CN105868479A - 多环芳烃源解析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多环芳烃源解析方法，该方法首先根据城市工业产业布局确定源解析的研究区域，然后通过现场采样、分析，确定多环芳烃特征污染物；接着进一步应用基于聚类分类识别的化学质量平衡方法，精确地筛选和识别环境中多环芳体的来源；最后，根据特征污染物及其对环境中该污染物源解析的贡献率，确定该特征污染物的源类型及其影响程度。该方法能够快速、准确的追溯污染物的来源，实用性强，适于推广应用。

Description

多环芳烃源解析方法

技术领域

本发明涉及污染物源解析方法技术领域，具体涉及一种基于聚类分类识别的化学质量平衡的多环芳烃源解析方法。

背景技术

源解析(source apportionment)是研究污染源对周围环境污染的影响和作用的一种方法。当前的污染源解析技术大体可以分为三种：清单分析法、扩散模型和受体模型。清单分析法是通过观测和模拟污染物的源排放量、排放特征及排放地理分布等，建立列表模型的一种源解析方法；扩散模型属于预测式模型，它是通过输入各个污染源的排放数据和相关参数信息来预测污染物的时空变化情况；受体模型则通过对受体样品的化学和显微分析，确定各污染源贡献率的一类技术，其最终目的是识别对受体有贡献的污染源，并且定量计算各污染源的分担率。

当前针对多环芳烃类污染物主要的污染源识别方法就是通过对源谱和因子荷载的图形观察实现定性比较，或通过计算源谱和因子荷载的偏差实现半定量比较。这些方法多没有考虑污染源谱的非线性特征，识别结果不能真实反映因子荷载与污染源谱的对应关系，实际应用价值很低。

发明内容

本发明是为了提供一种多环芳烃源解析方法，先利用基于快速聚类分析对污染源进行识别，进而再利用化学质量平衡源解析方法进行解析，全面揭示多环芳烃源排放组成特征，筛选能够指示污染来源的特征标识物。

为了实现本发明的上述目的，发明人提供了以下技术方案。

一种多环芳烃源解析方法，操作步骤包括：

步骤一，确定多环芳烃污染源的调查区域；

需根据调查区域所在城市总体规划以及工业产业布局，选择排放源复杂、多环芳烃污染严重的区域作为调查研究区域。

步骤二，在调查区域内开展多环芳烃污染源调查，调查过程包括：

（1）基础资料收集；（2）实地调查；（3）数据处理与分析；（4）多环芳烃污染物的选取及各监测信息数据库建立；

具体包括：

（1）基础资料收集

通过对相关资料（如群众投诉、污染源普查数据库、污染源档案、环境监测资料、环评报告等）的收集和整理分析，掌握调查区域多环芳烃污染行业企业分布，从中筛选出具有代表性、影响较为突出的行业企业，确定要进一步调查的污染源名单。

（2）实地调查

对重点污染源进行实地调查( 包括布点、采样和分析测试)。根据污染源的生产工艺、生产流程、污染物的产生机制以及排放形式等因素，参照污染源调查规范，确定布点和采样方法。监测指标包括成分浓度指标。

（3）数据处理与分析

对污染源调查及监测数据，结合数据自身特征和调查目的，采用科学的统计方法进行分类整理和统计分析。

（4）多环芳烃污染物的选取及各监测信息数据库建立

根据数据分析结果，选取多环芳烃污染物，并建立监测信息数据库。

步骤三，在多环芳烃污染源调查结果的基础上，分析不同情况下污染源对环境的影响，判定影响调查区域的主要多环芳烃污染源；

不同情况包括：（1）单个污染源位于环境敏感点，此种情况下，根据污染源与环境敏感点的相对位置关系，制定相应的监测方案，分析污染源对环境敏感点的影响程度；（2）多个不同类型的污染源位于环境敏感点，此种情况下，根据各污染源的特征污染物质进行分析判别；（3）多个相同类型的污染源位于环境敏感点，这种情况比较复杂，需对污染源的源强进行测试，并结合数学模型判定各污染源的影响大小。

步骤四，识别各类排放源的多环芳烃特征标识物，建立能反映污染源排放特征的多环芳烃源指纹谱；

所述的多环芳烃特征标识物的识别方法是：综合考虑目标污染中各多环芳烃组分的含量即客观指标，根据其源成分谱确定其污染类型。

步骤五，应用快速聚类方法进行污染源的识别，采用Matlab 软件编程，实现计算机对污染源之间的比较；

所述的应用快速聚类方法进行污染源的识别，包括：第一步，预处理及初始化；第二步，输出训练样本对。

所述的采用Matlab 软件编程，是首先将分析数据转化为计算机能够接受的数量化矩阵，对数据进行标准化处理，消除量纲影响，实现计算机对谱图的快速、精确比较。

步骤六，构建基于快速聚类分析的化学质量平衡源解析方法，即先把基于污染源谱的因子荷载的识别当成多参数模式的识别问题，利用快速聚类分析进行污染源的识别；再利用识别好的分类模型利用化学质量平衡方法实现因子荷载的污染源贡献率的计算，实现特征污染物的源解析；具体包括：

（1）应用快速聚类分析算法进行污染源的识别分类；

快速聚类分析算法是一种基于划分方法的聚类算法。该算法的主要思想是试图对 n个对象给出 k 个划分(k≤n)，每个划分代表一个簇（类）。首先，任意选择k个对象作为k个簇（类）的平均值或中心。对剩余的其它对象，根据它们与各个簇（类）中心的相似度，分别将它们赋给最相似的簇（类）。然后重新计算每个新簇（类）的平均值，再将每个对象与每个簇的平均值相比较，把对象赋给最相似的某个簇（类）。这个过程不断重复，直到目标函数收敛到对小为止。

聚类效果的好坏用目标函数J表示：

所应用的快速聚类分析算法的具体步骤包括：

① 任选n个数据对象中的k个对象作为初始聚类中心；

② 对剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离，将它赋给最近的簇；

③ 利用公式（i=1,2,…,n;j=1,2,…,k）重新计算每个类中心，并用公式计算出此时的准则函数值J_i；

④ 计算新的分配公式：假设在类n中，如果，将样本分配到类m中，然后计算此时分配后的准则函数值；

⑤ 如果停止计算，否则c=c+1,重复③、④、⑤步。

（2）应用化学质量平衡方法进行污染源计算，所用公式为

其中，——污染物在受体中的浓度，

——第污染源对污染物的贡献率，

第污染源中污染物的浓度，

——不确定性误差；

这一过程包括：

第一步，数据预处理；

包括数据的审核、污染物变量的选择和受体浓度数据标准化三个过程，即

① 数据的审核：包括未检出项，缺失项，异常值的识别、判断和处理；

② 污染物变量的选择，引入信噪比，如果某污染物信噪比过小或者低于检出限的比例较大，则不能用于进行因子分析；

③ 数据标准化：平均值标准化；

第二步，源贡献率的计算，所用公式为

其中：S为污染源指纹图谱；为其转置矩阵；为有效方差对角阵；D为样品浓度；

第三步，源贡献率迭代偏差计算，所用公式为

直至偏差小于0.0001为止，其中，为k个源的贡献率，为第k+1个源的贡献率；

第四步，源贡献率不确定性偏差计算，所用公式为

其中，为其转置矩阵，为k+1个源的有效方差对角阵，为污染源指纹图谱的第i种第j类污染物。

上述所有步骤均采用Matlab 软件编程，即首先将分析数据转化为计算机能够接受的数量化矩阵，然后对数据进行标准化处理，消除量纲影响，实现计算机对谱图的快速、精确比较。

表1 给出了不同行业的多环芳烃标识物。

表1

本发明所述的多环芳烃污染物质选择遵循以下原则：（1）国内外法规、标准中限制排放的多环芳烃物质；（2）广泛存在于各类污染源中，或者是行业的特征污染物；（3）具有可靠监测方法的多环芳烃物质。

根据以上原则，筛选出EPA有限控制的16种多环芳烃物质作为污染源解析的基本物质，如表2所示。

表2

本发明所提供的多环芳烃源解析方法，首先，根据城市工业产业布局确定源解析的研究区域，然后，通过现场采样、分析，确定多环芳烃特征污染物；接着，进一步应用化学质量平衡方法，精确地筛选和识别环境中多环芳体的来源；最后，根据特征污染物及其对环境中该污染物源解析的贡献率，确定该特征污染物的源类型及其影响程度。

本发明所提供的方法具有以下优点：

（1）能够快速、准确的追溯污染物的来源，实用性强，有广泛的推广应用价值，能够为环境管理部门应对多环芳烃污染事故、控制污染风险提供可靠的技术保障。

（2）能够全面揭示多环芳烃源排放组成特征，筛选出指示污染来源的特征标识物。克服了传统的污染物源解析技术只能大致给出对环境受体贡献较大的污染源类别，而不能给出具体排放源对受体贡献的大小，缺乏对污染防治工作的实际指导意义的缺陷。

（3）能够为制定多环芳烃污染控制对策及环境质量改善提供技术支持，使今后环境管理部门面对多环芳烃污染问题时，可以通过***、完整的源解析方法和相应的数据信息***，迅速识别污染源，从而进行有效的污染防控。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明所述内容做进一步详细的说明。

实施例

结合晋江流域沿线城市总体规划以及工业产业布局，选择排放源复杂、污染严重的晋江区域作为调查研究区域。

开展多环芳烃污染源调查，分析调查数据。

本次数据分析主要对上述EPA有限控制的16种多环芳烃物质进行K-means聚类分析，结果如下表3、表4所示。表3为初始分类中心，表4为最终分类中心。

表3 初始分类中心

表4 最终分类中心

表5为方差分析表，分析各聚类变量是否有统计学意义，从表中可以看出，本实施例的5个聚类变量所对应的p值（Sig.）很小，可以判定此5个变量对本实施例数据分类有意义。

表5 方差分析表

因此，主成分个数确定为5，经过化学质量平衡模型计算污染源的贡献率分别为：柴油机27.22%，交通隧道25.03%，汽油机18.95%，工业燃烧14.77%和民用燃煤14.03%。通过和PAHs污染源指纹谱对比，基本吻合，因污染源谱的不确定性，模型推测原谱在指纹谱的合理误差范围之内。

由实施例的结果可知，本发明所提供的方法能够直观的提取出主要的污染源并能计算出相应的贡献率。

Claims (4)

1.一种多环芳烃源解析方法，其特征在于，操作步骤包括：

步骤一，确定多环芳烃污染源的调查区域；

步骤二，在调查区域内开展多环芳烃污染源调查，调查过程包括：

（1）基础资料收集；（2）实地调查；（3）数据处理与分析；（4）多环芳烃污染物的选取及各监测信息数据库建立；

步骤三，在多环芳烃污染源调查结果的基础上，分析不同情况下污染源对环境的影响，判定影响调查区域的主要多环芳烃污染源；

不同情况包括：（1）单个污染源位于环境敏感点，（2）多个不同类型的污染源位于环境敏感点，（3）多个相同类型的污染源位于环境敏感点；

步骤四，识别各类排放源的多环芳烃特征标识物，建立能反映污染源排放特征的多环芳烃源指纹谱；

步骤五，应用快速聚类方法进行污染源的识别，采用Matlab 软件编程，实现计算机对污染源之间的比较；

所述的应用快速聚类方法进行污染源的识别，包括：第一步，预处理及初始化；第二步，输出训练样本对；

步骤六，构建基于快速聚类分析的化学质量平衡源解析方法，具体包括：

（1）应用快速聚类分析算法进行污染源的识别分类；

（2）应用化学质量平衡方法进行污染源计算，所用公式为

其中，——污染物在受体中的浓度，

——第污染源对污染物的贡献率，

第污染源中污染物的浓度，

——不确定性误差。

2.根据权利要求1所述的多环芳烃源解析方法，其特征在于，步骤二所述调查过程具体包括：

（1）基础资料收集

通过对相关资料（如群众投诉、污染源普查数据库、污染源档案、环境监测资料、环评报告等）的收集和整理分析，掌握调查区域多环芳烃污染行业企业分布，从中筛选出具有代表性、影响较为突出的行业企业，确定要进一步调查的污染源名单；

（2）实地调查

对重点污染源进行实地调查( 包括布点、采样和分析测试)，根据污染源的生产工艺、生产流程、污染物的产生机制以及排放形式等因素，参照污染源调查规范，确定布点和采样方法，监测指标包括成分浓度指标；

（3）数据处理与分析

对污染源调查及监测数据，结合数据自身特征和调查目的，采用科学的统计方法进行分类整理和统计分析；

（4）多环芳烃污染物的选取及各监测信息数据库建立

根据数据分析结果，选取多环芳烃污染物，并建立监测信息数据库。

3.根据权利要求1所述的多环芳烃源解析方法，其特征在于，步骤六所述的快速聚类分析算法的具体步骤包括：

① 任选n个数据对象中的k个对象作为初始聚类中心；

② 对剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离，将它赋给最近的簇；

③ 利用公式（i=1,2,…,n;j=1,2,…,k）重新计算每个类中心，并用公式计算出此时的准则函数值J_i；

④ 计算新的分配公式：假设在类n中，如果，将样本分配到类m中，然后计算此时分配后的准则函数值；

⑤ 如果停止计算，否则c=c+1,重复③、④、⑤步。

4.根据权利要求1所述的多环芳烃源解析方法，其特征在于，步骤六所述的化学质量平衡方法的具体过程包括：

第一步，数据预处理；

包括数据的审核、污染物变量的选择和受体浓度数据标准化三个过程，即

① 数据的审核：包括未检出项，缺失项，异常值的识别、判断和处理；

② 污染物变量的选择，引入信噪比，如果某污染物信噪比过小或者低于检出限的比例较大，则不能用于进行因子分析；

③ 数据标准化：平均值标准化；

第二步，源贡献率的计算，所用公式为

其中：S为污染源指纹图谱；为其转置矩阵；为有效方差对角阵；D为样品浓度；

第三步，源贡献率迭代偏差计算，所用公式为

直至偏差小于0.0001为止，其中，为k个源的贡献率，为第k+1个源的贡献率；

第四步，源贡献率不确定性偏差计算，所用公式为

其中，为其转置矩阵，为k+1个源的有效方差对角阵，为污染源指纹图谱的第i种第j类污染物。