[发明专利]基于贝叶斯源识别的土壤中重金属污染源解析方法

摘要

本发明公开了基于贝叶斯源识别的土壤中重金属污染源解析方法，该方法先利用统计技术中的贝叶斯方法进行污染源识别，进而再利用主成分因子分析模型计算污染源贡献率，能够给出具体排放源对受体贡献的大小，克服了传统污染物源解析技术只能大致给出对环境受体贡献较大的污染源类别，而不能给出具体排放源对受体贡献的大小，缺乏对污染防治工作的实际指导意义的缺陷，能够为环境管理部门应对重金属污染事故、控制污染风险提供可靠的技术保障。

主权项

基于贝叶斯源识别的土壤中重金属污染源解析方法，其特征在于，操作步骤包括：步骤一，确定重金属污染源的调查区域；步骤二，在调查区域内开展污染源调查；污染源调查过程包括：（1）基础资料的收集，（2）实地调查，（3）数据处理与分析，（4）重金属污染物的选取及各监测信息数据库的建立；步骤三，在污染源调查的基础上，分析不同情况下污染源对环境的影响，判定影响调查区域的主要重金属污染源；步骤四，识别各类排放源的特征标识物，建立能反映污染源排放特征的重金属指纹图谱；步骤五，应用贝叶斯方法进行污染源的识别，采用Matlab 软件编程，实现计算机对污染源之间的比较；所述应用贝叶斯方法对污染源的识别包括：第一步，将未知参数θ视为随机变量(或向量)，当θ已知量时，样本 x 的联合分布密度就看成x对θ的条件密度，记为；第二步，根据参数θ的已知信息来确定先验分布；第三步，利用条件分布密度和先验分布，求出x与θ的联合分布和样本 x 的分布，进而求得后验分布密度；第四步，利用后验概率密度作出对θ的推断(估计θ或对θ作检验)；步骤六，构建基于贝叶斯污染源识别的主成分分析源解析方法，包括如下过程：（1）利用奇异值因子分解提取出显著性因子个数，利用基于加权最小二乘法进行因子分解并通过最小平方和因子旋转实现主成分因子旋转，提取出具有非负特性的因子荷载矩阵和因子得分矩阵；（2）把基于污染源谱的因子荷载月识别当成多参数模式的识别问题，利用贝叶斯进行污染源的识别；（3）利用识别好的分类模型实现因子荷载的污染源贡献率的计算，实现特征污染物的源解析。