CN110489785A

CN110489785A - 一种大气污染物在线源解析方法及系统

Info

Publication number: CN110489785A
Application number: CN201910604337.6A
Authority: CN
Inventors: 周学华; 宋杰; 雒园园; 薛丽坤
Original assignee: Shandong University
Current assignee: Shandong University
Priority date: 2019-07-05
Filing date: 2019-07-05
Publication date: 2019-11-22
Anticipated expiration: 2039-07-05
Also published as: CN110489785B

Abstract

本发明公开了一种大气污染物在线源解析方法及系统，所述方法包括：获取某个时段的污染物数据和气象数据；对所述污染物数据和气象数据进行规范化处理，得到PMF模型的输入数据；调用PMF模型，以所述输入数据作为输入，得到该时段对应的大气污染物源解析结果。本发明能够基于易于获取的污染物浓度数据和气象数据快速进行污染源解析，无须借助仪器进行离线测试，成本低，效率高。

Description

一种大气污染物在线源解析方法及系统

技术领域

本发明属于污染物源解析技术领域，尤其涉及一种大气污染物在线源解析方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

随着城市进程的加快以及工业的发展，颗粒物(大气污染物)污染已成为严重威胁人们健康、生存环境的焦点问题。颗粒物来源一般分为自然源和人为源。自然源有土壤扬尘、植物花粉和海盐等。目前关注比较多的是人为源，包括工业生产，生物质燃烧，机动车尾气等。为从源头控制颗粒物污染，需要对颗粒物的来源进行解析。目前，对颗粒物来源进行解析的方法主要有源清单法、扩散模型法和受体模型法等。

生态环境部编制了一系列排放清单编制技术指南，如《大气细颗粒物一次源排放清单编制技术指南(试行)》。根据排放系数以及活动水平编制的颗粒物排放源清单，可用于颗粒物来源解析。通过源清单法可以得到重点排放区域、排放源对颗粒物排放总量以及浓度的贡献。但源清单的编制需要耗费大量的人力，物力。此外排放系数的本土化也给源清单的编制工作带来一定困难。扩散模型法是通过污染源源强、气象条件和地理资料等数据，得到污染源排放对受体的贡献。此种方法应用广泛，借助空气质量模型模拟颗粒物在大气环境中的物理化学过程。但受污染源源强、气象条件等因素影响较大，不适用于源强不确定的大的开放源。受体模型法不需要源强数据以及气象数据，通过颗粒物化学成分、物理特征等数据得到不同排放源对颗粒物的贡献。常用的方法有化学质量平衡(CMB)法、正交矩阵因子分解(PMF)法、主成分分析法等。其中，化学质量平衡法需要分别采集排放源、受体样品，工作量较大。而正交矩阵因子分解法需采集受体样品对颗粒物来源进行分析。在该方法中，需要将采集的颗粒物样品中的化学成分进行分析，需要耗费大量的财力和时间。由于样品一般进行离线分析，获得的源解析结果通常具有滞后性，为高效、快速做出颗粒物污染控制对策带来困扰。

中国专利文献CN103698255A(ZL201310738963.7)、CN103674789A(ZL201310739170.7)等在颗粒物样品离线分析的基础上，采用颗粒物样品化学成分在线分析仪器，运用PMF法和/或CMB法，进行颗粒物在线源解析。这种虽然实现了颗粒物的在线源解析，但具有以下缺点：1)实时在线分析颗粒物样品的仪器非常昂贵。大气环境颗粒物成分在线分析的实时质谱价格大约为400万元；而如果采用不同的仪器，如在线离子色谱分析水溶性粒子，在线碳分析仪分析有机碳/元素碳，在线元素分析仪分析颗粒物中的元素，则仪器总价格超过1000万元；2)这些方法只对大气中的颗粒物来源进行在线解析，无法实现对其他物种的在线动态来源解析。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种大气污染物在线源解析方法及系统，能够基于易于获取的污染物浓度数据和气象数据快速进行污染源解析，无须借助仪器进行离线测试，成本低，效率高。

为实现上述目的，本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案：

一种大气污染物在线源解析方法，包括以下步骤：

获取某个时段的污染物数据和气象数据；

对所述污染物数据和气象数据进行规范化处理，得到PMF模型的输入数据；

调用PMF模型，以所述输入数据作为输入，得到该时段对应的大气污染物源解析结果。

一个或多个实施例提供了一种大气污染物在线源解析系统，包括：

数据获取模块，用于获取某个时段的污染物数据和气象数据；

数据规范化模块，用于对所述污染物数据和气象数据进行规范化处理，得到PMF模型的输入数据；

源解析模块，调用PMF模型，以所述输入数据作为输入，得到该时段对应的大气污染物源解析结果。

一个或多个实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的大气污染物在线源解析方法。

一个或多个实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的大气污染物在线源解析方法。以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：

不同于现有技术中基于颗粒物成分在线分析仪器对颗粒物成分进行测量，从而进行污染源的解析，本发明基于污染物浓度数据和气象数据进行源解析，节约了成本；并且除了颗粒物，对大气中其他污染物也能进行在线动态来源解析。

鉴于在环境监测体系发达的地区，国控、省控和市控监测点的大气污染物浓度数据以及气象部门的气象数据均较容易获取，且能够实时获取，因此能够及时获取大气污染物的来源状况，可以提高颗粒物(污染物)治理的效率，降低治理成本，为政府部门快速决策提供技术支撑。

本发明还可以为更为精准的源解析工作提供参考，大气环境研究部门在进行源解析之前，可以使用本方法粗略估算污染物以及气象因素对大气环境污染的贡献，帮助环境管理、科研单位更精准地开展源解析工作。

附图说明

构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1为本发明一个或多个实施例中大气污染物在线源解析方法流程图；

图2为2017年A市PM2.5源解析结果；

图3为2017年1月1日-7日A市PM2.5日源解析结果。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

PMF模型仅采集受体样品。该模型认为示踪物的浓度在传输过程中保持不变。假设X为n×m矩阵，n为样品数，m是化学成分数目，矩阵X可分解为G矩阵以及F矩阵，即X＝GF+E。其中G为n×p的源贡献矩阵，F为p×m的源成分谱矩阵，E为残差。将浓度数据与不确定度输入模型，即可确定G和F，G用来确定源的分担率，F确定源的类别。通常PMF中有效受体样品数应不少于80个，即n≥80。样品化学成分的确定需要借助专业的分析仪器，花费多、耗时长，但其源解析结果准确可靠，可以在大气污染治理的过程中，为环保部门的决策提供可靠的依据。

实施例一

本实施例公开了一种大气污染物在线源解析方法，包括以下步骤：

步骤1：获取污染物数据和气象数据；

所述污染物数据包括多种污染物的浓度数据，以及测得该污染物浓度的仪器设备信息。并且其中，所述多种污染物包括PM2.5,PM10,SO2,NOx,O3和CO。所述气象数据包括风向、风速、温度和湿度。

本实施例利用《环境空气质量标准》中规定的六项污染物浓度(PM2.5,PM10,SO2,NOx,O3和CO)及相关气象数据(风向、风速、温度和湿度)，利用PMF模型或者其他因子分析模型对污染物的来源、贡献率进行分析，所采用的污染物浓度数据以及气象数据分别来自政府环境监测部门及气象部门。所需数据方便易得，时间分辨率高。如果未来有其他大气污染物常规监测物种，如VOCs中的各种物种或者其他将来监测的大气污染物，亦可纳入本方法中，作为污染物进行来源解析。具有花费少、分析快的优势。

其中，所述步骤1中获取污染物数据和气象数据可以是实时获取，即与政府环境监测部门及气象部门数据库建立通信连接，实时获取污染物数据和气象数据，从而能够对当前大气污染物的来源进行解析；所述步骤1中获取污染物数据和气象数据也可以是获取历史数据，根据用户分析需求获取相关数据，例如，若要对大气污染物来源的日变化情况进行分析，可分别将某地1月1日、1月2日……1月31日的数据输入PMF模型进行分析，通过对比1月份每天的分析结果可以得到颗粒物来源的日变化情况，帮助环境管理部门及时了解本地区的颗粒物来源特征；若要对大气污染物来源的季节变化情况进行分析，可按照月份将一年划分为四季，选取1月份、4月份、7月份以及10月份数据分别代表冬、春、夏、秋四季。将上述月份的大气污染物浓度数据以及气象数据输入PMF模型进行源解析，可得到大气颗粒物来源的四季变化情况。通过分析颗粒物来源的季度变化，有助于环境管理部门根据颗粒物来源在不同季节采取相应的管理措施。

步骤2：进行数据预处理；

由于监测仪器在运行过程中存在停电、校准和故障等不可抗拒因素，部分时刻不可避免地存在数据缺失情况，故需要剔除数据缺失时刻。严格按照《数据的统计处理和解释正态样本离群值的判断和处理》中相关规定处理异常值。若出现离群值(样本中离开其他观测值较远的一个或几个观测值)可将其剔除，并不追加观测值，但被剔除的观测值及其理由应予以记录。另外，在环境监测部门以及气象部门获取的原始数据应予以保留，以备审核。

步骤3：对数据格式进行规范化；

根据PMF模型的输入数据要求对数据格式进行规范化。

在PMF中需要输入的数据有污染物浓度数据(Concentration Data)、气象数据，及不确定度(Uncertainty Data)。

污染物浓度以及气象参数的不确定度需要根据仪器的检测限而定，若仪器检测限已知，根据已有公式可得：

①若实测值低于检测限：

②若实测值高于检测限：

X_ij＝C_ij

若：X_ij≤3d_ij,

X_ij＞3d_ij,

③若数据缺失：

上式中：

X_ij：PMF模型中输入的数据

d_ij：检测限

σ_ij：X_ij的不确定度

C_ij：实测值

实测值的几何平均数

若检测限未知或不确定度不便用上述公式进行计算，在本方法中可认为数据末尾数字的后一位为不确定度，如PM2.5浓度为50μg/m³，则该浓度的不确定度为0.1μg/m³，PM2.5浓度为50.5μg/m³，则该浓度的不确定度为0.01μg/m³。

本实施例中，建立不确定度数据库，其中存储仪器与不确定度的对应关系；根据步骤1获取的大气污染物浓度所采用的仪器信息，获取相应不确定度。

分别基于污染物浓度数据和气象数据，以及不确定度，生成PMF模型的输入数据。其中，基于污染物浓度数据和气象数据生成的表格中，每一行表示一个时间的污染物浓度数据和气象数据，且，第1列为时间，第2至m列分别为各类污染物浓度以及气象数据，如表1所示。基于不确定度生成的表格中，列标题、行标题的命名与顺序必须与输入浓度数据的Excel保持一致，输入不确定度的表格同表1所示。

表1

Date	PM10	PM2.5	…	…	T
						dd/mm/yyyy	279	88	276.8
dd/mm/yyyy					277.1
						dd/mm/yyyy			276.9
…
						dd/mm/yyyy	343	124	276.7
dd/mm/yyyy	321	114			276.9

注：为避免出现负值，将温度(T)单位换算为国际单位制-开尔文(K)

步骤4：调用PMF模型，将规范化后的输入数据输入到所述模型，得到源解析结果。

所述源解析结果包括扬尘、燃煤、机动车和二次生成等污染源在大气污染中所占的比重。

本实施例对n×m矩阵进行了改进，使用大气污染物以及气象参数数目替换化学成分数目，即用大气污染物和气象因素数目表示m。经过改进后，在对某地进行源解析的过程中可以省去样品化学成分分析环节产生的费用，极大地节省了成本。

为分析A市2017年PM2.5的来源，分别将1、4、7和10月份的大气污染物浓度数据以及气象数据代入PMF模型，结果如图2所示。A市位于我国北方，冬季供暖期间燃煤量加大且易出现逆温现象不利于大气污染物的扩散，燃煤和交通源对PM2.5有重要贡献。春季处于沙尘期，扬尘对PM2.5浓度的上升有一定贡献，模型模拟结果与实际情况相符，同时二次生成是PM2.5的重要来源。在夏季，扬尘是PM2.5的主要来源。二次生成、燃煤以及机动车是PM2.5秋季的主要来源。

选取2017年1月1日-7日的数据对A市PM2.5来源的日变化进行解析，结果如图3所示。PM2.5的来源虽然处于动态变化之中，但燃煤与交通源仍是PM2.5重要的来源，此结果与图2相符。

实施例二

本实施例的目的是提供一种大气污染物在线源解析系统。

为了实现上述目的，本发明采用如下一种技术方案：

本实施例提供了一种大气污染物在线源解析系统，包括：

实施例三

本实施例的目的是提供一种电子设备。

一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤，包括：

获取某个时段的污染物数据和气象数据；

实施例四

本实施例的目的是提供一种计算机可读存储介质。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取某个时段的污染物数据和气象数据；

以上实施例二、三和四中涉及的各步骤与实施例一相对应，具体实施方式可参见实施例一的相关说明部分。术语“计算机可读存储介质”应该理解为包括一个或多个指令集的单个介质或多个介质；还应当被理解为包括任何介质，所述任何介质能够存储、编码或承载用于由处理器执行的指令集并使处理器执行本发明中的任一方法。

以上一个或多个实施例具有以下技术效果：

鉴于在环境监测体系发达的地区，国控、省控和市控监测点的大气污染物浓度数据以及气象部门的气象数据均较容易获取，且能够实时获取，因此能够及时获取大气污染物的来源状况，可以提高颗粒物(污染物)治理的效率，降低治理成本，为政府部门快速决策提供技术支撑。应用本方法将大气污染物浓度数据以及气象数据输入到PMF模型，可以对污染物的来源进行快速分析。若某地出现重污染天气，可以使用本方法快速的将源解析结果呈现给环境管理部门，有利于环境执法单位对大气环境进行精准管理，提高应对重污染天气的处置速度。

本发明还可以为更为精准的源解析工作提供参考，大气环境研究部门在进行源解析之前，可以使用本方法粗略估算污染物以及气象因素对大气环境污染的贡献，帮助环境管理、科研单位更精准地开展源解析工作。如，利用本方法可以将PM2.5的来源分为四个部分，分别是扬尘、燃煤、机动车和二次生成。在开展源解析之前，分析扬尘、燃煤等污染源在颗粒物污染中所占比重，可以帮助环境研究部门更精准地开展源解析工作。

本领域技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算机装置来实现，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims

1.一种大气污染物在线源解析方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取某个时段的污染物数据和气象数据；

2.如权利要求1所述的一种大气污染物在线源解析方法，其特征在于，所述污染物数据和气象数据的获取为实时获取，或根据用户分析需求获取指定时段的数据。

3.如权利要求1所述的一种大气污染物在线源解析方法，其特征在于，所述污染物数据包括多种污染物的浓度数据，以及测得该污染物浓度的仪器信息；气象数据包括风向、风速、温度和湿度中的一个或多个。

4.如权利要求3所述的一种大气污染物在线源解析方法，其特征在于，所述规范化包括分别基于污染物浓度数据和气象数据，以及不确定度，生成PMF模型的输入数据。

5.如权利要求4所述的一种大气污染物在线源解析方法，其特征在于，所述输入数据包括污染物浓度数据和气象数据表格，以及不确定度表格；其中，两个表格的行与列名称与顺序相同，并且，第一列为时间字段，其他列为污染物浓度数据和气象数据，或不确定度字段。

6.如权利要求4所述的一种大气污染物在线源解析方法，其特征在于，所述不确定度基于预先建立的数据库获取；所述数据库中存储仪器与不确定度的对应关系，获取污染物浓度对应的仪器信息后，基于仪器信息查找得到相应的不确定度。

7.如权利要求4所述的一种大气污染物在线源解析方法，其特征在于，所述源解析结果包括扬尘、燃煤、机动车和二次生成在大气污染中所占的比重。

8.一种大气污染物在线源解析系统，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的大气污染物在线源解析方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的大气污染物在线源解析方法。