一种基于扩散路径信息的大气全氟化合物溯源方法及系统
文献发布时间:2024-04-18 19:58:53
技术领域
本发明涉及大气污染物溯源技术领域,更具体的说是涉及一种基于扩散路径信息的大气全氟化合物溯源方法及系统。
背景技术
全氟化合物(perfluorinated compounds,PFCs)是由人工合成且非自然环境存在的一类持久性有机污染物,其根据基团可以分为两大类:全氟烷基羧酸盐和全氟烷基磺酸盐。它是一类具有特殊化学性质的人造化合物,其以表面活性、热稳定性、耐酸性以及疏水疏油性而广泛应用于生产与生活中,如不粘锅涂料(如不沾锅具)、纺织、农药、航空、电镀材料、家庭用品、化妆品、杀虫剂、灭火剂和防水防污剂等。它具有生殖毒性、诱变毒性、发育毒性、神经毒性、免疫毒性等多种毒性,是一类具有全身多脏器毒性的环境污染物。由于其普遍的存在以及环境持久性和毒性而引起当今社会的重要环境关注,世界范围对全氟化合物潜在的生物聚集和人体毒性愈发重视。
目前,进行大气全氟化合物溯源的方法通常为人工现场排查,即需要对监测点附近区域内的所有污染源进行核查,并且无法准确判断排放大气全氟污染物的污染源是否是监测点大气全氟污染物的来源。而已有的扩散模型(如AERMOD等)对污染物扩散溯源的过程耗时较长,且难以准确识别扩散路径上的关键污染源及污染贡献比等信息。
因此,如何提供一种能够快速、准确、高效地排查出监测点大气全氟化合物关键污染源及污染贡献比的方法,是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明提供了一种基于扩散路径信息的大气全氟化合物溯源方法及系统。
为了实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种基于扩散路径信息的大气全氟化合物溯源方法,包括以下步骤:
步骤1、采集目标区域内的地面数据、高空数据、大气全氟化合物分布数据,构建全氟化合物立体空间分布模型;
步骤2、采集目标区域内历史气象数据,结合所述全氟化合物立体空间分布模型,模拟得到全氟化合物扩散路径信息;
步骤3、基于所述全氟化合物扩散路径信息,获取每个扩散路径上的污染源信息;
步骤4、基于所述历史气象数据,结合所述全氟化合物立体空间分布模型,获取扩散路径上污染源扩散至监测点所需的时间;
步骤5、基于所述污染源扩散至监测点所需的时间,确定污染源当时的大气全氟化合物排放信息;
步骤6、将污染源当时的大气全氟化合物排放信息,结合所述历史气象数据,模拟得到污染源对监测点大气全氟污染物的贡献量;
步骤7、基于每个污染源对监测点大气全氟污染物的贡献量以及污染源当前的大气全氟化合物检测数据,得到每个污染源对监测点大气全氟污染物的污染贡献比;
步骤8、依据所述污染贡献比,确定监测点大气全氟污染物的关键污染源。
可选的,所述步骤1中,目标区域是指以监测点为中心,以历史平均风速在单位时间内的行驶路径为半径,所构成的区域;所述单位时间为1~7天。
可选的,所述步骤1中,构建全氟化合物立体空间分布模型的方法为:
步骤1.1、由高分辨率卫星持续获得的目标区域全氟化合物的垂直柱浓度、大气化学模式获得的气象信息,以及人口、道路网、土地覆盖类型地理信息,构建数据集D1;以MAX-DOAS水平遥感、无人机遥感、地面监测站点原位监测得到的全氟化合物数据,构建数据集L1;以数据集D1作为输入数据,以数据集L1作为标签,对第一神经网络进行训练,获得高精度近地面大气全氟化合物数据的模型M1;
步骤1.2、以大气化学模式获得的气象数据、卫星观测得到的对流层大气全氟化合物数据、MAX-DOAS背景站垂直遥感观测结果、高精度的近地面大气全氟化合物数据,构建数据集D2;以分层标准化后的MAX-DOAS垂直遥感观测结果,构建数据集L2;以数据集D2作为输入数据,以数据集L2作为标签,对第二神经网络进行训练,获得大气全氟化合物立体分布结果的模型M2;
步骤1.3、把区域内所有空间点当前时刻对应的以大气化学模式获得的气象数据、卫星观测得到的对流层大气全氟化合物数据、MAX-DOAS背景站垂直遥感观测结果、高精度的近地面大气全氟化合物数据输入模型M2,获得当前时刻区域内的全氟化合物立体空间分布模型。
可选的,所述步骤2中,历史气象数据是指历史单位时间内的温湿度数据、风力风向数据、雨量数据、大气气压数据。
可选的,所述步骤3中,基于所述全氟化合物扩散路径信息,获取每个扩散路径上的污染源信息的方法为:
根据全氟化合物扩散路径信息,获取全氟化合物扩散路径上的所有污染源;
采集所述污染源的排放历史记录,判断所述污染源的排放历史记录中是否有大气全氟化合物,并进行筛选;
将筛选得到的污染源即为扩散路径上的污染源信息。
可选的,所述步骤5中,检测污染源大气全氟化合物排放信息的方法为:
在污染源下风向距污染源边界预设距离以外设置若干个监督点位;
采用环境空气颗粒物综合采样器进行大气全氟化合物采样和浓度检测。
一种基于扩散路径信息的大气全氟化合物溯源系统,包括:
全氟化合物立体空间分布模型构建模块,用于采集目标区域内的地面数据、高空数据、大气全氟化合物分布数据,构建全氟化合物立体空间分布模型;
扩散路径信息获取模块,用于采集目标区域内历史气象数据,结合所述全氟化合物立体空间分布模型,模拟得到全氟化合物扩散路径信息;
污染源确定模块,用于基于所述全氟化合物扩散路径信息,获取每个扩散路径上的污染源信息;
扩散时间获取模块,用于基于所述历史气象数据,结合所述全氟化合物立体空间分布模型,获取扩散路径上污染源扩散至监测点所需的时间;
污染源排放信息获取模块,用于基于所述污染源扩散至监测点所需的时间,确定污染源当时的大气全氟化合物排放信息;
污染源贡献量模拟模块,用于将污染源当时的大气全氟化合物排放信息,结合所述历史气象数据,模拟得到污染源对监测点大气全氟污染物的贡献量;
污染贡献比计算模块,用于基于每个污染源对监测点大气全氟污染物的贡献量以及污染源当前的大气全氟化合物检测数据,得到每个污染源对监测点大气全氟污染物的污染贡献比;
关键污染源确定模块,用于依据所述污染贡献比,确定监测点大气全氟污染物的关键污染源。
经由上述的技术方案可知,本发明公开提供了一种基于扩散路径信息的大气全氟化合物溯源方法及系统,与现有技术相比,具有以下有益效果:
本发明基于卫星观测数据、气象数据等信息,得到目标区域内的全氟化合物立体空间分布模型,通过该模型进行模拟获取全氟化合物扩散路径信息,模拟结果更加准确。在此基础上,通过时间逆推的原理得到扩散路径上污染源当时的大气全氟化合物排放信息,进而通过计算获取监测点大气全氟化合物关键污染源及污染贡献比。本发明能够快速、准确、高效地排查出监测点大气全氟化合物关键污染源及污染贡献比,为大气全氟化合物污染防治提供科学依据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明的方法原理示意图;
图2为本发明的系统模块示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例公开了一种基于扩散路径信息的大气全氟化合物溯源方法,参见图1,包括以下步骤:
步骤1、采集目标区域内的地面数据、高空数据、大气全氟化合物分布数据等信息,构建全氟化合物立体空间分布模型,具体的,包括以下步骤:
步骤1.1、由高分辨率卫星持续获得的目标区域全氟化合物的垂直柱浓度、大气化学模式获得的气象信息,以及人口、道路网、土地覆盖类型地理信息,构建数据集D1;以MAX-DOAS水平遥感、无人机遥感、地面监测站点原位监测得到的全氟化合物数据,构建数据集L1;以数据集D1作为输入数据,以数据集L1作为标签,对第一神经网络进行训练,获得高精度近地面大气全氟化合物数据的模型M1;
步骤1.2、以大气化学模式获得的气象数据、卫星观测得到的对流层大气全氟化合物数据、MAX-DOAS背景站垂直遥感观测结果、高精度的近地面大气全氟化合物数据,构建数据集D2;以分层标准化后的MAX-DOAS垂直遥感观测结果,构建数据集L2;以数据集D2作为输入数据,以数据集L2作为标签,对第二神经网络进行训练,获得大气全氟化合物立体分布结果的模型M2;
步骤1.3、把区域内所有空间点当前时刻对应的以大气化学模式获得的气象数据、卫星观测得到的对流层大气全氟化合物数据、MAX-DOAS背景站垂直遥感观测结果、高精度的近地面大气全氟化合物数据输入模型M2,获得当前时刻区域内的全氟化合物立体空间分布模型。
在具体实施过程中,还可选用三重四级杆液相色谱串联质谱仪,以检测17种大气颗粒物中全氟化合物。所述步骤1中,目标区域是指以监测点为中心,以历史平均风速在单位时间内的行驶路径为半径,所构成的区域;所述单位时间可选为1~7天。所述大气化学模式获得的气象数据包括温湿度信息、风力风向数据、雨量数据等。
步骤2、采集目标区域内历史气象数据,结合所述全氟化合物立体空间分布模型,模拟得到全氟化合物扩散路径信息;其中,历史气象数据是指历史单位时间内的温湿度数据、风力风向数据、雨量数据、大气气压数据。所述历史单位时间可选为1~7天。
步骤3、基于所述全氟化合物扩散路径信息,获取每个扩散路径上的污染源信息,具体方法为:
根据全氟化合物扩散路径信息,获取全氟化合物扩散路径上的所有污染源;
采集所述污染源的排放历史记录,判断所述污染源的排放历史记录中是否有大气全氟化合物,并将排放物中含有大气全氟化合物的污染源筛选出来,筛选得到的污染源即为扩散路径上的污染源信息。
步骤4、基于所述历史气象数据,结合所述全氟化合物立体空间分布模型,模拟获取扩散路径上污染源扩散至监测点所需的时间。
步骤5、基于所述污染源扩散至监测点所需的时间,确定污染源当时的大气全氟化合物排放信息。
其中,检测污染源大气全氟化合物排放信息的方法为:
在污染源下风向距污染源边界预设距离以外设置若干个监督点位;
采用环境空气颗粒物综合采样器进行大气全氟化合物采样和浓度检测。
步骤6、将污染源当时的大气全氟化合物排放信息,结合所述历史气象数据,模拟得到污染源对监测点大气全氟污染物的贡献量;
步骤7、基于每个污染源对监测点大气全氟污染物的贡献量以及污染源当前的大气全氟化合物检测数据,得到每个污染源对监测点大气全氟污染物的污染贡献比;
步骤8、依据所述污染贡献比,确定监测点大气全氟污染物的关键污染源。在具体实施过程中,可选取污染贡献比排序前3个污染源作为监测点大气全氟污染物的关键污染源。
本发明另一实施例还公开一种基于扩散路径信息的大气全氟化合物溯源系统,参见图2,包括:
全氟化合物立体空间分布模型构建模块,用于采集目标区域内的地面数据、高空数据、大气全氟化合物分布数据,构建全氟化合物立体空间分布模型;
扩散路径信息获取模块,用于采集目标区域内历史气象数据,结合所述全氟化合物立体空间分布模型,模拟得到全氟化合物扩散路径信息;
污染源确定模块,用于基于所述全氟化合物扩散路径信息,获取每个扩散路径上的污染源信息;
扩散时间获取模块,用于基于所述历史气象数据,结合所述全氟化合物立体空间分布模型,获取扩散路径上污染源扩散至监测点所需的时间;
污染源排放信息获取模块,用于基于所述污染源扩散至监测点所需的时间,确定污染源当时的大气全氟化合物排放信息;
污染源贡献量模拟模块,用于将污染源当时的大气全氟化合物排放信息,结合所述历史气象数据,模拟得到污染源对监测点大气全氟污染物的贡献量;
污染贡献比计算模块,用于基于每个污染源对监测点大气全氟污染物的贡献量以及污染源当前的大气全氟化合物检测数据,得到每个污染源对监测点大气全氟污染物的污染贡献比;
关键污染源确定模块,用于依据所述污染贡献比,确定监测点大气全氟污染物的关键污染源。
对于实施例公开的系统模块而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
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