一种PM2.5在线源解析方法及测量系统与流程

本发明涉及环境监测装置技术领域，尤其涉及一种针对pm2.5的在线源解析方法及测量系统。

背景技术：

pm2.5污染是我国乃至全世界普遍关注的问题，它与人们正常出行和身体健康息息相关。随着pm2.5浓度监测技术的成熟和应用，如何有效控制和降低pm2.5污染成为社会关注的重点。pm2.5源解析是指通过化学、物理学、数学等方法定性或者定量识别环境受体中大气颗粒物污染的来源，是科学、有效的开展灰霾防治的基础和前提，是国家政府制定空气质量达标计划的重要依据。

常用的大气颗粒物源解析模型包括排放清单、扩散模型和受体模型。排放清单也称为源排放清单法，是在特定的时间和空间尺度上调查和统计污染源，根据不同源类的活动水平和排放因子模型，建立污染源清单数据库，从而对不同源类的排放量进行评估，以确定主要污染来源。排放清单主要用于国家和城市等大区域研究，运用于区、县、工业区等小区域时则存在一定误差；扩散模型也称源模型，它是从污染源出发，在各污染源排放量或排放强度确定的情况下模拟或预测在不同气象条件下颗粒物浓度的时空分布，通过在水平和垂直方向上模拟颗粒物的输送、反应、清楚等过程，估算不同污染源对污染物浓度的贡献情况，能够在固定或移动污染源和大气颗粒物浓度之间建立良好的定量关系。扩散模型的局限性在于其依赖当地的气象学资料，气象资料的误差会导致结果的不准确性，且其无法用于强度不确定的开放源，无法用于量大面广的颗粒物开放源，普遍应用于小区域内原生大气颗粒物的空间分布；受体模型主要通过分析受体和污染源样品的化学成分来确定污染源对受体的贡献，按照是否需要详细的源类信息可分为源未知受体模型和源已知受体模型。

基于现有技术，化学组分连续观测和源解析模型联用是pm2.5在线源解析的主要手段。由于pm2.5来源的复杂性和天气系统的快速变化导致其在大气中的化学组分和浓度水平也在实时演变，不能在较高时间分辨率下掌握其污染变化过程，就无法深入了解和监控大气pm2.5污染的本质原因和形成机理，因此在线源解析在重污染过程预警和防控方便可发挥重要作用。

目前应用于在线源解析的自动仪器主要有两种：一种是基于气溶胶质谱的组分连续观测；另一种是基于3类在线仪器组合的组分连续观测，分别为在线离子色谱(水溶性离子)、在线ec/oc和在线重金属仪。国内对气溶胶质谱特别是单颗粒气溶胶飞行时间质谱(spams)应用于组分特征分析和来源解析的研究较多，而对第二种的研究则集中于离线/在线方法比对、重污染过程成因和规律分析等，将3类化学组分在线观测资料应用于受体模型解析污染来源的研究较为罕见。

以国产禾信pm2.5在线源解析质谱监测系统为代表，利用单颗粒质谱检测技术实现pm2.5在线源解析已在国内一百余城市开展。该系统售价普遍在400万元以上，每秒钟可检测约20个颗粒物质谱信息，但这类源解析系统普遍存在以下问题：1、价格昂贵，大部分城市、地区财政无法承受，难以大规模应用；2、基于化学特征的受体解析模型需要依赖于大量的颗粒物化学成分信息，单颗粒质谱仪每秒最多检测约20个颗粒物质谱信息，数据量偏少，容易导致源解析结果误差较大；3、随着我国空气污染情况日益复杂，基于化学成分特征的源解析方法无法满足所有需求，尤其是针对不同污染源具有共线性特征的问题误差较大，因此加强基于多种信息来源和技术手段的在线源解析方法逐渐受到研究人员的关注。

颗粒物物理特征包括粒径大小、复折射率、形貌、结构等。近几年，基于颗粒物综合特征的源解析技术越来越受重视，颗粒物物理特征信息逐步开始应用于颗粒物源解析。不同污染源排放的颗粒物，由于其产生机理和过程的不一样，往往导致颗粒物的物理特征分布具有差异性，从而会造成测量及源解析产生较大的误差。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是针对现有技术的缺陷，提供一种低成本、可快速在线源解析、有利于产业化的pm2.5在线源解析方法及测量系统。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种pm2.5在线源解析的测量系统，其特征在于：包括有激光器、偏振分束器、波片、平凸柱面透镜、测量腔、多角度斯托克斯向量测量装置和信号采集卡，激光器与偏振分束器、波片及平凸柱面透镜位于一条直线上，偏振分束器与激光器的照射口对齐，波片设置于偏振分束器的后面，平凸柱面透镜设置于波片的后面，测量腔位于平凸柱面透镜的后面，在测量腔的后面设有光陷阱，光陷阱与平凸柱面透镜、波片及偏振分束器位于一条直线上；平凸柱面透镜的平面一端朝向测量区，凸面一端则朝向波片；多角度斯托克斯向量测量装置沿测量腔的外围设置，其形成测量腔中被测颗粒物的若干个散射光测量角度；多角度斯托克斯向量测量装置与信号采集卡连接，信号采集卡与计算机连接。

本系统的核心在于通过偏振检测，获取单颗粒物偏振物理特征信息；利用颗粒群的偏振物理特征信息，通过相应的算法，获得在线源解析结果。

优选地，所述多角度斯托克斯向量测量装置的测量角度包括但不限于10度、30度、60度、85度和115度，能够实现多角度散射光的斯托克斯向量检测，信息量丰富。

进一步地，所述偏振分束器和波片组合，根据实际测量需求，可调制成任意线偏振、圆偏振和椭圆偏振。

进一步地，所述斯托克斯向量测量装置，测量包括但不限于水平线偏振、垂直线偏振、45度线偏振和圆偏振。

基于前述测量系统的pm2.5在线源解析方法，其特征在于：该在线源解析方法为基于颗粒物偏振物理特征的在线源解析算法，其分为两个阶段：

第一阶段为污染源偏振物理特征谱建立，其过程如下，其中主要污染源有m种：

1)使用多角度偏振光散射pm2.5单颗粒物测量系统，采集m种污染源排放颗粒物，每个颗粒物采集偏振指标信号n路，等效为用一个n维偏振物理特征向量[a1,a2,...,an]描述一个颗粒物；分别统计每种污染源颗粒物n项偏振指标的概率分布pi,j，即第i种污染源颗粒物第j路偏振物理特征概率分布，定义pi,j(i＝1,2,...,m；j＝1,2,...,n)集合为污染源多维偏振物理特征分布数据谱库；pi(aj)表示为颗粒物第j项偏振指标为aj时，颗粒物归属于第i种污染源的概率，pi(aj)可以通过已建立的概率分布pi,j数据谱库查表获得；

2)分别计算每个颗粒物归属于每种污染源的概率pi，计算公式为：定义pi最大项为该颗粒物单颗粒识别结果；

3)对于每种污染源，分别统计m个颗粒物的单颗粒识别结果，将统计结果归一化，得到污染源偏振识别指纹谱ki(i＝1,2,...,m)，ki的基本形式为：ki＝[k1,k2,...,km]，ki物理意义为：对第i种污染源颗粒物，有k1占比的单颗粒被识别为来自第1种污染源，有k2占比的单颗粒被识别为来自第2种污染源，......，以此类推；其中，

第二阶段为pm2.5在线源解析，其算法流程如下：

1)使用多角度偏振光散射pm2.5单颗粒物测量装置，采集测量环境空气中的pm2.5颗粒物数据；

2)计算每个颗粒物归属于每种污染源的概率pi，计算公式为：定义pi最大项为该颗粒物单颗粒识别结果；

3)统计一个测量周期内所有颗粒物的单颗粒识别结果并归一化，结果定义为当前实测颗粒物的偏振识别指纹，计作k＝[k1,k2,...,km]，其物理意义表示为实测颗粒物中有k1占比的单颗粒被识别为来自第1种污染源，有k2占比的单颗粒被识别为来自第2种污染源，......，以此类推；同样满足

4)将实测颗粒物的偏振识别指纹等效为已知污染源偏振识别指纹的线性叠加，如下式所示：而本在线源解析模型等效为求解上述方程式最优解使得||e||²最小；

为避免得到负解等异常情况，引入以下约束条件：

采用拉格朗日最优化法求解，得到在线源解析结果

在第一阶段的步骤1)中，n≤20。

通过第一阶段各步骤建立的污染源多维偏振特征分布数据谱库和污染源偏振识别指纹谱库，是第二阶段实现在线源解析的数据基础；数据谱库与各地区的实际污染源清单有关，根据实际情况可定期更新数据谱库。

本发明提供的方法与测量系统，可以单独应用于pm2.5在线源解析；同时，测量系统获取的颗粒物物理信息，作为现有颗粒物化学成分体系的一种创新性补充，可以与单颗粒质谱仪联用，共同应用于pm2.5在线源解析；整个系统的装置简单、成本更低；每秒最高可检测高达3000个颗粒物数据，可实现快速在线源解析监测，时间分辨率达分钟级；适用于各地区大规模推广与应用。

附图说明

图1为本发明测量系统示意图；

图2为本发明解析方法的流程图；

图3为本发明污染源偏振谱库建立流程图；

图4为本发明在线源解析算法流程图；

图5为本发明4种污染源混合在线源解析测试误差统计结果条形图。

图1中，1为激光器，2为偏振分束器，3为波片，4为平凸柱面透镜，5为测量腔，6为光陷阱，10为多角度斯托克斯向量测量装置，11为信号采集卡。

具体实施方式

本实施例中，参照图1，所述pm2.5在线源解析方法及测量系统，包括有激光器1、偏振分束器2、波片3、平凸柱面透镜4、测量腔5、多角度斯托克斯向量测量装置10和信号采集卡11，激光器1与偏振分束器2、波片3及平凸柱面透镜4位于一条直线上，偏振分束器2与激光器1的照射口对齐，波片3设置于偏振分束器2的后面，平凸柱面透镜4设置于波片3的后面，测量腔5位于平凸柱面透镜4的后面，在测量腔5的后面设有光陷阱6，光陷阱6与平凸柱面透镜4、波片3及偏振分束器2位于一条直线上；平凸柱面透镜4的平面一端朝向测量腔5，凸面一端则朝向波片3；多角度斯托克斯向量测量装置10沿测量腔5的外围设置，其形成测量腔5中被测颗粒物的五个散射光测量角度，五个角度为θ1、θ2、θ3、θ4、θ5；多角度斯托克斯向量测量装置10与信号采集卡11连接，信号采集卡11与计算机连接。

所述多角度斯托克斯向量测量装置10的测量角度包括10度、30度、60度、85度和115度，当然也可以采用其它的角度，能够实现多角度散射光的斯托克斯向量检测，信息量丰富。

所述多角度斯托克斯向量测量装置10的测量对象包括但不限于水平线偏振、垂直线偏振、45度线偏振和圆偏振，实现散射光的多维偏振态检测。

所述偏振分束器2和波片3组合，包括但不限于水平线偏振、45度线偏振或圆偏振，其入射光偏振态根据实际测量需求，可调制成任意线偏振、圆偏振或者椭圆偏振态。

参照图2、图3和图4，本系统的核心在于通过偏振检测，获取单颗粒物偏振物理特征信息；利用颗粒群的偏振物理特征信息，通过相应的算法，获得在线源解析结果。

基于前述测量系统的pm2.5在线源解析方法，该在线源解析方法为基于颗粒物偏振物理特征的在线源解析算法，其分为两个阶段：

第一阶段为污染源偏振物理特征谱建立，其过程如下，其中主要污染源有m种：

1)使用多角度偏振光散射pm2.5单颗粒物测量系统，采集m种污染源排放颗粒物，每个颗粒物采集偏振指标信号n路(n≤20)，等效为用一个n维偏振物理特征向量[a1,a2,...,an]描述一个颗粒物；分别统计每种污染源颗粒物n项偏振指标的概率分布pi,j，即第i种污染源颗粒物第j路偏振物理特征概率分布，定义pi,j(i＝1,2,...,m；j＝1,2,...,n)集合为污染源多维偏振物理特征分布数据谱库；pi(aj)表示为颗粒物第j项偏振指标为aj时，颗粒物归属于第i种污染源的概率，pi(aj)可以通过已建立的概率分布pi,j数据谱库查表获得；

2)分别计算每个颗粒物归属于每种污染源的概率pi，计算公式为：定义pi最大项为该颗粒物单颗粒识别结果；

3)对于每种污染源，分别统计m个颗粒物的单颗粒识别结果，将统计结果归一化，得到污染源偏振识别指纹谱ki(i＝1,2,...,m)，ki的基本形式为：ki＝[k1,k2,...,km]，ki物理意义为：对第i种污染源颗粒物，有k1占比的单颗粒被识别为来自第1种污染源，有k2占比的单颗粒被识别为来自第2种污染源，......，以此类推；其中，

第二阶段为pm2.5在线源解析，其算法流程如下：

1)使用多角度偏振光散射pm2.5单颗粒物测量装置，采集测量环境空气中的pm2.5颗粒物数据；

2)计算每个颗粒物归属于每种污染源的概率pi，计算公式为：定义pi最大项为该颗粒物单颗粒识别结果；

3)统计一个测量周期内所有颗粒物的单颗粒识别结果并归一化，结果定义为当前实测颗粒物的偏振识别指纹，计作k＝[k1,k2,...,km]，其物理意义表示为实测颗粒物中有k1占比的单颗粒被识别为来自第1种污染源，有k2占比的单颗粒被识别为来自第2种污染源，......，以此类推；同样满足

4)将实测颗粒物的偏振识别指纹等效为已知污染源偏振识别指纹的线性叠加，如下式所示：而本在线源解析模型等效为求解上述方程式最优解使得||e||²最小；

为避免得到负解等异常情况，引入以下约束条件：

采用拉格朗日最优化法求解，得到在线源解析结果

具体以扬尘、生物质燃烧、燃煤、机动车尾气为例说明，扬尘、生物质燃烧、燃煤、机动车尾气是北方地区秋冬季产生灰霾天气的四种主要污染源，占pm2.5污染主要部分。利用本发明中的方案，使用多角度偏振光散射pm2.5测量系统，分别对北京地区具备典型代表意义的扬尘(道路尘、土壤尘)、生物质(干草、玉米秸秆)燃烧、燃煤(民用烟煤)和机动车尾气(柴油车)颗粒物进行测量；采用本发明方案中的在线源解析算法模型，实现对扬尘、生物质燃烧、燃煤、机动车尾气四种典型污染源的在线源解析，部分结果如下表所示：

上表中，每行代表意义为：以第1行举例，仪器测量道路尘颗粒物，在线源解析结果为94.53％为扬尘、1.86％为生物质燃烧、3.19％为燃煤、0.7％为机动车尾气、0.33％为其它颗粒物，以此类推。

将四种典型排放源颗粒物，按照设定好的占比(以1％为步长，每种污染源占比由0％～100％逐序变化)进行混合，然后采用本发明方案中的方法进行在线源解析，将输出结果与真实占比进行误差对比，结果如图5所示。从误差统计结果来看，本发明的在线源解析误差基本都小于20％，平均识别绝对误差为6％，证明本发明中的一种pm2.5在线源解析方法及测量系统有效。

上已将本发明做一详细说明，以上所述，仅为本发明之较佳实施例而已，当不能限定本发明实施范围，即凡依本申请范围所作均等变化与修饰，皆应仍属本发明涵盖范围内。