[发明专利]土壤中多环芳烃污染源解析的方法

说明书

技术领域

本发明属于污染源解析技术领域，具体涉及一种基于BP人工神经网络识别的正定矩阵因子分解土壤中多环芳烃污染源解析的方法。

背景技术

源解析(sourceapportionment)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。污染源解析的具体方法见图1。

2.1清单分析法

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，建立污染物排放模型的一种源解析方法。需要有详细的污染源排放清单，包括点源、面源，其计算过程复杂，排放参数的选取对结果影响很大，存在较大的不确定性。扩散模型是根据污染源排放率和研究区域的水文资料来估算污染源排放并扩散到采样点出对采样点处污染物浓度的影响，即已知影响采样点处污染物的污染源个数和方位，来估算这些污染源对采样点污染物的贡献。它是早期主要使用的一种污染源预测式模型。然而，随着环境质量要求的提高，人们对于更多的污染物的源解析提出了要求，扩散模型在很多方面己不能令人满意，对于沉积物，水体等其他介质中有机污染物的源解析，利用扩散公式只能估算近似值，无法准确描述污染物在水体中的扩散特征。由于扩散模型上述的局限性，受体模型得到了较快的发展。受体模型是通过在源和受体处测量的污染物的化学物理特征，确定对受体有贡献的源及对应的源贡献值。即可以在不确定采样点周围污染源的个数和方位的前提下，以采样点处收集到的样品入手，通过对样品中污染物的分析反推出采样点污染物的可能来源。受体模型是一种诊断式的模型，它解释的过去而不是将来，受体模型的成功应用很大程度上要依靠对污染物的大量采集和准确分析。本论文主要针对受体模型进行分析及应用

2.2受体模型分析

环境污染物的源解析是污染控制的基础。受体模型是指通过对环境样品(受体)的化学和显微分析，确定各污染源贡献率的源解析方法，受体模型具有不依赖于污染源的排放条件，不需追踪目标污染物迁移过程等优势，因而得到迅速发展并成为广泛使用的源解析方法。近年来发展的受体模型主要有因子分析/多元线性回（FA/MLR)、化学质量平衡模型(CMB)、正定矩阵因子分解(PMF)和非负约束因子分析(FA-NNC)等。受体模型依赖于排放条件、水文、水体等数据，不用追踪污染物的迁移过程，几年来，得到了广泛的发展和应用。它主要分为定性研究和定量研究两大类。

2.2.1定性分析方法

定性方法主要有比值法，特征化合物法和指纹图谱法等。定性方法，即定性的确定主要的污染源，并不能定量的给出各污染源的贡献率。目前，由于各种定量方法的出现和不断完善，定性方法只是作为一种辅助手段，一般不单独使用。

（1）比值法

比值法是一种定性判断出主要污染物的来源类型的方法。由于污染物产生过程的差异性，每一种污染物所含的化合物往往不尽相同。该法通过分析污染物的组成特征，分析污染物中某些特定化合物(分子标志物)以及有机地球化学参数等方法手段来分析和示踪有机污染物来源。

（2）特征化合物法

特征化合物法是根据污染源排放物中含有某种特征化合物来确定污染物来源的一种方法。如在PAHs的源解析中，二萘嵌苯(perylene)及1，7-二甲基菲(又称海松烯)来自于某些有机质的早期成岩作用。若样品中这两种PAHs的比例较大，则表示该地区环境尚未受到明显的人类活动干扰。此外，晕苯(coronene)是汽车尾气产生的特征化合物，惹烯(retene)主要来自木材的燃烧。特征化合物法可以定性地判断污染源的类型，但只能粗略的判断污染源的类型，所以一般不单独使用。为污染源分析提供帮助，但一般不单独使用。

（3）指纹图谱法

指纹图谱法是通过比较环境样品和污染源中污染物的指纹图谱来识别污染物的来源。该方法需要预先知道特征污染源的指纹图谱，当各污染源的指纹图谱区分不明显或难以获得时，使用该方法识别污染源就比较困难。

（4）富集因子法