土壤中多环芳烃污染源解析的方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于污染源解析技术领域，具体涉及一种基于BP人工神经网络识别的正 定矩阵因子分解土壤中多环芳烃污染源解析的方法。
【背景技术】
[0002] 源解析（source apportionment)是研究污染源对周围环境污染的影响和作用的 一种方法。当前的污染源解析技术大体可以分为三种：清单分析法、扩散模型和受体模型。 清单分析法是通过观测和模拟污染物的源排放量、排放特征及排放地理分布等，建立列表 模型的一种源解析方法；扩散模型属于预测式模型，它是通过输入各个污染源的排放数据 和相关参数信息来预测污染物的时空变化情况；受体模型则通过对受体样品的化学和显微 分析，确定各污染源贡献率的一类技术，其最终目的是识别对受体有贡献的污染源，并且定 量计算各污染源的分担率。污染源解析的具体方法见图1。
[0003] 2. 1清单分析法 清单分析法是通过观测和模拟污染物的源排放量、排放特征及排放地理分布等，建立 污染物排放模型的一种源解析方法。需要有详细的污染源排放清单，包括点源、面源，其计 算过程复杂，排放参数的选取对结果影响很大，存在较大的不确定性。扩散模型是根据污染 源排放率和研究区域的水文资料来估算污染源排放并扩散到采样点出对采样点处污染物 浓度的影响，即已知影响采样点处污染物的污染源个数和方位，来估算这些污染源对采样 点污染物的贡献。它是早期主要使用的一种污染源预测式模型。然而，随着环境质量要求 的提高，人们对于更多的污染物的源解析提出了要求，扩散模型在很多方面己不能令人满 意，对于沉积物，水体等其他介质中有机污染物的源解析，利用扩散公式只能估算近似值， 无法准确描述污染物在水体中的扩散特征。由于扩散模型上述的局限性，受体模型得到了 较快的发展。受体模型是通过在源和受体处测量的污染物的化学物理特征，确定对受体有 贡献的源及对应的源贡献值。即可以在不确定采样点周围污染源的个数和方位的前提下， 以采样点处收集到的样品入手，通过对样品中污染物的分析反推出采样点污染物的可能来 源。受体模型是一种诊断式的模型，它解释的过去而不是将来，受体模型的成功应用很大程 度上要依靠对污染物的大量采集和准确分析。本论文主要针对受体模型进行分析及应用 2. 2受体模型分析 环境污染物的源解析是污染控制的基础。受体模型是指通过对环境样品（受体）的化 学和显微分析，确定各污染源贡献率的源解析方法，受体模型具有不依赖于污染源的排放 条件，不需追踪目标污染物迀移过程等优势，因而得到迅速发展并成为广泛使用的源解析 方法。近年来发展的受体模型主要有因子分析/多元线性回（FA/MLR)、化学质量平衡模型 (CMB)、正定矩阵因子分解（PMF)和非负约束因子分析（FA-NNC)等。受体模型依赖于排放条 件、水文、水体等数据，不用追踪污染物的迀移过程，几年来，得到了广泛的发展和应用。它 主要分为定性研究和定量研究两大类。
[0004] 2. 2. 1定性分析方法 定性方法主要有比值法，特征化合物法和指纹图谱法等。定性方法，即定性的确定主要 的污染源，并不能定量的给出各污染源的贡献率。目前，由于各种定量方法的出现和不断完 善，定性方法只是作为一种辅助手段，一般不单独使用。
[0005] (1)比值'法 比值法是一种定性判断出主要污染物的来源类型的方法。由于污染物产生过程的差异 性，每一种污染物所含的化合物往往不尽相同。该法通过分析污染物的组成特征，分析污染 物中某些特定化合物（分子标志物）以及有机地球化学参数等方法手段来分析和示踪有机 污染物来源。
[0006] (2)特征化合物法 特征化合物法是根据污染源排放物中含有某种特征化合物来确定污染物来源的一种 方法。如在PAHs的源解析中，二萘嵌苯（perylene)及1，7_二甲基菲（又称海松稀）来 自于某些有机质的早期成岩作用。若样品中这两种PAHs的比例较大，则表示该地区环境 尚未受到明显的人类活动干扰。此外，晕苯（coronene)是汽车尾气产生的特征化合物，惹 稀（retene)主要来自木材的燃烧。特征化合物法可以定性地判断污染源的类型，但只能 粗略的判断污染源的类型，所以一般不单独使用。为污染源分析提供帮助，但一般不单独使 用。
[0007] (3)指纹图谱法 指纹图谱法是通过比较环境样品和污染源中污染物的指纹图谱来识别污染物的来源。 该方法需要预先知道特征污染源的指纹图谱，当各污染源的指纹图谱区分不明显或难以获 得时，使用该方法识别污染源就比较困难。
[0008] (4)富集因子法 富集因子法是选择一种相对稳定的元素作为参比元素，将污染物粒子中待考察元素与 参比元素的相对浓度和地壳中相对应元和和参比元素的平均丰度求得富集因子，以判断自 然来源和人为来源的方法。该方法一般用于水体沉积物中重金属的定性分析。
[0009] 2. 2. 2定量分析方法 定量方法主要分为两类：化学质量平衡模型（CMB)和多元统计类方法。CMB模型对于 无机污染物的源解析已经较为成功，被美国环保局定为无机物源解析的首选方法。但对于 有机污染物的源解析，CMB模型还存在一定的局限性，比如CMB模型需要预先知道各主要污 染源的指纹谱，但是有机污染物污染源的指纹谱一般不容易获得。而多元统计类法不需要 预先知道污染源的指纹谱，但需要大量的样品和对样品的准确分析。多元统计类方法主要 包括主成分分析（PCA)，因子分析（FA)，非负约束的因子分析（FA-NNC)，正定矩阵因子分解 模型（PMF)，UNMIX模型等多种方法。随着采样和分析技术的提高，多元统计方法由于其简 便易行，从而得到了更为广泛的应用。
[0010] (1)化学质量平衡法（CMB) CMB化学质量平衡受体模型是当前研究大气颗粒物来源解析的重要方法之一，该方法 于 1972 年由 Miller，Friedlander 和 Hidy 等第一次提出，在 1980 年由 Cooper 和 Watson 正式命名为化学质量平衡法。经过30多年的发展和完善，被美国环保总署（USEPA)规定 为源解析的标准方法。该模型的理论依据是质量守恒定律，基本原理是各个污染源的指纹 谱是有一定差别的，从而可以通过检测受体中的各种物质的含量（组成）来确定各污染源 的贡献率。适合污染源数目较多，图谱明确的污染物源定量解析，多用于生化性质稳定的有 机物或重金属的源解析。特点是原理清楚，易于接受，通过对受体样品的分析就可以得到结 果，可以避免大量的样品采集所带来的时间和资金等方面的压力。但需要较完整的污染源 指纹图谱，且需要满足四个假设条件：①存在对受体中污染物有贡献的若干污染源。②各种 污染源所排放的污染物的组成有明显的差别。③各种污染源所排放的污染物的组成相对稳 定。④各种污染源所排放的物质之间没有相互作用，在传输过程中的变化可以被忽略。CMB 受体模型的原理简单易懂，可定量分析各类源的分担率，是目前研究工作中研究大气颗粒 物来源解析最多、应用最广的受体模型。并已在我国的大气颗粒物污染防治工作中发挥了 重要作用。
[0011] (2)多元统计法 多元统计类的方法随着检测技术和采样技术的提高得到了很快的发展，利用观测信息 中物质间的相互关系来产生源成分谱或产生暗示重要排放源类型的因子。多元统计法应用 简单，且不需要预先知道各个污染源指纹谱，不需要事先对研究区域污染源进行监测，仅需 要受体样品监测数据即可。可以分为如下几类：①因子分析/多元线性回归法（FA/MLR); ②绝对因子得分/多元线性回归法（APCS/MLR);③非负约束的因子分析法（FA-NNC);④正 定矩阵因子分解模型（PMF);⑤UNMIX模型；⑥主成分分析/多元线性回归法（PCA/MLR)。
[0012] ①因子分析/多元线性回归 因子分析/多元线性回归（FA/MLR)是使用较为普遍的一种来源解析方法，在PTS的源 解析中应用较多。因子分析最早是由Pearson和Spearman提出，首先被用于心理学的研究， 后来逐渐被引入自然科学领域。因子分析是一种多元统计的数学方法，用其可以解析数据 集合，压缩数据维数，分析多个变量之间的关系，其目的在于对大量观