[发明专利]一种解析大气降尘污染来源及其评估污染源对降尘边际效应的方法

说明书

一种解析大气降尘污染来源及其评估污染源对降尘边际效应的方法，涉及降尘污染防治领域，包括以下步骤：第1步将数据输入模型。降尘质量以及组分质量构建多组分数据，输入到正定矩阵因子分析模型；第2步设置模型参数。调查大气降尘源类，识别主要排放源，设置模型计算参数；第3步计算源解析结果。模型解析降尘污染来源，通过调查和专家经验筛选、评判和拉伸结果；第4步耦合模型计算结果利用随机森林算法评估污染源对降尘的边际效应。本发明耦合受体模型和机器学习模型，根据降尘的化学组分估算污染源对受体的贡献及评估污染源对降尘的边际效应。能够快速识别降尘的来源及评估污染源如何影响降尘，解决降尘的污染来源难以识别及污染源对降尘的影响效应不明确的问题，为降尘污染控制提供决策支撑，有很强的实用价值和推广应用前景。

技术领域

本发明涉及大气降尘污染防治领域，具体涉及一种耦合受体模型和机器学习模型解析大气降尘污染来源及其评估污染源对降尘边际效应的方法，适用于对大气降尘的污染来源进行解析，同时评估污染源对降尘的边际效应。

背景技术

大气降尘是靠重力自然降落到地面的颗粒物。大气降尘与城市空气质量存在密切的联系，能够反映颗粒物的一次排放源的贡献，是体现城市清洁程度和精细化管理水平的重要指标。同时降尘也可以产生更小的颗粒物，成为环境空气中各类二次反应的载体。明确大气降尘的化学组分特征、来源以及贡献是进行大气降尘管理和控制的关键和前提。我国开展降尘监测将近三十年，但是对于降尘的分析仍集中在“量”的分析，缺乏降尘化学组分特征、粒径分布等要素的时空规律、大气降尘的定量来源解析以及污染源和降尘的相互关系等方面的研究。降尘来源解析工作能够明确给出降尘的来源构成，为防控工作指明方向。

污染源解析技术方法主要有源扩散模型和受体模型，受体模型通过受体和污染源样品的化学组分分析来确定污染源对受体的贡献值。由于不需要知道源强，不依赖于气象资料，受体模型自70年代问世以后，得到了迅速的发展。正定矩阵因子模型是受体模型一种重要方法，不需要事先知道源的数量和成分谱的信息，基于在同一受体上测得大量的数据，并对这些数据进行解析，计算出源的数目、源的成分谱和源贡献。1997年,Paater提出了正定矩阵因子模型的运算方法。正定矩阵因子模型主要应用在PM₁₀以及PM_2.5的来源解析上，在大气降尘中尚未得到应用。

我国大气降尘主要监测大气降尘量，对大气降尘污染的来源解析以及污染源和降尘之间的关系缺乏深入而系统的研究。大气降尘是城市精细化管理水平的直接体现，受到气象、地形地势、地理位置、城市建设、城市发展等多因素影响。快速、准确解析降尘污染源及贡献面临着困难，需要在理念和方法上寻求更多的创新和突破。本发明开发的利用正定矩阵因子模型解析大气降尘污染来源，用机器学习模型评估污染源对大气降尘的边际效应，能够解决大气降尘污染防治过程中的关键科学技术问题，为降尘污染防治提供依据和有力的技术支撑。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种解析大气降尘污染来源及其评估污染源对降尘边际效应的方法；本发明将大气降尘质量，元素、碳和离子等化学组分浓度构建多组分数据，输入到正定矩阵因子分析模型中。通过开展研究区域大气降尘源类的调查，识别研究区域影响大气降尘的主要排放源，设置参与计算因子数，化学组分个数，化学组分的不确定性，输出结果个数等模型计算参数。根据设定好的参数解析大气降尘的污染来源，计算源解析结果，通过调查结果和专家经验对结果进行筛选、评判、拉伸，得到最终的模型计算计算结果。耦合受体模型结果利用随机森林算法和偏依赖计算评估污染源对降尘的边际效应。

本发明提供的一种解析大气降尘污染来源及其评估污染源对降尘边际效应的方法，采用的技术方案如下：

第1步.将大气降尘多组分数据输入到受体模型。

利用降尘采样仪器监测的大气降尘质量和分析仪器分析的元素、碳和离子等化学组分浓度，构建多组分数据，将多组分数据输入到正定矩阵因子分析模型中；