污染物识别哪家强？源谱识别来帮忙

了解完了科溯溯源平台凭借“三维流场重构技术”与“机器学习污染事件识别技术”，成功攻克了“溯源”这一难题，这次我们来聊聊另一个神奇新技术---“污染源谱识别”。

高分辨小尺度溯源系统结构化调整从根本上解决污染源的管理和管控，利用全球背景、国家气象站、数值模式输出及本地微型站等多维大数据，基于实时高分辨监测区域大气物理流程状况，仿真重构区域立体流场结构形成三维流场重构技术，精细再现污染气团轨迹过程，物理锁定污染源，同时利用化学方法交叉分析锁定。那么利用化学方法锁定污染源具体如何实现呢？这就得说说“污染源谱识别”技术了。

由于大数据分析能力不足，每个城市为微站分布数量多，少则几十，多则成百上千，微站产生的海量数据加大了分析污染源工作难度。同时微站周边污染源密度高，大气污染可能来自附近多个污染源，且排放的物质在传播中会混合、反应、分解，因此需同时依赖“三维流场重构技术”与“污染源谱识别”技术才能精准定位污染源。

污染源谱识别

（污染源识别智能学习算法）

污染源排放特征源谱建立

通过调研和实测敏感区内污染源的排放在系统中的响应关键参数变化规律和图谱形态，建立后台的匹配识别数据库进行污染气团与源对应的识别计算。对于不同的排放源，首先关注污染源排放强度实际监测资料，其次对影响其排放水平的关键因素做出判断，包括技术工艺、设备类型、治理措施与水平、管理水平等，分析确定不同参数的重要性等级。在源清单编制更新工作中，本地化关键参数至关重要，其重点更新内容包括：

①对于道路移动源、扬尘源和农业源等排放源重点修正。

②对重要点源、高架源、无组织排放源进行重点修正。

③对本地大气组分进行实测，修正大气成分谱。

污染成分谱体现了本地污染物的化学成分特征。目前来说，成分谱的来源主要有：

①专门研究建立的敏感区大气排放化学成分谱

②国内其他研究机构研究建立的化学成分谱

③国外研究机构建立的化学成分谱数据库。

依据适用性和权威性原则，应优先选用切实符合敏感区实际情况的本地排放化学成分谱测试数据，其次参考国际权威机构相关数据库。从而达到基于污染源谱识别技术、主成分因子分析法技术和数值多源相关性分析技术，内置可以智能学习的自动判断模型，随着使用时间变长，数据训练越成熟，污染事件识别和污染来源判断越准确。

大气痕量化学组分谱旋转匹配技术

针对具有高精度气相色谱质谱联用仪数据的地区或园区，可进行大气痕量化学组分的谱匹配计算，因为污染物各排放源成分谱之间的差异主要体现在各种化学成分的组成、含量和特征元素等方面。大气中所含的痕量化学物质种类繁多，在对大气组分检测的过程中系统主要关注园区源排放的主要污染物组成的指纹谱信息含有的特征污染物。从理论上来说不同的污染源的特征谱具有唯一性，这种唯一性为特征谱的识别提供了依据。

本技术需要首先进行测量节点区域内各工业企业生产全周期中，包括原料、加工、转运、产品等的挥发、遗撒、泄露、排放的指纹型痕量气体和亚微米级粒子特征成分等的谱分布，其中包括已知的可快速在线监测的上百种挥发性有机物气体、几十种粒子成分，高速运算与快速溯源算法系统，可实时进行工业园区敏感点位的污染物来源识别定位解析，可处理园区范围内及周边任何地点的异味投诉的来源识别等。

大气污染过程的发生可能来自多个污染源，并且排放的物质在传播中的混合、降解。在园区小微尺度范围内，通过选择反应时间较长的特征物，再通过物理方位溯源法分析，物理化学交叉验证锁定污染排放来源。

高分辨小尺度溯源系统还基于污染源谱识别技术、主成分因子分析法技术和数值多源相关性分析技术，内置可以智能学习的自动判断模型，随着使用时间变长，数据训练越成熟，污染事件识别和污染来源判断越准确，也进一步提高了溯源效率。

大气污染治理，我们是专业的。“三维流场重构技术”加“污染源谱识别”的溯源王炸组合，通过物理化学交叉验证方法，定位气流来源和成分，准确识别指纹性污染排放物，快速提高环保管理实施效果，让大气治理赢在第一步！

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