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摘要:本文通過對哈爾濱國家新區冬季供暖期間學院路、南京路、哈爾濱石油學院、哈爾濱大劇院四個測點進行連續監測,獲得區域內PM2.5質量濃度。利用CAS-HERM模型對測定數據進行PM2.5源解析,得出顆粒物的污染來源及各污染源的貢獻值。
關鍵詞:供暖期;PM2.5;CAS-HERM模型;源解析
21世紀以來,大氣顆粒物污染是我國大、中城市的主要環境污染問題,使得城市空氣質量遭受嚴重破壞,大氣環境污染事件頻繁出現。“十面霾伏”成為現階段社會的熱門詞匯,人們談霾色變,給人類的生產、生活和健康帶來很大負面影響。經研究表明,霧霾的產生與PM2.5的化學組分特征關系密切。PM2.5質量濃度的升高會降低大氣能見度、影響氣候變化,同時PM2.5中的有機顆粒、重金屬等會導致心腦血管系統、呼吸系統、免疫系統疾病[1]。因此,對PM2.5的化學特征分析及來源解析能夠極大為改善我國環境空氣質量提供依據。
1 實驗部分
1.1 樣品采集
(1)采樣點布設
根據《環境空氣質量監測規范(試行)》的相關要求布設受體采樣點,優先選擇國家或省市環境空氣質量監測點,同時綜合考慮功能區分布、人口密度、環境敏感程度等因素,結合區域的氣象主導風向,PM2.5 監測點位布設在哈爾濱石油學院、哈爾濱大劇院、學院路、南京路4個位置。
(2)樣品采集
在區域內的4個監測點位進行為期40d的PM2.5樣品采集,使用流量為5L/min的便攜式微流量采樣器,選擇石英濾膜進行。為了保證顆粒物的收集效率滿足要求,膜徑為47mm,孔徑約0.2μm,濾膜采樣前需在馬弗爐中進行高溫烘烤約3h,以防止可能存在的膜污染。濾膜在采樣前需放置在清洗過的夾片中,運輸過程中使用密封袋包裝。為保證采樣的有效性和各采樣器的一致性,各采樣儀器在采樣前均進行流量校正,并定期對采樣頭進行清理。另外,采樣前把不同采樣器放在一起進行模擬采樣實驗,以便對比校驗。每天進行8h連續監測,監測時段為每天9:00-17:00。同時,每個點位需進行每周一次的空白樣品采集,計算顆粒物質量濃度和化學組分的濃度時,均減去相應的空白值。
(3)樣品保存
采樣后所有濾膜分別放入單獨的保存盒中,依次編號。有機濾膜置于干燥器中在室溫22℃下保存。注意保持實驗室的恒溫恒濕和冷藏設備的有效運轉。稱重前,需將樣品保存在恒溫恒濕箱中,溫度控制在20℃-23℃,濕度控制在30%-40%范圍內。
1.2 分析方法
利用稱量結果計算顆粒物質量濃度。為保證稱量的準確度,需在采樣前后分別對濾膜稱量2次,取平均值。稱量前,需將濾膜放置在恒溫恒濕箱24h以上至恒重,稱量后的濾膜密封保存,置于4℃的冰箱內冷藏。利用采樣前后濾膜的質量差減去空白試樣的質量,除以標況下的采樣體積,即可得到樣品的質量濃度。
為保證稱量質量,空白濾膜及采樣濾膜在每次稱重前都必須在恒溫恒濕箱中平衡 24h以上。空白濾膜稱量誤差需小于15μg,采樣濾膜稱量誤差需小于20μg,超標則需重新稱重。每稱量10個樣品濾膜都稱量一次標準質控濾膜,標準質控濾膜重量的標準偏差應小于10%。
1.3 CAS-HERM源解析模型
CAS-HERM模型是由中國科學院地球環境研究所建立的一種有效的顆粒物源解析方法。該源解析技術綜合了源類型已知模型和源類型未知模型的算法特征,在不同的輸入條件下,可以在源類型已知、源類型未知及源類型部分已知算法下,同時確定污染源類型及其貢獻。該模型綜合了源類型已知模型和源類型未知模型的優點,可以模擬源譜已知、源譜未知及源譜部分已知的三種情況,其分析目的同源類型未知分析相同,是使目標函數即總方差最小化。
其優勢在于:不同于源類型已知模型采用有效最小方差法進行數值解,CAS-HERM同源類型未知模型一樣利用因子分析和共軛梯度下降法求解并不需要知道全部的源譜信息,可以在保留已知確定的源譜信息的基礎上,推斷其他源排放信息。CAS-HERM較于源類型未知在目標函數中不僅考慮到受體樣品的不確定度,還額外考慮到了源譜的不確定度,對于源解析結果的精確解有很大的幫助,是本研究主要采用的源解析方法。
以上為CAS-HERM源解析模型的概念示意圖和簡單的框架圖,從圖中可以看出,與源類型已知模型和源類型未知模型一致,CAS-HERM 模型主要包括三個部分:輸入模塊、運行模塊和輸出模塊。在 CAS-HERM 軟件程序運行之前,需先準備好輸入模塊需要的文件,包括環境濃度、環境不確定度、源譜數據、源譜不確定度和源譜約束矩陣,所有文件格式均為 Excel。將所有文件準備好后,打開源解析軟件,通過 CAS-HERM 內核算法,計算輸出已知和未知源譜的源貢獻,然后再進行數據表達,通過數據處理給出可視化的源解析結果[2]。
(2)CAS-HERM源解析模型應用流程
利用CAS-HERM軟件進行源解析主要包括如下步驟,如圖3所示。
①文件的輸入:主要包括環境濃度、環境不確定度、源譜數據、源譜不確定度、源譜約束矩陣。CAS-HERM模型輸入信息和源貢獻估算必須考慮其不確定性。輸入數據的不確定性體現在受體濃度不確定性和源譜不確定性兩方面。值得注意的是,在樣品數據輸入時成分缺失率較大的樣品數據應剔除,若某一個數據缺失,應做剔除或者用該組分的中位值替代,相應的不確定度也可用組分中位值的3倍替代。排放源源譜數據輸入時成分缺失的部分應當剔除或者在模型中Prokey設置為-1,表明該組分不參與分析過程,缺失的不確定度應用組分數值的三倍代替。源譜輸入時,可以輸入已知且確定的源譜數據及數量,并設定N個未知源譜用以生成可能存在的未知源。
②輸入數據的分析:CAS-HERM模型可以圖形化樣本數據,通過分析樣品濃度的時間序列圖,判斷極端污染狀況,并在模型運行之前消除。
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