标，水中氨氮始终是重点控制对象，并且，其在线监测设备对其控制而言有着极为重要的现实意义，故而，本文主要以氨氮水质在线自动监测仪为对象，在了解其主要性能参数与优点基础上，对其中监测技术与方法展开分析，并针对氨氮在线监测仪日后发展趋势展开探讨。