大气颗粒物混合尘溯源解析新方法

邹长武,印红玲,刘盛余,郑雪峰 (成都信息工程学院资源环境学院,四川 成都 610225)

大气颗粒物混合尘溯源解析新方法

邹长武*,印红玲,刘盛余,郑雪峰 (成都信息工程学院资源环境学院,四川 成都 610225)

针对采用化学质量平衡模型(CMB)进行大气颗粒物源解析时,混合尘源由于与单一尘源存在严重共线性而不能代入模型的问题,首先对混合尘进行源解析,根据解析结果将混合尘分拆为对应的单一尘源,然后与原有的单一尘源共同代入 CMB进行源解析,提出了大气颗粒物混合尘溯源解析新方法.将混合尘溯源解析新方法应用于某市的大气颗粒物尘源解析,得到扬尘的贡献率为28.75%,较二重源解析技术的46.3%和二重源解析技术改进方法的38.38%都要低,表明新方法更好地解决了共线源代入CMB出现的问题.受体元素计算值与测量值的比值较二重源解析技术改进方法有更多元素接近1,表明新方法建立的模型更加合理.

源解析；混合源；化学质量平衡模型

扬尘是城市大气颗粒物污染的一个重要来源,因此,准确解析扬尘对大气颗粒污染物的贡献率是非常重要的.化学质量平衡(CMB)模型[1-2]是解析大气颗粒物来源的一种受体模型,在PM10、PAHs、VOCs等的来源解析中得到了广泛的应用

[3-5].由于扬尘是一种混合源,可能与其他单一尘源如土壤风沙尘、建筑水泥尘或煤烟尘等存在着较为严重的共线性,不能同时纳入 CMB模型中进行计算[6].因此,不能直接采用 CMB模型解析扬尘对大气颗粒污染物的贡献率.为了解决这个问题,冯银厂等[7]首次提出了大气颗粒物二重源解析技术.该技术提出后得到了广泛的认可,在多个城市的颗粒物污染来源解析中得到了应用

[8-13],并已经开发出相应的软件[14].其后郝明途等[15]又对二重源解析技术进行了改进,提出采用独立源反推扬尘对受体的贡献率.此外,朱坦等[16]提出PCA/MLR-CMB复合模型提高CMB模型中源和受体的匹配程度,从而得到共线源类比较理想的解析结果.

不论是二重源解析技术还是其改进方法都采用将扬尘代替与其共线性最严重的某一个单一源类纳入 CMB模型进行计算.但除了被扬尘代替的单一源类以外,其他单一源类也与扬尘存在一定的共线性,这样必然导致解析结果存在较大的误差.因此,二重源解析技术的具体实施方法还有待进一步改进.在二重源解析技术思想的启发下,笔者尝试首先对混合尘进行源解析,按解析结果将混合尘的总量分解为相应的单一尘源的量,然后与直接进入大气颗粒污染物的单一尘源一起代入 CMB模型中解析出混合尘的贡献率,提出混合尘溯源解析新方法.

1 大气颗粒物二重源解析技术及其改进方法

1.1 二重源解析技术

二重源解析技术的基本原理见文献[7],下面只对其计算过程作简单介绍.

第1步,将各单一尘源类成分谱和受体成分谱同时纳入CMB软件进行计算,得到各单一尘源类对受体的贡献值.该贡献值包括各单一尘源类以扬尘形式对受体的贡献值和直接对受体的贡献值两部分,这里称之为结果A.用Ai表示第i个单一尘源类对受体的贡献值.

第2步,用扬尘代替与其共线性最严重的源类并纳入软件中进行计算,得到扬尘和除被代替源类外的各单一尘源类对受体的贡献值,这里称之为结果B.用Bi表示第i个源类对受体的贡献值.

第3步,以扬尘为受体进行源解析,得到扬尘中各单一尘源类的百分含量,这里称之为结果C.用Ci表示第i个单一尘源类在扬尘中的百分含量.

第4步,用结果C去分解结果B中扬尘的贡献值,得到各单一尘源类以扬尘的形式对受体的贡献值,这里称之为结果D.用Di表示第i个单一尘源类以扬尘形式对受体的贡献值.

第 5步,在各单一尘源对受体总的贡献(结果 Ai)中减去以扬尘形式对受体的贡献值(结果Di),得到各单一尘源类直接对受体的贡献值.这里称之为结果E.用Ei表示第i个单一尘源类直接对受体的贡献值.

第 6步,结果Bi和结果Ei共同组成了源解析的最后结果.

1.2 二重源解析技术改进方法

郝明途等[15]指出,在二重源解析的第2步中,扬尘代替了某一单一尘源类,相当于减少了一个源类,且代替的源类与其有严重的共线性,所以结果 B中扬尘对受体的贡献值应包括扬尘对受体的实际贡献值和被代替源类以直接形式对受体贡献值两部分,也就是说,扬尘对受体的实际贡献值应该比结果B中扬尘对受体的贡献值低,而被代替尘源类直接对受体的贡献值应比结果高.为了解决这个问题,文献[15]从与扬尘没有共线性或共线性很弱的独立源着手,去反推扬尘对受体的实际贡献值,提出了大气颗粒物二重源解析技术的改进方法.该方法的计算过程为:

第1步,进行二重源解析技术第1、2、3步的工作.

第2步,确定独立源,并根据独立源反推扬尘对受体的实际贡献值.其计算式为:

式中: θ为扬尘对受体的实际贡献值;a为二重源解析技术第1步中得到的结果A中独立源对受体的贡献值;b为二重源解析技术第2步中独立源对受体的贡献值;c为二重源解析技术第3步中得到的独立源在扬尘中的百分含量.

第3步,以求得的扬尘对受体的实际贡献值θ代替结果B中扬尘对受体的贡献值,再进行二重源解析技术第4、5、6步的工作.

2 大气颗粒物混合尘溯源解析技术的实现过程

二重源解析技术改进方法指出二重源解析技术的第2步以扬尘代替某一单一尘源类代入CMB软件进行计算存在问题,并提出采用独立源反推扬尘对受体的实际贡献值.尽管文献[17]对独立源的选取进行了专门说明,但实际操作中仍然难以确定独立源,限制了该技术的推广应用.如果将扬尘根据源解析结果分解为相应的单一尘源,与直接进入大气颗粒污染物的单一尘源一起代入CMB模型进行解析,则不需要进行二重源解析技术的第2步,从源头上避免了将共线尘源代入CMB模型.由于该技术对各种混合尘均适用,文中将其称为大气颗粒物混合尘溯源解析技术.其实现过程为:

第Ⅰ步,首先对混合尘进行源解析,得到混合尘中各单一尘源的含量,记为 ri(i=1,2,3,…, m),m为单一尘源的总数.

第Ⅱ步,假设混合尘对大气颗粒污染物的贡献值为xh,则根据混合尘中各单一尘源的含量可以将混合尘分解为各单一尘源以扬尘形态进入大气颗粒污染物的贡献值.各单一尘源以扬尘形态的贡献值xi的计算公式为:

第Ⅲ步,假设各单一尘源直接进入大气颗粒污染物的贡献值为Ai,则可计算出各单一尘源的总贡献值Ti为:

第Ⅳ步,由各单一尘源的总贡献值Ti、各单一尘源的成分谱 Fij(j=1,2,3,…,n)和受体成分谱ρj代入CMB模型可以求解出xh和Ai.n为成分谱元素的总数.

第Ⅴ步,由大气颗粒污染物总质量浓度 ρ、Ti、xh和 Ai计算出各单一尘源的总贡献率、单一尘源的直接贡献率和混合尘贡献率.

需要说明的是,由于总贡献值Ti为变量表达式,故不能直接采用CMB软件求解xh和Ai,而需要求解 CMB模型.CMB模型本身要求n≥m即可,大气颗粒物混合尘溯源解析技术中由于扬尘未计入单一尘源数目中,故要求n≥(m+1).

3 大气颗粒物混合尘溯源解析技术应用实例

为检验大气颗粒物混合尘溯源解析技术的效果,首先将其应用于文献[15]中某城市的大气颗粒物源解析中,并将解析结果与二重源解析技术及其改进方法的结果进行比较.

某城市的大气颗粒物源解析的源成分谱和受体成分谱见文献[15],扬尘源解析结果也直接引用文献[15]的结果,求解 CMB模型时采用智能解域搜索算法[18].智能解域搜索算法首先根据实际问题确定一个较大的范围进行解的搜索,然后随着寻优次数的增加逐步缩小搜索范围以较高的精度进行搜索,是一种算法参数少且容易根据实际问题确定、收敛速度快且能够收敛到全局最优的新型进化算法.设置xh和Ai的取值范围均为[0,200],智能解域搜索算法的参数设置为ε=0.01,优化目标函数为:

式中: Q为受体成分谱测量值与计算值的误差平方和.在matlab7.0环境下运行智能解域搜索算法对公式(4)中的xh和Ai进行优化求解得到该城市的各类尘源贡献值和贡献率如表1所示.为便于对照,表1中同时列出二重源解析技术及其改进方法的解析结果.

表1 不同方法对某城市大气颗粒物源解析结果Table 1 Souce contribution estimated by different methods

文献[15]认为二重源解析技术的第 2步以扬尘代替某一单一尘源类带入 CMB软件进行计算时解析结果中扬尘的贡献量包含了被代替尘源直接进入受体的贡献量,会造成扬尘对受体的实际贡献值比结果B中扬尘对受体的贡献值低,而被代替尘源类直接对受体的贡献值比结果高.新方法将扬尘分解后以单一尘源带入CMB模型进行计算,解析结果中扬尘贡献量就是各单一尘源以扬尘形式进入受体的量,各单一尘源的贡献量就是直接进入受体的量,因此其解析结果中扬尘含量应该比二重源解析技术及其改进方法都要低,而各单一尘源的贡献量应该更高.从表 1中可以看出,和二重源解析技术及其改进方法相比,混合尘溯源解析技术的结果中扬尘的贡献值确实要低得多,土壤风沙尘、煤烟尘的贡献值却要高得多(其中土壤风沙尘与改进方法相差不大).

混合尘溯源解析技术计算得到的受体成分谱中所有贡献值＞1μg/m3的元素的模型计算值与测量值的比值列于表2中.为便于比较,表2中同时列出二重源解析技术及其改进方法计算出的计算值/测量值.

表2 不同方法解析结果对受体谱元素拟合的比较Table 2 Comparision on the contributions by species calculated by different methods

从表2中可以看出,除Si、K、Ca、Fe、NO3-等少数几个元素外,采用混合尘溯源解析技术计算的大多数元素的相关系数均比二重源解析技术及其改进方法更加接近1.

4 讨论

混合尘溯源解析技术在对混合尘进行源解析的基础上将混合尘按解析结果分解为单一尘源,然后以单一尘源的成分谱代入CMB模型进行解析,这样就避免了共线尘源代入CMB模型进行源解析带来的问题.结合大气颗粒物混合尘溯源解析技术的实现过程可以看出,该技术简单易懂、容易实现,且从理论上能避免共线性尘源对解析结果的影响.

将混合尘代替与其共线性的单一尘源代入CMB模型会导致源解析结果中混合尘由于包含了单一尘源直接进入受体的贡献量而偏高,而单一尘源的贡献量偏低.某城市大气颗粒物源解析实例结果印证了这一点,与二重源解析技术及其改进方法相比,混合尘溯源解析技术的解析结果中扬尘的贡献值确实要低得多,土壤风沙尘、煤烟尘的贡献值却要高得多.

计算值/测量值能够反映出模型自身诊断结果的好坏.在对某城市大气颗粒物源解析实例中,混合尘溯源解析技术比二重源解析技术及其改进方法有更多元素的计算值/测量值接近1,进一步说明混合尘溯源解析技术更加合理.

5 结语

混合尘溯源解析技术将混合尘拆分为相应的单一尘源代入CMB模型解析,建立模型方法更加合理,能避免二重源解析技术及其改进方法将共线源成分谱代入CMB模型导致的混合尘贡献量偏高的缺点.

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A new method of source apportionment of atmospheric particulate matter by exploring origin of mixed source.

ZOU Chang-wu*, YIN Hong-ling, LIU Sheng-yu, ZHENG Xue-feng (Resources and Environment Institute, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225, China). China Environmental Science, 2011,31(6)：881～885

It is difficult for chemical mass balance model to obtain the apportion coefficient of mixed atmospheric particulate source directly when mixed source and single sources are seriously collinear, so a new method, exploring origin of mixed source (EOMS), was proposed. The new model (EOMS), improved-souce-appointment technique (ISA) and method amending of ISA (MAISA) were used in source apportionment of atmospheric for a city respectively. The computational results showed that the contribution rate of dust was 28.75% according to EOMS model’s calculation, which was lower than 46.3% and 38.38% according to ISA model’s and MAISA model’s calculation respectively, at the same time, the ratio of calculated data and measured data of receptor elements based on EOMS model was closer to 1 than that base on MAISA model.

source apportionment；mixed source；chemical mass balance model

X513

A

1000-6923(2011)06-0881-05

2010-10-14

四川省教育厅项目(07ZB014);中国气象局城市气象科学研究基金(UMRF200903);成都信息工程学院引进人才科研启动项目基金(KYTZ200806,KYTZ200919)

* 责任作者, 副教授, zoucw@cuit.edu.cn

邹长武(1974-),四川宜宾人,副教授,博士,主要从事环境信息分析研究.发表论文20余篇.