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废水重金属多元素快速、在线监测对工业减排控制与超标排放预警具有重要意义。现有在线分析方法尚无法提供大量有效的数据，多元素快速、在线监测技术与系统方面仍是当前亟待解决的问题。激光诱导击穿光谱技术(LIBS)具有分析简便、快速、多元素同时测量等特点，但该技术尚面临背景辐射、水体共存组份干扰以及系统参数变化等引起的光谱数据精准度和稳定性测量难题，开展水体重金属多元素LIBS实验测量和数据分析研究具有重要的科学意义和应用价值。 论文从样品富集特性研究入手，重点研究多元素同时测量时实验参数综合优化方法、光谱干扰去除方法以及特征向量筛选方法，取得的主要研究结果如下: (1)样品富集特性研究:以石墨为富集基底，研究了快速自动富集过程中不同重金属元素样品均匀性和光谱稳定性，以及富集液量与元素检测限的相关性。结果表明:光谱稳定性较好，Cu元素相对标准偏差均值为3.1％;随着样品富集量的增加，不同元素检测限呈指数衰减，相关系数均大于0.95，可根据实际测量需求，选择合适的富集液量。 (2)多元素测量实验参数综合优化方法研究:以同时测量Pb、Cu和Ni三种元素为例，研究了基于BP神经网络的元素特征谱线信背比与时间参数（延时和门宽）的相关性，建立了数值关系模型并进行多参数寻优。结果表明，优化后三种元素综合信背比与采用单独优化时间参数相比分别提高了39.0％、15.3％和52.9％，激光参数（脉冲能量和重复频率）和空间参数（激光聚焦位置和光纤接收角度）对于不同元素并无显著性差异。 (3)光谱干扰去除与校正方法研究:研究了基于滑动窗口积分斜率算法的连续背景与特征光谱分离提取方法，去除了背景光谱干扰，提高了测量光谱的稳定性;研究了基于谱线展宽的自吸收校正方法以及基于阻尼最小二乘算法的重叠峰分解方法，结果表明:自吸收校正后待测元素特征谱线强度与浓度线性相关度显著增加，目标元素重叠峰成功分离后，实验数据拟合相关系数为0.968;研究了基于连续背景的光谱波动校正方法，并进行了基底元素内标校正，对于浓度大于0.75mg/L的样品(Pb元素)，校正后相对标准偏差在5.0％以内。 (4)特征变量筛选与回归分析:提取表征待测元素浓度的特征光谱数据，包括待测元素多个特征谱线的峰值强度、积分强度、表征峰型的光谱数据以及基底组成元素的特征峰强度。研究了基于偏最小二乘算法的特征变量筛选方法，并进行了支持向量机算法回归分析。对于湖库水样，Pb与Ni元素的相对标准偏差分别为10.2％和6.9％，相对误差都为7.9％。为验证本文数据处理方法的有效性，选取铜陵市某矿场区域实际水样为研究对象，并与电感耦合等离子体-原子发射光谱(ICP-AES)检测结果进行了对比分析。结果表明:Pb、Ni元素相对标准偏差在9％以内，相对误差在10％左右，两种方法测量结果基本一致。研究结论为LIBS技术用于工业排放废水重金属的快速、在线监测及监控预警提供了基础数据。