[发明专利]大气细颗粒物(PM2.5)实时源解析定位方法

说明书

本发明公开了一种PM2.5实时源解析定位方法，应用装置包括由多个污染源监控子网格、PM2.5在线自动成分分析仪组成的网格化监测网络以及含因子分析模型和排放源浓度估算模型的计算机，主要步骤包括：部署PM2.5实时源解析定位装置，进行实时收集监测数据；校准监测数据，将校准后数据实时保存于计算机数据库；将数据库中监测数据加载到计算机的因子分析模型和排放源浓度估算模型程序进行处理。本发明通过网格化的实时监控PM2.5不同污染来源的浓度和风场数据，并采用排放源浓度估算模型克服风场对排放源PM2.5浓度监测数据的干扰，通过二次因子分析实现源解析同时实现排放源精细定位，将浓度超标和具体污染源建立直接联系，满足环境执法和管理的需求。

技术领域

本发明涉及环境保护技术领域，尤其涉及一种大气细颗粒物(PM2.5)实时源解析定位方法。

背景技术

在环境环保领域，尤其在大气环境保护和治理领域，经常面临的问题是大气细颗粒物(PM2.5)污染浓度超标。此时一种高时效的PM2.5的溯源的方法显得尤为重要。PM2.5的常用源解析技术方法主要包括源清单法、空气质量模型法和受体模型法。其中源清单法是在一定空间和时间范围内，对区域污染源排放污染物相关的各种资料的集合后，结合污染源自身的信息和污染物排放的信息进行估算的方法。空气质量模型法主要是通过建立空气质量模型并输入完整的源清单、地形、气象数据和相关参数信息来预测污染物的时空变化情况；受体模型法则是通过对受体样品的化学和显微分析，确定污染物组成情况，最终识别对受体有贡献的污染源，并定量计算各个污染源分担率。

源清单法所依赖的源清单往往基于往年的统计数据，且制作过程中有很多估算的部分，导致污染清单不能准确在反映实时情况。空气质量模型不仅需要完整的源清单，还需要地理、气象数据作为支撑，整个模型求解过程复杂、成本高、难度大。受体模型利用源和受体点测量的气态物质和颗粒物的物理、化学特征来鉴别受体浓度的来源并定量源的贡献。常用的受体模型包括化学质量平衡法(CMB)、因子分析(FA)法以及正交矩阵因子分解法(PMF)等。受体模型由于利用真实的、受体数据来驱动，不需要源清单，不用追踪颗粒物的传输过程，不依赖于排放源的排放条件、地形、气象等数据，很好避开源清单和空气质量模型法遇到的很多困难，因而实际工作中研究最多、应用最广的。但受体模型未考虑排放源定位的技术问题，只能分析计算出PM2.5可能的主要行业来源，精度无法满足环境执法和管理的需求。如没有充分考虑风向和风速对空气污染物扩散的影响，其定位结果将受风速风向因素造成的偏差所影响，解析结果无法进行针对性的执法。因而能排除风速风向因素影响、准确定位污染源的PM2.5排放源解析方法成为新的技术需求。

发明内容

本发明的目的是提供一种顾及风向和风速的PM2.5实时源解析定位方法，解决现有PM2.5排放源解析技术无法精确确定污染源方位地点信息的问题。为了实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种PM2.5实时源解析定位方法，所述PM2.5实时源解析定位方法应用的PM2.5实时源解析定位装置包括区域网格化监测系统以及含因子分析模型和排放源浓度估算模型的计算机；所述区域网格化监测系统由PM2.5在线自动化成分分析仪、至少一个由大气微型站组成的污染源监控子网格组成；所述PM2.5在线自动化成分分析仪，用于监测目标网格区域内PM2.5的化学成分并通过互联网方式传输至计算机进行处理；所述大气微型站,用于监测目标区域内包括PM2.5浓度、风速、风向的数据并通过互联网方式传输至计算机进行处理；所述PM2.5实时源解析定位方法包括步骤：

S1，将PM2.5实时源解析定位装置部署于待监测目标区域，进行实时收集监测数据：在目标区域部署PM2.5在线自动化成分分析仪；将目标区域网格化，在选定污染源子网格内部署至少一大气微型站；

S2，校准步骤S1收集的监测数据，将校准后数据实时保存于计算机数据库；

S3，将数据库中监测数据加载到计算机的因子分析模型和排放源浓度估算模型程序进行处理，实时解析定位PM2.5排放源。