[发明专利]PMF在线源解析方法、系统、终端设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明涉及PMF在线源解析方法、系统、终端设备及计算机可读存储介质，其中方法包括采集颗粒物源，在线分析获得原始数据；导入原始数据，根据待检测颗粒物成分类别进行组分选取，启用数据质控流程自动对原始数据进行筛选、处理，得到有效数据；将有效数据输入PMF模型,选择待检测颗粒物类别、待检测颗粒物成分类别，设定PMF模型参数进行计算，获得源解析结果；将获得的源解析结果通过制定的源识别规则自动进行源类识别，得到污染源类型。本发明的有益效果：原始数据依据数据质控流程得到有效数据；PMF算法计算污染源的贡献值及不确定度，结合源成分谱与因子间关系、因子间交互关系、因子重要组分信息等自动识别污染源类型。

技术领域

本发明属于颗粒物污染来源解析领域，尤其涉及PMF在线源解析方法、系统、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

灰霾污染是当前我国城市和区域所面临的主要大气环境问题之一，呈现出发生频次高、成霾区域面积大的特点。颗粒物来源解析是科学、有效开展灰霾污染防治的基础和前提，为制定城市大气颗粒物污染控制对策提供不可缺少的科学依据。

目前常用的方法主要是通过手工膜采样、离线分析技术获取污染源成分谱、受体化学组分及其他辅助资料，应用受体模型进行颗粒物的来源解析。这种离线解析方法采样时间较长、时间分辨率(24小时)较低，而且化学分析、数据处理过程比较繁琐，模型计算专业性较强，不能满足对在较短时间内发生的重污染过程成因进行快速来源解析；利用PMF模型结合在线监测数据建立的在线源解析技术能够实现重污染天气过程中颗粒物来源的快速解析。该技术虽然可以通过在线监测仪器自动获得高分辨率的颗粒物组分数据，但是由于在线数据量较大，从数据质控到模型计算均是依靠人工操作，工作量巨大，不利于重污染过程中颗粒物来源的快速解析。正定矩阵PMF模型结合在线监测数据建立的在线源解析技术中的数据处理、模型计算、源类识别等都需要人工手动操作，费时耗力，技术性强，很难得到广泛推广。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供PMF(Probabilistic Matrix Factorization)在线源解析系统，集合了在线数据的质控、PMF模型(概率矩阵分解模型)计算、结果源类识别等板块，实现了在线源解析数据处理、源类识别的自动化操作，方便快捷，大大提高了源解析工作的效率。

发明的技术方案：PMF在线源解析方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤a:在线采集获得监测原始数据；

步骤b:导入监测原始数据，根据待检测颗粒物成分类别进行组分选取，启用数据质控流程自动对原始数据进行筛选、处理，得到质控有效数据；

步骤c:将有效数据输入PMF模型,选择待检测颗粒物类别、待检测颗粒物成分类别，设定PMF模型参数进行计算，获得源解析结果；

步骤d:将获得的源解析结果通过制定的源识别规则自动进行源类识别，得到污染源类型。

进一步地，所述步骤b具体包括以下步骤：

步骤一：导入在线采集获得原始数据并对原始数据进行初始化；

步骤二：将初始化后的原始数据根据待检测颗粒物成分类别进行组分选取，形成分选数据；

步骤三：将分选数据依据大气化学机理、监测因子关联性判断是否启用数据质控流程，若判断为是，启用数据质控流程后执行步骤四；若判断为是否，直接得到质控有效数据；

步骤四：判断是否启用数据有效性统计规则，若判断为是，启用数据有效性统计规则后执行步骤五；若判断为是否，直接执行步骤五；

步骤五：判断是否启用数据关联性诊断，若判断为是，启用数据关联性诊断后执行步骤六；若判断为是否，直接执行步骤六；

步骤六：判断是否启用偏大偏小值判断规则，若判断为是，启用偏大偏小值判断规则后执行步骤七；若判断为是否，直接执行步骤七；