空气细颗粒物的来源解析方法、电子设备及存储介质技术

本申请公开了一种空气细颗粒物的来源解析方法、电子设备及存储介质，该方法包括：按照数据采集时间段对所采集的空气细颗粒物浓度数据进行分组；计算每一组的空气细颗粒物浓度数据的平均值，得到空气污染浓度；计算每一组分的组分浓度平均值；计算多种分支特征参数；获取各组数据的采集时间段所对应的气象数据，根据空气污染浓度、多种分支特征参数及气象数据，对空气细颗粒物来源进行定性解析。本申请的方法基于细颗粒物组分分析大气颗粒物污染，对全组分、质量重构组分特征进行深入分析，进行定量来源解析分析，综合气态污染物数据辅助判断组分分析结果，多角度综合分析，更全面地分析细颗粒物污染成因和来源，分析结果更加合理和准确。理和准确。理和准确。

【技术实现步骤摘要】
空气细颗粒物的来源解析方法、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及空气质量监控
，具体涉及一种空气细颗粒物的来源解析方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，空气细颗粒物(PM
2.5
)污染问题日益突出，细颗粒物(PM
2.5
)指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物。它能较长时间悬浮于空气中，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。研究细颗粒物组分及化学变化对于PM
2.5
污染问题十分重要，但目前对于PM
2.5
污染的分析大多数仅针对单一或较少的几个角度(如PM
2.5
浓度分析、PM
2.5
组分浓度和占比分析、仅通过模型进行PM
2.5
来源解析)进行分析，缺乏多角度融合分析，结果可靠性差。
[0003]气溶胶是悬浮于大气中的固体微粒和液滴形成的相对稳定的体系，分散于其中的各种粒子称为大气颗粒物。根据粒径的大小可分为总悬浮颗粒物(粒径小于100μm，简称TSP)、可吸入颗粒物(粒径小于10μm，简称PM
10
)、细颗粒物(粒径小于2.5μm，简称PM
2.5
)3种。近年来我国区域性雾霾频发，空气污染严重，尤其是京津冀、汾渭平原地区，而环境中PM
2.5
浓度的大幅增加是形成雾霾的主要原因。PM
2.5
的化学组分复杂，主要分为含碳组分、水溶性离子组分和无机元素组分3大类。其中含碳组分主要包括有机碳(OC)和元素碳(EC)，水溶性离子组分主要有硝酸盐(NO3‑
)、硫酸盐(SO
42
‑
)、铵盐(NH
4+
)、氟盐(F
‑
)、氯盐(Cl
‑
)、钠(Na
+
)、镁(Mg
2+
)、钾(K
+
)、钙(Ca
2+
)等，无机元素组分主要有铝(Al)、硅(Si)、磷(P)、硫(S)、钪(Sc)、钛(Ti)、钒(V)、铬(Cr)、锰(Mn)、铁(Fe)、钴(Co)、镍(Ni)、铜(Cu)、锌(Zn)、砷(As)、硒(Se)、镉(Cd)、锡(Sn)、钡(Ba)、铅(Pb)等。
[0004]环境空气中PM
2.5
组分多样，化学反应机理和排放源复杂多变，大气颗粒物可降低能见度，影响人和其他生物的健康，还可以引起气候变化和其他环境效应。化学组分是决定大气颗粒物各种环境效应的关键，因此对大气颗粒物化学组分研究尤为重要。
[0005]基于某城市的地理位置、气候气象、社会经济发展情况和污染物排放水平，制定相应的观测和采样方案(在线监测或离线采样)。通过对观测到的PM
2.5
浓度、PM
2.5
组分浓度等污染相关数据进行全方面的分析，包括PM
2.5
污染特征、PM
2.5
全组分特征和变化规律、PM
2.5
重构组分特征分析、PM
2.5
来源解析研究、污染过程分析及防治和管控建议。
[0006]现有技术方案对于PM
2.5
污染的分析大多数仅针对单一或较少的几个角度(如PM
2.5
浓度分析、PM
2.5
组分浓度和占比分析、仅通过模型进行PM
2.5
来源解析)进行分析，缺乏多角度融合分析，结果可靠性差。

技术实现思路

[0007]本申请的目的是提供一种空气细颗粒物的来源解析方法、电子设备及存储介质。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目
的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
[0008]根据本申请实施例的一个方面，提供一种空气细颗粒物的来源解析方法，包括：
[0009]按照数据采集时间段对所采集的空气细颗粒物浓度数据进行分组，得到若干组数据；
[0010]计算每一组数据的空气细颗粒物浓度数据的平均值，得到对应于每一组数据的空气污染浓度；
[0011]计算每一组数据中每一组分的组分浓度平均值；
[0012]根据计算得到的所述每一组数据中每一组分的组分浓度平均值，计算多种分支特征参数；
[0013]获取各组数据的数据采集时间段所对应的气象数据，根据各组数据的空气污染浓度、所述多种分支特征参数以及所述气象数据，对各组数据的空气细颗粒物来源进行定性解析，得到空气细颗粒物的定性来源解析结果。
[0014]进一步地，所述多种分支特征参数包括：有机碳和元素碳的比值、硫氧化率、氮氧化率、地壳源的富集因子以及氧化剂浓度。
[0015]进一步地，所述氧化剂浓度的计算公式为Ox＝C
(O3)
/M
(O3)
*22.4+C
(NO2)
/M
(NO2)
*22.4，
[0016]其中，Ox代表氧化剂浓度；C代表气态污染物质量浓度；M代表气态污染物相对分子质量；22.4为标准状况下的气体摩尔体积。
[0017]进一步地，所述地壳源的富集因子的计算公式为
[0018]EF＝(C
i
/C
n
)
数据
/(C
i
/C
n
)
土壤背景
[0019]其中，C
i
表示无机元素的质量浓度，C
n
表示参比元素的浓度；(C
i
/C
n
)
数据
代表数据中无机元素与参比元素的比值；(C
i
/C
n
)
土壤背景
代表地壳中无机元素与参比元素的比值。
[0020]进一步地，所述硫氧化率的计算公式为SOR＝[SO
42
‑
]/([SO
42
‑
]+[SO2])，其中[SO
42
‑
]代表SO
42
‑
的浓度，[SO2]代表SO2的浓度。
[0021]进一步地，所述氮氧化率的计算公式为NOR＝[NO3‑
]/([NO3‑
]+[NO2])，其中[NO3‑
]代表NO3‑
的浓度，[NO2]代表NO2的浓度。
[0022]进一步地，所述多种分支特征参数还包括二次有机碳的浓度；所述二次有机碳的浓度计算公式为
[0023][SOC]＝[OC]‑
[EC]×
([OC]/[EC])
min
；其中，OC代表有机碳，EC代表元素碳，[OC]代表有机碳浓度，[EC]代表元素碳浓度，(本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空气细颗粒物的来源解析方法，其特征在于，包括：按照数据采集时间段对所采集的空气细颗粒物浓度数据进行分组，得到若干组数据；计算每一组数据的空气细颗粒物浓度数据的平均值，得到对应于每一组数据的空气污染浓度；计算每一组数据中每一组分的组分浓度平均值；根据计算得到的所述每一组数据中每一组分的组分浓度平均值，计算多种分支特征参数；获取各组数据的数据采集时间段所对应的气象数据，根据各组数据的空气污染浓度、所述多种分支特征参数以及所述气象数据，对各组数据的空气细颗粒物来源进行定性解析，得到空气细颗粒物的定性来源解析结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多种分支特征参数包括：有机碳和元素碳的比值、硫氧化率、氮氧化率、地壳源的富集因子以及氧化剂浓度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述氧化剂浓度的计算公式为Ox＝C
(O3)
/M
(O3)
*22.4+C
(NO2)
/M
(NO2)
*22.4，其中，Ox代表氧化剂浓度；C代表气态污染物质量浓度；M代表气态污染物相对分子质量；22.4为标准状况下的气体摩尔体积。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述地壳源的富集因子的计算公式为EF＝(C
i
/C
n
)
数据
/(C
i
/C
n
)
土壤背景
其中，C
i
表示无机元素的质量浓度，C
n
表示参比元素的浓度；(C
i
/C
n
)
数据
代表数据中无机元素与参比元素的比值；(C
i
/C
n
)
土壤背景
代表地壳中无机元素与参比元素的比值。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述硫氧化率的计算公式为SOR＝[SO
42
‑
]/([SO
42
‑
]+[SO2])，其中[SO
42
‑
]代表SO
42
‑
的浓度，[SO2]代表SO2的浓度。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述氮氧化率的计算公式为NOR＝[NO3‑
]/([NO3‑
]+[NO2])，其中[NO3‑
]代表N...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋美合，李诗瑶，易志安，孙明生，秦东明，马培翃，张燕青，
申请(专利权)人：中科三清科技有限公司，
类型：发明
国别省市：