大气可吸入颗粒物源解析方法研究进展

1、收稿日期:2006-04-06作者简介:易慧(1982-,女,湖北黄冈人,硕士研究生。大气可吸入颗粒物源解析方法研究进展Study Progre ss on Source Apportionment of Inhalable Particle s in Atmo sphere易慧叶代启付名利(华南理工大学环境科学与工程学院广州510640摘要综述了国内外用于可吸入颗粒物源解析的受体模型的最新研究进展,详细介绍了粗集理论模型、BP 网络权重分析、投影寻踪回归、正定矩阵分解和主成分分析等多种方法。指出了可吸入颗粒物源解析方法的发展趋势和还需做的工作。关键词可吸入颗粒物源解析受体模型Abstract

2、 The latest research progress of receptor models for source apportionment of inhalable particles is summa 2rized.Rough Sets ,BP network ,projection pursuit regression ,positive matrix factorization and principal component analysis are introduced in details.Development tendency and f urther work in s

3、ource apportionment of inhalable particles is pointed out.Key words Inhalable Particle s Source Apportionment Receptor Models可吸入颗粒物是指通过呼吸系统可以进入人体的颗粒物,通常用PM 10表示,即空气动力学直径不超过10m 的大气颗粒物。它对环境、气候和人类健康产生重要影响1。并且我国大气首要污染物已从SO 2转变为颗粒物特别是可吸入颗粒物。2003年,国家重点城市大气可吸入颗粒物浓度年日均值为01108mg/m 3。2004年为01112mg/m 3,北京市可吸入颗

4、粒物2003年年日均值为01141mg/m 3,2004年均值01149mg/m 3,均超过国家二级标准G B3095-1996(年平均0110mg/m 3。因此,非常有必要对可吸入颗粒物的来源进行分析和研究。1受体模型研究进展研究可吸入颗粒物的来源是对其有针对性控制的基础,也是作战略性决策的依据。20世纪60年代Blifford 和Meeker 首先提出了受体模型2,通过测定和研究颗粒物排放源和环境空气受体中颗粒物的物理和化学特性,定性识别对受体有贡献的污染源并定量计算各污染源的分担率。它较扩散模式大大简化,自问世以来得到了迅速的发展3。其中以化学-统计学方法发展最为成熟,主要包括化学质量平

5、衡法(chemical mass balance ,CMB 和多元统计法。多元统计法又包括因子分析法(factor analysis ,FA 、多元线性回归法(mul 2tiple linear regression ,ML R 和富集因子法(en 2richment factor ,EF 等。常见的因子分析法有主因子分析(p rincipal factor analysis ,PFA 和目标转移因子分析(target transformation factor analy 2sis ,T TFA 。下面介绍国内外一些最新的研究进展。1.1化学质量平衡法化学质量平衡法根据质量守恒原理,大气颗粒

6、物中某元素的量是各类源对其贡献量的线性加和。8李祚泳等人分别把遗传算法(GA4和蚁群算法(ACA5引入到CMB排放源成分谱分布寻优,获得各污染源对大气颗粒物的最优贡献率,且计算结果接近。基于GA算法通用性好、快速、简便,基于ACA算法不需要对排放源有特别的了解和限制,结果客观可靠。CMB模型已经发展到第八版CMB8.0,但仍不能很好的解决扬尘的共线性问题。南开大学冯银厂6针对这个问题首次提出了二重源解析技术。它运用CMB模型分别计算出5种分担率:A i表示不考虑颗粒物进入环境空气中途径,各单一尘源类对受体的总的分担率;B表示用扬尘代替对其贡献最严重的单一尘源类如土壤风沙尘对受体的分担率;C i

7、表示将扬尘作为受体,其它各单一尘源类对扬尘的分担率;D i表示各单一尘源类以扬尘的形式进入到受体中的分担率;E i表示各单一尘源类除去进入扬尘的部分后对受体的分担率。则有:D i=B×C i(1E i=A i-D i(2求出的结果E i与扬尘的分担率B共同组成颗粒物二重源解析结果。从而解决了同时解析出扬尘和其它单一尘源类对受体的分担率的矛盾,明确了单一尘源类以不同的形式通过不同的途径对大气颗粒物贡献的规律。1.2粗集理论模型李祚泳7将粗集理论(Rough Set s,简记为RS引入到颗粒物源解析,该理论不需要预先给定某些特征或属性的数量描述,直接从给定问题的描述集合出发,很快能找出该

8、问题中的内在规律。其基本术语和计算过程如下:U为描述某系统的数据构成的总集合,应用于源解析表示颗粒物样本中的各种元素的集合;子集XU,不同分类X i的样本数应比较接近;R为由系统参数构成的属性表达的等价关系,把排放源视作R;对于某一R i可以按几个区间Y i对U进行划分,从而求出:X的R上近似集R-(X=UY iU|RY i X(3 X的R下近似集R-(X=UY iU|RY i X(4X的R边界B R(X=R-(X-R-(X(5最后算出各类排放源对于分类X的重要性程度Ri(X iRi(X i=(|U|-|R-(X-R-(X|/|U|(6RS理论用于排放源贡献率大小的计算估计有些情况下分辨率不高

9、,但用于排放源重要性排序是可行的,算法简单实用。1.3BP网络权重分析模型在不断探索大气颗粒物源解析更好的方法时,李祚泳8又提出了人工神经网络法(Artificial Neural NetworksB P网络法。它以污染源作为输入因子,一般由输入层、隐层和输出层组成三层网络,相邻两层的节点之间通过权值连接。算法实现过程见图1 。图1BP网络法算法实现过程网络因子的权重贡献率即污染源贡献率可以由公式计算出来。B P网络权重分析模型有很强的容错性,对个别采集样本数据测试有误或存在不确定数据,一般不会对解析结果造成太大的影响;解析能力强,即使所测数据资料很少也可以得到较正确的结果9。1.4投影寻踪回

10、归法投影寻踪回归PPR10是投影寻踪(PP与回归分析(RA相结合产生的一种多因子建模新技术。其基本思想是为了避免线性回归不能反映实际问题中非线性情况的矛盾。采用一系列岭函数Gm(Zm的和去逼近回归函数:f(xMm=1m G m(Z m=Mm=1m G m x(7式中:M岭函数的个数;Z m岭函数的自变量,它是P维向量 x 在 方向上的投影。9Z m = x =m 1x 1+m p x P =Pj =1m j x j(8采用最小二乘法去逼近f (x ,以确定式(7(8中的参数mj ,m ,G m (Z m 和M 的组合,使满足L 2=E y -Mm =1m G mPj =1m j x j2=mi

11、n (9 将不同排放源的某一元素谱视作PPR 建模的因子x j ,将大气样本采集分析得到的元素数据视为因变量y ,应用逐步交替优化的多重平滑回归技术算法(SMAR T 获得因子x j 对因变量y 的权重贡献率。PPR 法在一定程度上克服了源解析的非线性问题,模型具有较强的解析能力,稳健性、抗干扰性和客观性都较好。1.5正定矩阵分解法正定矩阵分解法(po sitive mat rix factoriza 2tion ,PM F 的优点是分解矩阵中元素、分担率非负,不需要测量源成分谱,对每一个单独的数据点使用误差估计,并且可处理遗漏和不精确数据。Miller 等11用CMB 、PCA/A PCS

12、(absolute p rinci 2pal component scores 、UNM IX 和PM F4种方法对已知源解析结果的人工模拟被颗粒物污染的大气样本进行解析,对比发现,PM F 得到的主要源源廓线最接近模拟样本,准确度最高。PM F 的原理简单概括为12:假设X 为n ×m 矩阵,n 为样品数,m 为化学成分(如OC 、EC 、各种离子和元素等数目,那么X 可以分解为X =GF +E ,其中G 为n ×p 的矩阵,F 为P ×M 的矩阵,P 为主要污染源的数目,E 为残数矩阵。定义:e ij =x ij -Pk =1g ik fkj(i =1,n;j

13、 =1,m ;k =1p (10Q (E =ni =1mj =1(e ij /s ij 2(11其中,s ij 为X 的标准偏差。约束条件为G 和F 中的元素都为非负值,最优化目标是使Q 趋于自由度值,这样可以确定出G 和F 来。通常,认为G 为源的载荷即源的分担率,F 为主要污染源的源廓线即化学成分的相对浓度值,确定源的类别。Eugene 13等人改进了PM F ,分析化学成分时把碳分成8种:3种EC (elemental carbon ,元素碳、4种OC (organic carbon ,有机碳、1种OP (pyrol 2ized organic carbon ,热解有机碳。改变了原来只分

14、析EC 和OC 的做法,根据各种碳丰度的不同可以区分柴油污染源和汽油污染源,从而解析出汽油车、柴油车(on -road diesel 、火车和公共交通设施这4种相似的源对PM 2.5的贡献率。1.6主成分分析主成分分析(principal compo nent analysis ,PCA 作为一种把原来多个指标化为少数几个互不相关的综合指标的多元统计方法,广泛应用于大气污染物的源解析过程中。解析方法如下:采样获得各元素的质量浓度值,进行因子分析。首先选取主成分即主要源的个数,个数的判据是使这几个主成分能解释方差的80%以上。进而对矩阵作最大方差旋转,获取因子负荷矩阵,即某一主成分的元素负荷矩阵

15、。再结合因子质量浓度随时间和粒径的变化曲线、各种气象条件推断出主成分的种类14。1.7混合模型各种方法都有其局限性和最适用场合。例如多元分析是“提出排放源假设”的技术,化学质量平衡法是“检验排放源假设”的技术,主成分分析可以识别源类别,多元线性回归可以计算源的分担率。因此,多元分析与化学质量平衡相结合,PCA 与ML RA 相结合,扬长避短,在实际的应用中也取得了较好的结果。Chio 等15在台湾对不同空气质量条件下的PM 10进行了源解析,PCA 法解析出6种主要源:汽车排气、扬尘、二次气溶胶、生物质燃烧、工业源、海盐,又用CMB 法解出了这些源的贡献率。Almeida 等16用PCA/ML

16、 RA 对欧洲西部海岸大气中的PM 10和PM 2.5进行了源解析。2源解析技术发展的新趋势2.1碳辅助的源解析研究颗粒物中的碳可以分为不同种类,根据不同种类碳的含量特征,能更确切地反映颗粒物某些来源。根据14C 与总碳的比率,可明确区别化石碳与当代碳源。有机碳OC/元素碳EC 可用来检测二次气溶胶的存在3。如上文1.5所述,用PM F 法进行源解析时把碳分成8种类别,根据各种碳丰度的不同区分出柴油污染源和汽油污染源。2.2单颗粒研究单颗粒源解析法运用显微技术识别单颗粒物1化学特征谱对颗粒物的来源作出判断,并且,根据颗粒物数目的计数统计解出源贡献率。它可以避免化学法因排放源物质化学成分的非线性

17、独立性和平均化学成分的某些相似性引起的误差,可以检测出某些颗粒物的特征元素或者低浓度有毒元素,从而解析出未知排放源和低浓度排放源。目前,对单颗粒大气气溶胶进行分析通常有3种方法:电子微探针法(Electron Probe Microanalysis,EPMA、激光显微质谱法(Laser Mass Microanalysis,L M2 MA和核子微探针法(Nuclear Microp robe,NM。李晓林17等将扫描核探针(scanning Nuclear Mi2 crop robe,SNM技术与人工神经网络模式识别方法相结合,对上海市大气PM10进行了源解析研究,该方法较EPMA和L MMA

18、具有分辨率高和对单颗粒进行整体分析的优点。仇志军18等用质子微探针对上海市人民公园大气气溶胶进行单颗粒源解析。Kaegi和Holzer19用环境电子扫描电镜(environmental scanning elect ron microscope, ESEM和透射电镜(t ransmission electron micro2 scope,TEM对瑞士苏黎世大气颗粒物进行了源解析。随着显微技术的提高,单颗粒源解析准确性会进一步提高,解析能力也会进一步增强,是一种有前途的源解析方法。3结语源解析工作国内起步晚,目前仍以CMB法为主,但近年来研究人员将各种数学模型应用于可吸入颗粒物源解析,提出了一些

19、新方法。国外则较多采用CMB、PCA、PM F这3种方法。此外,近年随着核物理测试技术的发展,碳辅助的源解析和基于单颗粒研究的源解析方法将发挥越来越重要的作用。当前我国仅有一小部分城市进行了可吸入颗粒物源解析,缺乏广泛性和系统性,今后源解析方法需要结合城市的具体情况在理论研究和推广应用中不断发展。参考文献1.朱广一.大气可吸入颗粒物研究进展J.环境保护科学,2002, 28(113:35.2.戴树桂,朱坦,白志鹏.受体模型在大气颗粒物源解析中的应用和进展J.中国环境科学,1995,15(4:252257.3.王帅杰,朱坦.大气颗粒物源解析技术研究进展J.环境污染治理技术与设备,2002,3(8

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