基于污染源和污染受体高分辨质谱数据的定量源解析方法

本发明涉及环境监测，特别涉及一种基于污染源和污染受体高分辨质谱数据的定量源解析方法。

背景技术：

1、随着我国大气、水和土壤污染防治行动的实施，我国污染治理取得初步成效，诸如可吸入颗粒物、氮磷营养元素和重金属等传统污染物得到有效控制。但是，由于化学品数量的不断增长，痕量有机污染物带来的环境污染问题日益突出。这些痕量有机污染物大多具有生物毒性、环境持久性、生物累积性等特征，且大部分现阶段尚未被有效监管，逐渐成为危害环境安全的关键问题。

2、因此，为实现污染物削减和环境风险控制，亟需针对气水土等多种环境介质的污染特征，定量解析痕量有机污染物的来源，构建痕量有机污染物定量源解析技术体系。建立针对痕量有机污染物的监测方法，对其来源进行解析，可为后续治理技术的研发、监测计划和管理策略的制定提供依据。

3、总体来说，现有技术中已有的源解析方法可分为两类：第一类源解析方法多数利用有限的靶向分析数据，通过主成分分析-多元线性回归、化学质量平衡模型和正定矩阵因子分解等多元统计模型对污染源进行解析，难以实现基于高分辨质谱数据集的污染源贡献定量，且仅能实现源类别的定量，如：生活源、工业源、农业源等，例如已公开中国专利cn112949680a、cn114544894a等。

4、第二类源解析方法专利常利用少量稳定同位素、重金属或特征污染物指标，构建污染源特征图谱。这些方法对污染源指纹图谱的描述较为模糊、不全面，无法应对存在相似污染源谱、大量潜在污染源情形下的源识别和追溯，例如已公开中国专利cn111272960b、cn108446531b等。

5、现有技术中这两种源解析方法共同的不足之处在于，难以精准溯源并进行针对性的管控，无法满足环境防护和管理的需求。

技术实现思路

1、为解决现有技术中存在的部分或全部技术问题，本发明的目的在于提供如下技术方案：一种基于污染源及污染受体非靶向高分辨质谱数据的污染物定量源解析方法，包括以下步骤：

2、本发明采用如下的技术方案。一种基于污染源和污染受体高分辨质谱数据的定量源解析方法，包括以下步骤：

3、步骤1，采集污染源和污染受体样品，预处理样品并提取样品中的痕量有机污染物；

4、步骤2，对步骤1所得样品进行非靶向高分辨质谱数据采集；

5、步骤3，对步骤2所得高分辨质谱非靶向分析的原始数据进行数据预处理，获得包含物质质荷比、保留时间、峰高、峰面积的高分辨质谱数据集；

6、步骤4，依据污染源和受体位置，确定源汇关系信息；

7、步骤5，依据步骤4所得源汇关系信息和步骤3所得高分辨质谱数据集，以每个汇为一组，构建输入矩阵，对输入矩阵中的质谱数据进行标准化；

8、步骤6，依据标准化的输入矩阵，采用期望最大化法或贝叶斯方法定量计算各源的贡献。

9、优选地，步骤1中，针对大气颗粒物样品，使用大体积采样器和石英纤维滤膜采集样品，使用己烷和甲苯提取非极性有机化合物，用甲醇和甲苯提取极性有机化合物，并在氮气下浓缩提取物；

10、针对水体样品，使用包含亲脂亲水平衡型填料、弱阴离子交换剂、弱阳离子交换剂和极性填料构成的复合型固相萃取柱萃取样品；使用中性、含酸和含碱的有机溶剂依次洗脱固相萃取柱，并在氮气下浓缩提取物；

11、针对土壤或沉积物样品，使用中性、含酸和含碱的有机溶剂依次震荡提取；使用包含亲脂亲水平衡型填料、弱阴离子交换剂、弱阳离子交换剂和极性填料构成的复合型固相萃取柱萃取样品；使用中性、含酸和含碱的有机溶剂依次洗脱固相萃取柱，并在氮气下浓缩提取物。

12、优选地，步骤2中，针对非极性有机化合物，采用配备有电子电离源或化学电离源的气相色谱-四级杆串联飞行时间高分辨质谱或气相色谱-静电场轨道阱高分辨质谱联用仪进行非靶向分析；

13、针对极性有机化合物和水溶性化合物，采用配备有电喷雾离子源的超高效液相色谱-四级杆串联飞行时间高分辨质谱或超高效液相色谱-静电场轨道阱高分辨质谱联用仪进行非靶向分析。

14、优选地，步骤3中，针对液相色谱-高分辨质谱，峰提取和峰对齐时，设置一级和二级质谱的质量允许偏差，各样品在质量允许偏差范围内的峰会被提取并合并为同一个峰；峰剔除时，设定最小提取阈值和空白扣除，信号强度低于最小提取阈值的峰和空白样品中存在的峰会被剔除。

15、优选地，步骤4中，将背景样品和污染源之外的其余样品作为汇，每个汇为一组，确定每个汇的源。

16、优选地，步骤5中，以步骤3所得质谱数据针对每一组构建汇样品向量和其源样品向量，以向量表示单个汇样品，，表示其中第种物质的信号强度，表示步骤3所得高分辨质谱数据集中全部物质种类数量；

17、以向量表示汇样品的已知源样品，，表示源样品中第种物质的信号强度，，表示汇样品有个已知源，此外汇样品还包括未知源，即第个源。

18、优选地，以构建输入矩阵，若输入矩阵存在缺失值，以0值填充，然后标准化输入矩阵。

19、优选地，以标准化、标准化或最大最小值标准化对输入矩阵进行标准化计算。

20、优选地，步骤6中，使用汇样品的向量和其源样品的向量代入最大期望算法，首先随机为汇样品的贡献度赋值，输入矩阵代入最大期望算法，对贡献度进行迭代，直至收敛或达到最大迭代次数。

21、优选地，使用汇样品的向量和其源样品的向量代入贝叶斯算法，首先使用随机源环境赋值初始化，然后根据条件分布迭代地重新分配每个向量，计算后验概率，直到收敛或达到最大迭代次数。

22、与现有技术相比，本发明的有益技术效果至少包括：

23、（1）使用高分辨质谱技术进行数据采集，所获得的污染源图谱信息丰富、准确，适用于大气、水和土壤等多环境介质的污染源解析；（2）利用多种统计算法可以定量评估不同污染源对污染物受体的贡献。

24、更具体地，本发明使用的高分辨质谱非靶向分析技术是目前痕量有机污染物监测分析的前沿技术，无需对检测出的物质进行鉴定，在已知污染源和污染受体非靶向高分辨质谱数据的基础上，即可定量解析各污染源的贡献；得到的污染源指纹图谱信息完整、丰富，有利于应对新污染物防治新形势下，污染源复杂多样的情形。

25、本发明首次在环境污染物源解析领域提出了基于高分辨质谱数据集的污染源贡献定量方法，可实现存在相似污染源谱、大量潜在污染源情形下的快速、准确源解析。

技术特征：

1.一种基于污染源和污染受体高分辨质谱数据的定量源解析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于污染源和污染受体高分辨质谱数据的定量源解析方法，其特征在于：

3.根据权利要求2所述的一种基于污染源和污染受体高分辨质谱数据的定量源解析方法，其特征在于：

4.根据权利要求1所述的一种基于污染源和污染受体高分辨质谱数据的定量源解析方法，其特征在于：

5.根据权利要求1至4中任意一项所述的一种基于污染源和污染受体高分辨质谱数据的定量源解析方法，其特征在于：

6.根据权利要求5所述的一种基于污染源和污染受体高分辨质谱数据的定量源解析方法，其特征在于：

7.根据权利要求6所述的一种基于污染源和污染受体高分辨质谱数据的定量源解析方法，其特征在于：

8.根据权利要求7所述的一种基于污染源和污染受体高分辨质谱数据的定量源解析方法，其特征在于：

9.根据权利要求8所述的一种基于污染源和污染受体高分辨质谱数据的定量源解析方法，其特征在于：

10.根据权利要求8所述的一种基于污染源和污染受体高分辨质谱数据的定量源解析方法，其特征在于：

技术总结
一种基于污染源和污染受体高分辨质谱数据的定量源解析方法，包括以下步骤：采集污染源和污染受体样品，预处理样品并提取样品中的痕量有机污染物；对所得样品进行色谱‑高分辨质谱非靶向数据采集；对原始数据进行数据预处理，获得包含物质质荷比、保留时间、峰高、峰面积的高分辨质谱数据集；依据污染源和受体位置，确定源汇关系信息；结合所得高分辨质谱数据集，以每个汇为一组，构建输入矩阵；依据标准化后的输入矩阵，采用期望最大化法或贝叶斯方法定量计算各源的贡献。本发明的有益技术效果至少包括：（1）使用高分辨质谱技术进行数据采集，所获得的污染源图谱信息丰富、准确；（2）统计算法可以定量评估不同污染源对污染物受体的贡献。

技术研发人员：孙卫玲,吕轶韬,陈倩,王树磊,肖新宗,倪晋仁
受保护的技术使用者：北京大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12