基于LAM模型的多干扰特征河流磷污染源解析

针对高强度复杂人类干扰河流磷来源难以定量解析的问题,构建基于流量与污染物浓度关系模式的污染源解析模型,定量分析多干扰类型河流磷的点源和非点源负荷与时间贡献。以滇池流域的源头河流、水库干扰河流、水库-调水复合干扰河流等为例,采用LAM源解析模型建立了河流磷浓度与流量的响应关系,分析了主要河流磷的源贡献结构与时空分布特征。结果表明:2018年非点源是滇池主要入湖河流磷的主要贡献源,非点源负荷占比为53%~100%,汛期与全年差异较小;从污染源主导时间看,点源是宝象河和盘龙江大花桥-德胜桥段时间占比最高的污染源,表明低流量期间点源控制对改善水质仍然具有十分重要的意义。研究结果可为我国多种人为干扰类型河流的磷污染源解析提供方法借鉴与指导。     

基于绝对主成分-多元线性回归的滇池污染源解析

定量解析污染源是湖泊流域水环境管理的重要基础.基于滇池草海和外海多年水质监测数据,采用主成分分析（PCA）方法识别了主要水质指标的污染源类型,利用绝对主成分-多元线性回归模型（APCS-MLR）得到不同污染源对水质的贡献程度.结果表明,草海主要的污染源有农业面源、城市面源和内源3类,外海的主要污染源是农业面源、城镇生活污染源、城市面源和内源4类.与河流水污染源解析结果不同,底泥内源与气象因子对滇池主要水质指标的影响较大.     

基于气团老化程度对挥发性有机物分类改善PMF源解析效果

VOCs作为臭氧与二次有机气溶胶的关键前体物,其来源解析对臭氧和颗粒物的协同控制至关重要.但多数VOCs具有反应性,不能完全满足受体模式对污染源排放化学物质组成稳定的假设要求,导致受体模式解析结果不能精准反映实际源贡献.为解决因不同VOCs反应活性不同而导致的组分相对变化与模型假设不符的问题,引入VOCs老化程度来表征...     

河流一维水质预测模型在污染贡献值计算中的应用

通过对河流一维水质预测模型的推导和转化,在模型中引入污染源污染物浓度贡献值和预测断面污染物浓度现状监测值,将预测结果同现状监测结果联系起来,使预测结果更贴近实际;探讨利用贡献值简化计算在拟建项目排污口与其下游预测断面间存在若干个未知点源污染情况下的预测断面污染物浓度预测值的方法,以尽可能少人力物力的投入,较为准确、快速的得到预测结果。     

台州市市区环境空气中PM2.5的多模型联用来源解析

为对台州市市区环境空气中PM_2.5的主要来源进行全面分析,运用CMAQ(空气质量模型)模型中的ISAM源追踪算法,计算了台州市本地各类污染源及外来源对PM_2.5的贡献,同时基于CMB模型的初步源解析结果,利用CMAQ模型解析二次前体物排放源的贡献,得到CMB-CMAQ联用模型的源解析结果,综合分析CMAQ模型和CMB-CMAQ联用模型解析结果最终获得台州市市区空气中PM_2.5的贡献源数据.结果表明:①CMAQ模型和CMB-CMAQ联用模型解析结果均表明,台州市市区PM_2.5本地源中首要贡献源为工业源,两个模型中工业源贡献率分别为20.13%和26.94%,其次为扬尘源(贡献率分别为16.98%、19.37%)和道路移动源(贡献率分别为16.44%、18.14%).②CMB-CMAQ联用模型解析结果中工业源、扬尘源和道路移动源的贡献率均高于CMAQ模型解析结果,而外来源和电力源的贡献率均低于CMAQ模型解析结果.③CMAQ模型和CMB-CMAQ联用模型综合分析分配结果表明,外来源、工业源、扬尘源、道路移动源是对区域中PM_2.5贡献较大的4个污染源,贡献率分别为26.10%、22.38%、16.09%、15.07%.研究显示,台州市市区环境空气中PM_2.5污染呈以工业源、扬尘源为主,道路移动源污染突出的复合型污染特征,加强这三类源的排放管理对于台州市市区PM_2.5污染防治具有重要意义.      

基于改进LAM模型的河流污染源解析方法与例证

污染源精准解析是河流水环境治理的基础和关键技术 .针对基于流量-浓度关系的 LAM 模型(负荷分摊模型)存在参数不确定性高的问题,本研究提出基于流量-通量关系的新型 LAM 源解析模型,并以广东省北江为案例,解析了 2018 年北江 COD_Mn的污染来源特征 . 结果表明：(1)改进模型与原始模型的计算结果存在显著差异,基于改进模型的解析结果显示 2018 年北江 COD_Mn主要来源于非点源,其负荷占比高达95.1%,点源仅占 4.9%,而原始模型的结果为非点源占比 100%;(2)改进后的 LAM 模型可实现拟合优度的提升,相对于原始模型,判定系数由0.89提升到 0.92,主要参数的标准误差显著下降;(3)原始模型无法识别负荷占比较小的污染源,改进后的模型识别能力显著提升,结论与研究区实际污染源结构更相符 .研究提出的改进模型与应用可为多源河流污染源精准解析提供方法和案例借鉴 .     

基于受体模型和地统计学相结合的土壤镉污染源解析

研究了武汉市东湖高新技术开发区约150km2范围内土壤重金属Cd元素的含量分布和潜在来源情况. 并利用主成份分析/绝对主成分分数(PCA/APCS)受体模型定量解析了土壤中Cd的来源, 结果表明土壤中Cd的来源以源1为主(来源分担率为:源167%、源28%、源316%,其他源9%).同时利用该受体模型得到了在每个采样点的源贡献量, 并用地统计学方法插值了Cd的源贡献量的空间分布状况.结果显示, Cd各个源贡献量具有不同的空间分布状况, 其中最大源1的高贡献值主要集中在研究区中部. 结合PCA分析和源贡献量空间分布状况, 初步推断源1可能为电子工业源,源2为城市大气沉降,源3应为成土母质. 研究结果表明, 将PCA/APCS受体模型和地统计学方法相结合可以有效地对土壤重金属隐性污染源进行定性识别及定量解析.     

上海大气PM2.5来源解析对比:基于在线数据运用3种受体模型

于2014年12月2～24日在上海市城区对大气中细粒子及其化学组分进行了在线连续观测,基于在线数据运用正定矩阵因子分析法(PMF)、化学质量平衡法(CMB)和多元线性模型(ME2)这3种受体模型开展颗粒物源解析并进行相互验证.结果显示,基于在线数据共获得了8类污染源,包括二次硝酸盐、二次硫酸盐、二次有机碳、重油燃烧源、工业源、移动源、扬尘源和燃煤源.其中二次硝酸盐、二次硫酸盐、二次有机碳等二次污染源(44.9%～64.8%)对PM_2.5的贡献最大,移动源(16.8%～24.8%)和燃煤源(5.6%～14.9%)的贡献次之,其他源类的贡献相对较小. 3种模型获得的污染源特征组分和来源结果对比表明, 3种模型获得的二次硫酸盐、二次硝酸盐、二次有机碳、移动源的源解析结果较接近,说明模型对这4类源的模拟较好.ME2和PMF模型对燃煤源、扬尘源的拟合结果要好于CMB;工业源则是CMB的结果更好.     

基于2种统计分析模型解析网状河流的长期污染趋势和污染源贡献——以椒江为例

文章以椒江为例,对网状河流水质和污染源进行了研究。为了识别椒江水质的主要参数和潜在污染源,运用PCA和相关性分析筛选出COD_Mn、DO、NH₃-N、TP和FL共5个显著的水质指标来代表椒江2016—2020年间的水质数据集,并运用WQI评价水质。运用APCS-MLR模型和PMF模型,对污染最严重的椒南流域点位的水质参数进行了分析,以进一步探索4个潜在的污染源及其贡献。APCS-MLR模型溯源结果显示：生活污水(28.83%);雨洪径流(20.42%);工业废水(16.49%);农业源(8.98%);未识别源(25.27%)。PMF模型溯源结果显示：生活污水(39.24%);雨洪径流(26.49%);工业废水(19.22%);农业源(15.04%)。2种模型的源解析结果基本一致,准确性较高。该结果可以为椒江制定水质管理及污染控制对策提供科学依据,同时,为网状河流的治理提供技术理论支撑。     

香港地区2005—2010年VOCs污染来源解析及特征研究

利用香港地区2005-2010年连续实时监测的挥发性有机污染物(VOCs)组分浓度数据,运用CMB和UNMIX受体模型综合分析了香港地区VOCs主要污染来源及年变化趋势和季节变化规律.结果表明:溶剂使用、机动车尾气排放和液化石油气(LPG)是香港地区主要的VOCs污染源.在2005-2010年间,机动车尾气排放对VOCs贡献呈缓慢增加趋势,溶剂使用的贡献率逐渐降低,天然源的贡献率基本稳定.溶剂使用、机动车尾气和LPG源冬季贡献最大,夏季最低,天然源则在夏季贡献最大.两种模型解析结果有一定的差异,显示源解析结果受较多因素影响.为确保结果的准确性,建议采用两种或以上的模型对受体点数据进行污染来源解析.     

区域源解析模式的建立

运用数值分类学手段建立了一种迭代的(iterative)、分裂的(divisive)、不加权的(non-weighting)、非交迭(nonoverlapping)的运算程式(IDNN模式),从实测原始数据中提取可近似作为纯源的样品和相应的性状,通过分析这些近似纯源样品及与之关系密切的其它特征样品的采样参数和成分特征可鉴别或识别源的类型,运用化学质量平衡法(CMB)求解受体样品的定量来源.在对模拟数据的验证处理中,IDNN模式显示了初步成功.     

地下水源地污染源危害性评价方法研究

基于GIS技术平台、层次分析方法,构建了涵盖污染源特性与污染物属性两大方面的8项指标的污染源危害性评价的参数体系,建立了污染源特性指标评价与污染物属性指标评价的耦合模型,解决了地下水源地污染源的量化评价问题.应用所建方法评价了某地下水源地污染源对地下水的危害性.结果表明, 研究区的排污沟、石化公司周边的渗坑群及南部和东部某河滩的渗坑对地下水的潜在危害程度最高,石化公司的潜在危害性中等,其余区域危害性较低.这为污染源的有效监管提供技术支撑.     

基于BP神经网络的VOCs实时源解析方法

为了提高挥发性有机物(VOCs)源解析的时效性,基于BP神经网络提出了对VOCs监测数据进行实时源解析的PBP模型。利用验证数据证实了PBP模型可获得与PMF模型准确性相当的源解析结果,并且PBP模型具有不受输入数据量限制且计算速度快的优点。将PBP模型应用于长三角某工业园区监测时长为10个月的VOCs组分在线数据并计算得到高时间分辨率的源解析结果,发现监测点位VOCs主要来源为工业源(25%)>燃煤源(20%)>汽油车尾气源(18%)>溶剂使用源(15%)>柴油车船舶尾气混合源(12%)>油品挥发源(6%)>植物源(5%)。此外,结合风速风向数据对各污染源主要贡献方位进行识别,为VOCs的精确管理和控制提供参考,且具有较大的源解析应用潜力。     

受体模型在湖泊沉积物中PAHs、PFASs和OCPs源解析比较

受体模型是一类主要用于空气污染溯源的源解析方法,在沉积物中的应用研究较少。正定矩阵因子分析模型(positive matrix factorization,PMF)、Unmix模型和主成分分析-多元线性回归模型(principal component analysis-multiple linear regression,PCA-MLR)是3种应用较成熟的大气源解析模型。以江苏省、安徽省的湖泊沉积物为研究对象,分别使用3种模型对采集沉积物样品中不同种类的半挥发性有机污染物多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)、全氟化合物(perfluoroalkyl substances,PFASs)、有机氯农药(organochlorine pesticides,OCPs)进行源解析,并通过对比3种模型结果的来源、贡献和拟合效果,探索模型在沉积物中污染物源解析中的应用。结果表明:不同模型对3类污染物的溯源均呈现出一致的解析结果,并且不同模型计算所得的模拟值与实测值拟合结果良好,在沉积物中污染物源解析得到较好应用。源解析结果表明:研究区沉积物中PAHs的来源主要有3种,分别为交通排放源,煤炭燃烧,天然气、柴油燃烧源;PFASs来源主要有3种,分别是氟化物加工助剂、树脂涂层、金属电镀工业源,纺织、贵金属、涂料工业排放源,纸质食品包装工业源;OCPs来源主要是滴滴涕和六氯环己烷(hexachlorocyclohexane,BHC)的历史残留,以及少量的异狄氏剂醛、氯丹和硫丹的贡献。PMF模型可以根据输入数据的不确定性赋予数据相应的权重。Unmix模型可以筛选出源信息较为明确的物质进入模型中。PCA-MLR模型可以定量的说明聚类分析的结果。应用多种模型进行污染物源解析可以使模型优缺点互补,消除单一模型局限性,更准确地完成沉积物中的污染物源解析。     

基于受体模型和控制单元分区的流域污染源解析——以永定河张家口段为例

为识别永定河张家口段水体污染的主要来源并确定流域重点管控行业和优控单元,将受体模型与控制单元分区相结合,建立流域污染源解析方法。结合研究区水系分布、行政区划和数字高程模型(DEM)数据进行控制单元划分,利用聚类分析进行水质和污染源空间特征分析,通过因子分析和绝对主成分-多元线性回归(APCS-MLR)受体模型进行分区污染源识别与贡献率计算。结果表明:永定河张家口段按水质污染程度可分为污染较重的A区(洋河、清水河中下游)和污染较轻的B区(洋河、清水河上游及桑干河);A区受工业点源与面源混合影响,其中工业点源、农业种植贡献率分别为43%、44%;B区主要受面源影响,其中农村生活及旅游、农业种植、畜禽养殖贡献率分别为30%、18%、17%;由污染源空间特征,提出A区的重点管控行业为冶金和食品制造业,B区则为采矿业和食品制造业,确定覆盖阳原县的2、3号,覆盖涿鹿县北部和蔚县北部的5号,覆盖万全区的14号控制单元为面源污染优先防控单元。源解析与控制单元分区相结合的方法可较好地反映水质空间分异特征,提高源解析能力。     

大气颗粒物源解析受体模型优化技术研究

针对大气颗粒物来源解析技术存在的2大问题:二次有机碳(SOC)对CMB模型的影响及源与受体不匹配程度对源成分谱共线性的影响,给出了解决方案.对于SOC影响的问题,提出从受体的角度扣除SOC,对CMB模型进行修正,降低SOC的影响;对于共线性问题,提出了PCA/MLR-CMB复合模型,复合模型首先进行PCA/MLR的解析,降低受体中未知源的影响,使得纳入CMB模型中的源和受体匹配程度大大提高,从而使得共线性源类能够得到理想的结果.     

山东省大气细颗粒物来源解析的研究现状与展望

对目前公开发表的39项山东省PM_2.5源解析研究进行了梳理与总结,综述了山东省各地级市PM_2.5源解析的研究现状和进展,概括了其时空分布特征,并对其影响因素进行了分析.结果表明,受体模型法是山东省PM_2.5源解析工作中使用最多的方法;二次源（（36.1±8.5）%）是山东省PM_2.5的首要贡献源,其次是尘源（（18.4±8.6）%）,燃煤源（（18.2±7.0）%）和机动车源（（17.7±11.7）%）;不同年间济南市和青岛市PM_2.5源解析结果表明,近年来二次源和机动车源的相对贡献有所增加.对山东省PM_2.5源解析提出了几点展望：不同地区宜采用统一或有地区针对性的源解析技术;亟需综合源清单或空气质量模型等解析分摊二次源贡献,区分本地源与区域传输贡献,提供更为精细的源解析结果;加强长期及多地同步观测,以了解该地区PM_2.5及其来源的时空与历史变化趋势.     

基于区间型贝叶斯的湖泊水质评价模型

在贝叶斯水质评价模型中引入区间数表示污染物浓度,采用区间排序法对水质评价结果进行比较,建立了区间型贝叶斯湖泊水质评价模型。同时将该模型应用于某湖泊的5个采样点进行水质监测及评价,结果显示,5个采样点水质逐渐变差,均为劣V类。基于区间型贝叶斯的湖泊水质评价模型更加直观地表示了同类水质采样点的水质差别,避免了传统方法中主观因素的影响,为属于同类别水质的采样点排序提供了评价依据。     

基于NMF与CMB耦合应用的水体污染源解析方法

通过定量方法筛选出特征污染物,开展污染源解析,这是进行环境质量评估、环境风险评价、污染物削减的重要依据,也是切实有效地控制污染,保障环境安全的重要前提.化学质量平衡模型和非负约束因子分析模型是污染源解析中较为有效的两种方法,各自具有特定的应用优势,但同时也都存在一定的应用局限性.通过非负约束因子模型与化学质量模型的耦合...