一种污染因子排放源确定方法、系统、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及环境监测领域，具体而言，涉及一种污染因子排放源确定方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

我国大气污染问题复杂，呈现出高污染负荷、多污染物叠加等特征。污染因子是对人类生存环境造成有害影响的污染物，主要包括颗粒物和VOCs挥发性有机物，其中，颗粒物污染与VOCs挥发性有机物污染是我国城市及区域发生频次较高、污染范围较广的大气环境问题。大气中高浓度的颗粒物和VOCs会诱发灰霾天气、造成空气质量下降进而影响生态环境，并危害人体呼吸道、对身体健康造成严重威胁。同时VOCs作为前体物可促进近地面臭氧的生成，进一步危害生态环境和人体健康。

发明人在研究中发现，为了避免颗粒物污染与VOCs挥发性有机物污染对生态环境和人体健康的危害，需要对颗粒物污染与VOCs挥发性有机物污染的排放源进行确定，以使相关部门或者管理人员能够对排放源进行控制和管理，从而减少颗粒物与VOCs挥发性有机物的排放，避免颗粒物污染与VOCs挥发性有机物污染对生态环境和人体健康的危害。因此，如何对污染因子的排放源进行确定成为了一个亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种污染因子排放源确定方法、系统、设备及存储介质，以确定出污染因子的排放源。

第一方面，本申请实施例提供了一种污染因子排放源确定方法，应用于污染因子排放源确定系统，所述系统包括原始数据采集模块、原始数据处理模块和排放源确定模块，所述方法包括：

所述原始数据采集模块控制监测仪器采集当前环境中所包含的污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据，其中，所述污染因子为挥发性有机物或颗粒物；

所述原始数据处理模块根据每个污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值；

所述排放源确定模块根据每个污染因子在所述待确定排放源中的浓度占比值确定出当前环境中的实际污染因子排放源。

可选地，所述原始数据处理模块根据每个污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值，包括：

所述原始数据处理模块根据预设的预处理规则分别对每个所述污染因子在每个时间点的初始浓度数据进行预处理得到每个所述污染因子的目标浓度数据；

所述原始数据处理模块根据每个所述目标浓度数据，利用预设的不确定度计算规则确定出每个所述目标浓度数据的不确定度；

所述原始数据处理模块将每个所述污染因子的目标浓度数据和其各自的不确定度输入至训练好的用于对浓度占比进行预测的正定矩阵因子模型中得到每个所述污染因子的浓度在所述待确定排放源中的浓度占比值。

可选地，对于每个所述目标浓度数据，根据下列公式计算得到该目标浓度数据的不确定度u：

其中，E为误差系数，取10％，C为该目标浓度数据所指示的浓度值，M为该目标浓度数据对应的污染因子的检出限，取0.1。

可选地，所述排放源确定模块根据每个污染因子在所述待确定排放源中的浓度占比值确定出当前环境中的实际污染因子排放源，包括：

所述排放源确定模块根据主要污染因子和浓度超过预设阈值的附加污染因子的数量，从预设的污染因子识别库中确定出所述实际污染因子排放源，其中，所述主要污染因子为所述待确定排放源中的浓度占比最高的污染因子，所述附加污染因子为所有污染因子中除所述主要污染因子以外的污染因子。

可选地，所述原始数据处理模块根据每个污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值，包括：

对于每个污染因子，当该污染因子为挥发性有机物时，所述原始数据处理模块根据该污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和第一正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值，其中，所述第一正定矩阵因子为预先训练好的用于对挥发性有机物进行浓度占比值预测的模型；

对于每个污染因子，当该污染因子为颗粒物时，所述原始数据处理模块根据该污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和第二正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值，其中，所述第二正定矩阵因子为预先训练好的用于对颗粒物进行浓度占比值预测的模型。

可选地，所述监测仪器包括：

大气环境挥发性有机物在线监测仪、水溶性离子分析仪、碳组分分析仪和元素分析仪。

第二方面，本申请实施例提供了一种污染因子排放源确定系统，所述系统包括原始数据采集模块、原始数据处理模块和排放源确定模块：

所述原始数据采集模块，用于控制监测仪器采集当前环境中所包含的污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据，其中，所述污染因子为挥发性有机物或颗粒物；

所述原始数据处理模块，用于根据每个污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值；

所述排放源确定模块，用于根据每个污染因子在所述待确定排放源中的浓度占比值确定出当前环境中的实际污染因子排放源。

可选地，所述原始数据处理模块在用于根据每个污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值时，具体用于：

根据预设的预处理规则分别对每个所述污染因子在每个时间点的初始浓度数据进行预处理得到每个所述污染因子的目标浓度数据；

根据每个所述目标浓度数据，利用预设的不确定度计算规则确定出每个所述目标浓度数据的不确定度；

将每个所述污染因子的目标浓度数据和其各自的不确定度输入至训练好的用于对浓度占比进行预测的正定矩阵因子模型中得到每个所述污染因子的浓度在所述待确定排放源中的浓度占比值。

可选地，对于每个所述目标浓度数据，根据下列公式计算得到该目标浓度数据的不确定度u：

其中，E为误差系数，取10％，C为该目标浓度数据所指示的浓度值，M为该目标浓度数据对应的污染因子的检出限，取0.1。

可选地，所述排放源确定模块在用于根据每个污染因子在所述待确定排放源中的浓度占比值确定出当前环境中的实际污染因子排放源时，具体用于：

根据主要污染因子和浓度超过预设阈值的附加污染因子的数量，从预设的污染因子识别库中确定出所述实际污染因子排放源，其中，所述主要污染因子为所述待确定排放源中的浓度占比最高的污染因子，所述附加污染因子为所有污染因子中除所述主要污染因子以外的污染因子。

可选地，所述原始数据处理模块在用于根据每个污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值时，具体用于：

对于每个污染因子，当该污染因子为挥发性有机物时，根据该污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和第一正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值，其中，所述第一正定矩阵因子为预先训练好的用于对挥发性有机物进行浓度占比值预测的模型；

对于每个污染因子，当该污染因子为颗粒物时，根据该污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和第二正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值，其中，所述第二正定矩阵因子为预先训练好的用于对颗粒物进行浓度占比值预测的模型。

可选地，所述监测仪器包括：

大气环境挥发性有机物在线监测仪、水溶性离子分析仪、碳组分分析仪和元素分析仪。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面中任一种可选地实施方式中所述的污染因子排放源确定方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面中任一种可选地实施方式中所述的污染因子排放源确定方法的步骤。

本申请提供的技术方案包括但不限于以下有益效果：

所述原始数据采集模块控制监测仪器采集当前环境中所包含的污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据，其中，所述污染因子为挥发性有机物或颗粒物；通过上述步骤，能够得到环境中各个污染因子在不同时刻的浓度值。

所述原始数据处理模块根据每个污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值；通过上述步骤，能够根据各个污染因子在不同时刻的浓度值与训练好的模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值。

所述排放源确定模块根据每个污染因子在所述待确定排放源中的浓度占比值确定出当前环境中的实际污染因子排放源；通过上述步骤，能够根据每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值确定出待确定排放源具体的排放源种类。

采用上述方法，通过对环境中的污染因子的浓度进行采集处理后，输入至用于对浓度占比进行预测的模型中进行各个污染因子的浓度占比预测得到每个污染因子的浓度占比，然后根据每个污染因子的浓度占比确定出当前环境中的实际污染因子排放源，以实现污染因子的排放源的确定。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本发明实施例一所提供的一种污染因子排放源确定方法的流程图；

图2示出了本发明实施例一所提供的一种浓度占比值确定方法的流程图；

图3示出了本发明实施例二所提供的一种污染因子排放源确定系统的结构示意图；

图4示出了本发明实施例三所提供的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中附图，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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。

实施例一

为便于对本申请进行理解，下面结合图1示出的本发明实施例一所提供的一种污染因子排放源确定方法的流程图描述的内容对本申请实施例一进行详细说明。

参见图1所示，图1示出了本发明实施例一所提供的一种污染因子排放源确定方法的流程图，其中，应用于污染因子排放源确定系统，所述系统包括原始数据采集模块、原始数据处理模块和排放源确定模块，所述方法包括步骤S101～S103：

S101：所述原始数据采集模块控制监测仪器采集当前环境中所包含的污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据，其中，所述污染因子为挥发性有机物或颗粒物。

具体的，原始数据采集模块控制监测仪器在每个预设时间点对当前环境中所包含的污染因子的种类和浓度进行检测，得到当前环境中所包含的污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据。

根据污染因子的物质属性的不同，可以将污染因子分为挥发性有机物和颗粒物两个类别，挥发性有机物也称为VOCs(Volatile Organic Compounds)，其包括烷烃、烯烃、炔烃、芳香烃、卤代烃、含氧挥发性有机物等，颗粒物包括PM

VOCs成分类别具体包括7大类：烷烃类数据、芳香烃类数据、烯烃类数据、卤代烃类数据、炔烃类数据、OVOCs类数据和其它化合物数据；颗粒物成分类别具体包括4大类：PM数据：PM

S102：所述原始数据处理模块根据每个污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值。

具体的，正定矩阵因子模型也称为PMF(Positive Matrix Factorization)模型，是一种常用的定量源解析方法，适用于识别和量化挥发性污染物对环境的贡献，预先在PMF模型中设置好需要进行识别监测的待确定排放源的参数，将每个污染因子每个污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据输入至PMF模型中，可以得到每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值。

S103：所述排放源确定模块根据每个污染因子在所述待确定排放源中的浓度占比值确定出当前环境中的实际污染因子排放源。

具体的，每个污染因子在待确定排放源中的浓度占比是不相同的，占比越高说明由待确定排放源排放出的排放物中的污染因子含量越多，根据每个污染因子在所述待确定排放源中的浓度占比值确定出与污染因子的浓度占比情况相同的当前环境中的实际污染因子排放源。

在一个可行的实施方案中，参见图2所示，图2示出了本发明实施例一所提供的一种浓度占比值确定方法的流程图，其中，所述原始数据处理模块根据每个污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值，包括步骤S201～S202：

S201：所述原始数据处理模块根据预设的预处理规则分别对每个所述污染因子在每个时间点的初始浓度数据进行预处理得到每个所述污染因子的目标浓度数据。

具体的，预处理规则包括：

步骤一：根据每个所述污染因子在每个时间点的初始浓度数据(浓度值)生成用于记录浓度值的表格，该表格中，每一列为同一种污染因子在不同时间点的初始浓度数据，每一行为同一个时间点下不同污染因子的初始浓度数据。

步骤二：对每一个污染因子的初始浓度数据进行处理，处理方法包括：

A：对于每个污染因子，若表格中该污染因子的浓度值为“0”的元素(初始浓度数据)数目大于等于该污染因子的初始浓度数据总数的80％，则在表格中删除该污染因子的初始浓度数据；若表格中该污染因子为“0”的元素数目大于等于该污染因子的初始浓度数据总数的50％且小于80％，则该污染因子标记weak。

B：对于每个污染因子，若表格中该污染因子的浓度值为无效数据的元素数目大于等于该污染因子的初始浓度数据总数的80％，则在表格中删除该污染因子的初始浓度数据；若表格中该污染因子的浓度值为无效数据的元素数目大于等于该污染因子的初始浓度数据总数的50％且小于80％，则该污染因子标记weak。

C：对于每个污染因子，若表格中该污染因子的浓度值为“0”和无效数据的元素数目大于等于该污染因子的初始浓度数据总数的80％，则删除该组分；若表格中该污染因子的浓度值为“0”和无效数据的元素数目大于等于该组分总样本数m的50％且小于80％，则该污染因子标记weak。

D：对于每个污染因子，若表格中该污染因子的浓度值的平均浓度低于检出限(所有VOCs组分的检出限均设置为0.1ppb，颗粒物组分中OCEC和水溶性离子设置为0.1μg/m

步骤三：对每一个时间点的初始浓度数据进行处理，处理方法包括：

E：对于每个污染因子，判断该污染因子是否为VOCs组分(例如包括乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷、正戊烷、2-甲基戊烷、3-甲基戊烷、正己烷、环己烷、正庚烷、乙烯、丙烯、1-丁烯、1,3-丁二烯、乙炔、苯、甲苯、乙苯、间/对-二甲苯、苯乙烯、邻-二甲苯、氟利昂-12、氯甲烷、氯乙烷、氟利昂-11、氟利昂-113、二氯甲烷、三氯甲烷、四氯化碳、1,2-二氯乙烷、1,2-二氯丙烷、氯苯、乙醛、丙烯醛、丙醛、丙酮、甲基叔丁基醚、异丙醇、乙酸乙酯四氢呋喃、二硫化碳等)，若是，当每行(同一时间点)下VOCs各组分的数据有效率(非0值且非空值)(无效数据为0值或者空值)≤60％的时候，删除整行(该时间点下的所有初始浓度数据)；若判断否，则执行F。

F：对于每个污染因子，判断该污染因子是否为颗粒物组分(例如包括PM

步骤四：对每个突变因子进行单独处理，处理方法包括：

G：突变值判断：设置统计步长，设置步长范围N(N设为6)。在统计步长内，计算前N小时数据的浓度平均值X1和后N小时数据的浓度平均值X2，以及前N小时数据的浓度标准偏差s1和后N小时数据的浓度标准偏差s2，设置两个参数n1和n2(n1、n2为5)。区间下限为MIN(X1、X2)-n1×MAX(s1、s2)；区间上限为MAX(X1、X2)+n2×MAX(s1、s2)，将每个初始浓度数据均与[MIN(X1、X2)-n1×MAX(s1、s2)，MAX(X1、X2)+n2×MAX(s1、s2)](闭区间)的范围进行比较，超过范围的数据剔除。

H：连续值判断：对于大于等于3倍检出限的数据进行连续判断，连续N小时(N设为6)，标准偏差小于等于5％的数据删除。

I：表格中某一个初始浓度数据的浓度低于检出限，浓度数据以该污染因子的1/2检出限代替，并且标记为F.M。

J：表格中某一个初始浓度数据的浓度缺失，浓度以该污染因子的初始浓度数据的中位数代替，并且标记为A.M。

K：统计每一列/行(每一污染因子/时间点)中经过上述处理规则后被修改的数据量，如果某行(某时段)修改数据量超过该列/行(该污染因子/时间点)总数据量的90％，则认为该列/行(该污染因子/时间点)数据受到严重干扰，进行整行删除。

对于前文所标记的数据，还需执行标记元素的不确定度处理的步骤，并且计算每个物种信噪比数值，进而进一步处理数据：

具体的不确定度处理的步骤包括：将前文标记为F.M的污染因子的不确定度以该污染因子的5/6检出限代替；将标记为A.M的污染因子的不确定度以该污染因子的4倍的初始浓度数据的中位数代替；将标记为weak的污染因子的不确定度均扩大三倍。

具体的对于每个污染因子的信噪比

当x＞s时，

当x＜s时，d＝0；

其中，n为该污染因子的初始浓度数据总数，x为该污染因子的初始浓度，s为该污染因子的不确定度，d为预设参数。

在得到每个污染因子的信噪比后，进行以下处理：

若某一污染因子的信噪比＜0.2，则删除该污染因子；若某一污染因子的信噪比满足0.2≤信噪比≤2，将该污染因子的不确定度均扩大三倍。

S202：所述原始数据处理模块根据每个所述目标浓度数据，利用预设的不确定度计算规则确定出每个所述目标浓度数据的不确定度。

具体的，不确定度的含义是指由于测量误差的存在，对被测量值的不能肯定的程度；反过来，也表明该结果的可信赖程度；它是测量结果质量的指标；不确定度越小，质量越高，水平越高，其使用价值越高；不确定度越大，测量结果的质量越低，水平越低，其使用价值也越低。

S203：所述原始数据处理模块将每个所述污染因子的目标浓度数据和其各自的不确定度输入至训练好的用于对浓度占比进行预测的正定矩阵因子模型中得到每个所述污染因子的浓度在所述待确定排放源中的浓度占比值。

具体的，在步骤S203前，提前对正定矩阵因子模型进行训练得到训练好的用于对浓度占比进行预测的正定矩阵因子模型，然后原始数据处理模块将每个所述污染因子的目标浓度数据和其各自的不确定度输入至训练好的用于对浓度占比进行预测的正定矩阵因子模型中得到每个所述污染因子的浓度在所述待确定排放源中的浓度占比值。

在一个可行的实施方案中，对于每个所述目标浓度数据，根据下列公式计算得到该目标浓度数据的不确定度u：

其中，E为误差系数，取10％，C为该目标浓度数据所指示的浓度值，M为该目标浓度数据对应的污染因子的检出限，取0.1。

在一个可行的实施方案中，所述排放源确定模块根据每个污染因子在所述待确定排放源中的浓度占比值确定出当前环境中的实际污染因子排放源，包括：

所述排放源确定模块根据主要污染因子和浓度超过预设阈值的附加污染因子的数量，从预设的污染因子识别库中确定出所述实际污染因子排放源，其中，所述主要污染因子为所述待确定排放源中的浓度占比最高的污染因子，所述附加污染因子为所有污染因子中除所述主要污染因子以外的污染因子。

具体的，包括以下步骤：

A、建立污染因子识别库，识别库中包含柴油燃烧源、石油化工源、机动车尾气源、生物质燃烧源、汽油挥发源、LPG挥发源、天然气挥发源、工业排放源、溶剂涂料源、植物源和二次源等12种排放源类，具体的分类如下：

1.柴油燃烧源：乙烷、丙烷、3-甲基戊烷、乙烯、异戊烷、1-戊烯、异戊二烯、乙炔、甲基环己烷、正庚烷、正辛烷、正壬烷、正癸烷、十一烷、十二烷。

2.石油化工源：乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、2-甲基丁烷、2-甲基戊烷、3-甲基戊烷、2，-3-二甲基戊烷、2，4-二甲基戊烷、正戊烷、2-甲基己烷、3-甲基己烷、2,3-二甲基丁烷、甲基环己烷、甲基环戊烷、正己烷、环己烷、正庚烷、2-甲基庚烷、正辛烷、正壬烷、正癸烷、十一烷、十二烷、乙烯、丙烯、1-丁烯、顺/反-2-丁烯、1,3-丁二烯、戊烯、苯、甲苯、间/对二甲苯、邻二甲苯、乙苯、苯乙烯、1，2，3-三甲基苯、1，2，4-三甲基苯、1，3，5-三甲基苯、氯苯、氯甲烷、二氯甲烷、三氯甲烷、1,2-二氯乙烷、1,2-二氯丙烷、1,2-二溴乙烷、1,1,2-三氯乙烷、四氯化碳、二硫化碳、氯乙烯、1,1-二氯乙烯、顺-1,2-二氯乙烯、三氯乙烯、四氯乙烯、六氯丁二烯、三氯丙烯、顺-1,3-二氯丙烯、反-1,3-二氯丙烯、氯丙烯、溴甲烷、溴乙烷、氯丙烯、氯丁二烯、氯乙酸、丙酮、丁酮、乙醇、丁醇、乙醛、乙酸乙烯酯、丙烯醛、四氢呋喃、甲基丙烯酸甲酯、环氧乙烷、环氧丙烷、乙二醇、乙醛、2-丁酮、丙烯酸、乙酸乙烯酯、二硫化碳、甲基叔丁基醚、乙酸乙酯。

3.机动车尾气源：乙烷、丙烷、丁烷、正戊烷、异戊烷、环戊烷、2-甲基戊烷、3-甲基戊烷、2,2-二甲基丁烷、2,3-二甲基丁烷、2,3-二甲基戊烷、2,2,4-三甲基戊烷、正己烷、2-甲基己烷、3-甲基己烷、正己烷、乙烯、丙烯、丁烯、戊烯、乙炔、乙醛、丙醛、二硫化碳、丙酮、苯、甲苯、间/对二甲苯、邻二甲苯、乙苯、间乙基甲苯、1,2,4-三甲苯、苯乙烯、氯苯、四氯化碳、二氯甲烷、三氯甲烷、四氯化碳、氯苯、1,4-二氯苯、苯乙烯。

4.生物质燃烧源：乙炔、氯甲烷、1,2-二氯乙烷、异戊二烯、甲基乙烯基酮、甲基丙烯醛、氯甲烷、丙酮、α-蒎烯、β-蒎烯、柠檬烯、顺-2-戊烯、反-2-戊烯、顺-2-丁烯、反-2-丁烯、丁烷、异戊烷、正己烷、乙烯、丙烯、乙醛、丙醛。

5.燃料燃烧源：乙烷、丙烷、正丁烷、异丁烷、正戊烷、异戊烷、正己烷、2,2-二甲基丁烷、2,3-二甲基丁烷、2-甲基戊烷、3-甲基戊烷、乙烯、丙烯、1-丁烯、反-2-丁烯、顺-2-丁烯、异丁烯、乙炔、苯、甲苯、间/对二甲苯、邻二甲苯、乙苯、间三甲苯、1,2,3-三甲苯、1,2,4-三甲苯。

6.汽油挥发源：异戊烷、正戊烷、2,2-二甲基丁烷、2,3-二甲基丁烷、2-甲基戊烷、3-甲基戊烷、1-戊烯、反-2-戊烯、顺-2-戊烯、甲基叔丁基醚、1,2-二氯乙烷、反-2-丁烯、顺-2-丁烯、反-2-丁烯、乙烯、丙烯、正丁烷、异丁烷、正庚烷、3-甲基己烷、2,3-二甲基戊烷、环己烷、2-甲基己烷、甲基环戊烷、正己烷、乙烷、丙烷、正丁烷、异丁烷。

7.LPG挥发源：丙烷、正丁烷、异丁烷、丙烯、丁烯。

8.天然气挥发源：乙烷、丙烷、丁烷。

9.工业排放源：氯苯、苯乙烯、1,2-二氯苯、1,3-二氯苯、1,4-二氯苯、苯甲醛、间甲基苯甲醛、乙醛、乙酸乙酯、丙醛、丙酮、丙烯醛、甲基叔丁基醚、异丙醇、氯甲烷、二氯甲烷、四氯乙烯、氯乙烯、氯乙烷、1,1-二氯乙烯、1,1-二氯乙烷、三氯甲烷、三氯乙烯、溴仿、乙醇、丙酮、正己烷、正庚烷、正辛烷、正壬烷、环己烷、1,3-丁二烯。

10.溶剂涂料源：2-甲基戊烷、3-甲基戊烷、2,3-二甲基戊烷、2-甲基己烷、3-甲基己烷、2,2-二甲基丁烷、2,3-二甲基丁烷、正己烷、环己烷、正庚烷、正辛烷、正壬烷、正癸烷、十一烷、十二烷、苯、甲苯、乙基苯、间/对二甲苯、邻二甲苯、异丙基苯、丙基苯、1-乙基-3-甲基苯、4-乙基甲苯、1,3,5-三甲基苯、1-乙基-2-甲基苯、1,2,4-三甲基苯、1,2,3-三甲基苯、1,3-二乙基苯、1,4-二乙基苯、丙酮。

11.植物源：异戊二烯。

12.二次源：丙酮、2-丁酮、乙醛、丙醛、正丁醛、异丁醛、甲基丙烯醛、甲基乙烯基酮。

B：确定待确定排放物中目标浓度数据最高的主要污染因子，将上述12类排放源的污染因子中包含主要污染因子的排放源确定为候选排放源，若确定得到的候选排放源的数量为一，则该候选排放源则为实际污染因子排放源；若确定得到的候选排放源的数量为多个，则将候选排放源中除主要污染因子之外的附加污染因子中浓度超过预设数值(例如0.05)的个数多的候选排放源确定为实际污染因子排放源。

除此之外，若确定得到的候选排放源的数量为多个，还可以根据附加污染因子的浓度差值确定出实际污染因子排放源，这里提供九个具体的示例对上述多种确定方法进行举例说明：

示例一：当待确定排放源中的主要污染因子为SO

示例二：当待确定排放源中的主要污染因子为NO

示例三：当待确定排放源中的主要污染因子为NH

示例四：当待确定排放源中的主要污染因子为OC或EC时，判断次高浓度占比的附加污染因子的浓度是否高于最高浓度占比的主要污染因子的20％，若否，则将将待确定排放源确定为燃烧；若是，则当次高浓度占比的附加污染因子为SO

示例五：当待确定排放源中的主要污染因子为Cl-时，判断OC或EC的占比是否大于5％，若是，则将待确定排放源确定为燃烧；若否，则将待确定排放源确定为海洋源。

示例六：当待确定排放源中的主要污染因子为K

示例七：当待确定排放源中的主要污染因子为Mg

示例八：当待确定排放源中的主要污染因子为Si或Ca或Ca

示例九：当待确定排放源中的主要污染因子为除Si、Ca、Ca

C：最高浓度污染因子所识别因子的类别按下方规则匹配。

乙烯：柴油燃烧源、石油化工源、机动车尾气源；

乙炔：柴油燃烧源、生物质燃烧源、机动车尾气源、燃料燃烧源；

正戊烷：汽油挥发源、机动车尾气源；

异戊烷：汽油挥发源、机动车尾气源；

正丁烷：LPG挥发源；

异丁烷：LPG挥发源；

丙烷：LPG挥发源；

乙烷：天然气挥发源、机动车尾气源；

丙烯：机动车尾气源、石油化工源；

2-甲基戊烷：汽油挥发源、机动车尾气源；

3-甲基戊烷：汽油挥发源、机动车尾气源；

2,3-二甲基戊烷：汽油挥发源、机动车尾气源；

2-甲基己烷：汽油挥发源、机动车尾气源；

3-甲基己烷：汽油挥发源、机动车尾气源；

2,2-二甲基丁烷：汽油挥发源、机动车尾气源；

2,3-二甲基丁烷：汽油挥发源、机动车尾气源；

1-丁烯：机动车尾气源、石油化工源、汽油挥发源；1,3-丁二烯：工业排放源、石油化工源；

环己烷：工业排放源、溶剂涂料源；

正己烷：机动车尾气源、工业排放源、溶剂涂料源；正庚烷：工业排放源、溶剂涂料源；

正辛烷：工业排放源、溶剂涂料源；

正壬烷：工业排放源、溶剂涂料源；

正癸烷：柴油燃烧源、溶剂涂料源；

十一烷：柴油燃烧源、溶剂涂料源；

十二烷：柴油燃烧源、溶剂涂料源；

1-戊烯：汽油挥发源；

顺-2-戊烯：汽油挥发源、机动车尾气源；

反-2-戊烯：汽油挥发源、机动车尾气源；

顺-2-丁烯：汽油挥发源、机动车尾气源；

反-2-丁烯：汽油挥发源、机动车尾气源；

1,2-二氯乙烷：汽油挥发源、生物质燃烧源、工业排放源；

氯甲烷：生物质燃烧源、工业排放源；

苯：机动车尾气源、石油化工源、工业排放源、溶剂涂料源；

甲苯：机动车尾气源、石油化工源、工业排放源、溶剂涂料源；

苯乙烯：石油化工源、工业排放源、溶剂涂料源；

间三甲苯：工业排放源、溶剂涂料源、石油化工源；

1,2,3-三甲苯：工业排放源、溶剂涂料源、石油化工源；

1,3,5-三甲苯：工业排放源、溶剂涂料源、石油化工源；

间/对二甲苯：工业排放源、溶剂涂料源、石油化工源；

邻二甲苯：工业排放源、溶剂涂料源、石油化工源；

异戊二烯：植物源。

D：还可以创建因子识别的11条补充规则，甄选出或排除掉部分排放源，降低排放源识别错误率。

1.若存在某个因子中乙炔占比(乙炔在每种因子中的浓度占比)＜10％，则将其排除柴油燃烧源、机动车尾气源、生物质燃烧源、燃料燃烧源的识别；

2.若已有因子识别出“机动车尾气排放源”时，后续因子将不再识别为“机动车尾气排放源”；

3.若丙酮、2-丁酮、乙醛、丙醛、正丁醛、异丁醛、甲基丙烯醛和甲基乙烯基酮的任意一个物种在该因子占比(物种在所有因子中的浓度占比)达到65％，直接识别为“二次源”；

4.若丙烷、正丁烷、异丁烷浓度占比(物种在该因子中的浓度占比)之和达到65％，则直接认定为“LPG挥发源”；

5.若乙烷、丙烷任意一个物种浓度占比(物种在该因子中的浓度占比)达到60％，则直接认定为“天然气挥发源”；

6.若第4条与第5条同时满足，则以第4条为准；

7.若出现除上方源类谱中的物质为最高时，识别为“其他源”；

8.若最高浓度物质为氯苯、苯乙烯、1,2-二氯苯、1,3-二氯苯、1,4-二氯苯、苯甲醛、间甲基苯甲醛、乙醛、乙酸乙酯、丙醛、丙酮、丙烯醛、甲基叔丁基醚、异丙醇、二氯甲烷、四氯乙烯、氯乙烯、氯乙烷、1,1-二氯乙烯、1,1-二氯乙烷、三氯甲烷、三氯乙烯、溴仿时，识别为“工业排放源”；

9.若第3条与第8条同时满足，则以第3条为准；

10.若最高浓度物种所对应的源均已被解出，则以浓度排名第二的物种执行识别规则；

11.若苯、甲苯、乙基苯、间/对二甲苯、邻二甲苯、异丙基苯、丙基苯、1-乙基-3-甲基苯、4-乙基甲苯、1,3,5-三甲基苯、1-乙基-2-甲基苯、1,2,4-三甲基苯、1,2,3-三甲基苯、1,3-二乙基苯、1,4-二乙基苯以上物质浓度在某因子中浓度最高且占比(物种在该因子中的浓度占比)达到60％，则识别为“溶剂涂料源”。

在一个可行的实施方案中，所述原始数据处理模块根据每个污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值，包括：

对于每个污染因子，当该污染因子为挥发性有机物时，所述原始数据处理模块根据该污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和第一正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值，其中，所述第一正定矩阵因子为预先训练好的用于对挥发性有机物进行浓度占比值预测的模型。

对于每个污染因子，当该污染因子为颗粒物时，所述原始数据处理模块根据该污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和第二正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值，其中，所述第二正定矩阵因子为预先训练好的用于对颗粒物进行浓度占比值预测的模型。

具体的，挥发性有机物和颗粒物都是运用PMF模型做源解析，但进行源解析时所用到的因子识别规则不同。

在一个可行的实施方案中，所述监测仪器包括：

大气环境挥发性有机物在线监测仪、水溶性离子分析仪、碳组分分析仪和元素分析仪。

实施例二

参见图3所示，图3示出了本发明实施例二所提供的一种污染因子排放源确定系统的结构示意图，其中，所述系统包括原始数据采集模块301、原始数据处理模块302和排放源确定模块303；

所述原始数据采集模块，用于控制监测仪器采集当前环境中所包含的污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据，其中，所述污染因子为挥发性有机物或颗粒物；

所述原始数据处理模块，用于根据每个污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值；

所述排放源确定模块，用于根据每个污染因子在所述待确定排放源中的浓度占比值确定出当前环境中的实际污染因子排放源。

在一个可行的实施方案中，所述原始数据处理模块在用于根据每个污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值时，具体用于：

根据预设的预处理规则分别对每个所述污染因子在每个时间点的初始浓度数据进行预处理得到每个所述污染因子的目标浓度数据；

根据每个所述目标浓度数据，利用预设的不确定度计算规则确定出每个所述目标浓度数据的不确定度；

将每个所述污染因子的目标浓度数据和其各自的不确定度输入至训练好的用于对浓度占比进行预测的正定矩阵因子模型中得到每个所述污染因子的浓度在所述待确定排放源中的浓度占比值。

在一个可行的实施方案中，对于每个所述目标浓度数据，根据下列公式计算得到该目标浓度数据的不确定度u：

其中，E为误差系数，取10％，C为该目标浓度数据所指示的浓度值，M为该目标浓度数据对应的污染因子的检出限，取0.1。

在一个可行的实施方案中，所述排放源确定模块在用于根据每个污染因子在所述待确定排放源中的浓度占比值确定出当前环境中的实际污染因子排放源时，具体用于：

根据主要污染因子和浓度超过预设阈值的附加污染因子的数量，从预设的污染因子识别库中确定出所述实际污染因子排放源，其中，所述主要污染因子为所述待确定排放源中的浓度占比最高的污染因子，所述附加污染因子为所有污染因子中除所述主要污染因子以外的污染因子。

在一个可行的实施方案中，所述原始数据处理模块在用于根据每个污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值时，具体用于：

对于每个污染因子，当该污染因子为挥发性有机物时，根据该污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和第一正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值，其中，所述第一正定矩阵因子为预先训练好的用于对挥发性有机物进行浓度占比值预测的模型；

对于每个污染因子，当该污染因子为颗粒物时，根据该污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和第二正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值，其中，所述第二正定矩阵因子为预先训练好的用于对颗粒物进行浓度占比值预测的模型。

在一个可行的实施方案中，所述监测仪器包括：

大气环境挥发性有机物在线监测仪、水溶性离子分析仪、碳组分分析仪和元素分析仪。

实施例三

基于同一申请构思，参见图4所示，图4示出了本发明实施例三所提供的一种计算机设备的结构示意图，其中，如图4所示，本申请实施例三所提供的一种计算机设备400包括：

处理器401、存储器402和总线403，所述存储器402存储有所述处理器401可执行的机器可读指令，当计算机设备400运行时，所述处理器401与所述存储器402之间通过所述总线403进行通信，所述机器可读指令被所述处理器401运行时执行上述实施例一所示的污染因子排放源确定方法的步骤。

实施例四

基于同一申请构思，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述实施例中任一项所述的污染因子排放源确定方法的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本发明实施例所提供的进行污染因子排放源确定的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

本发明实施例所提供的污染因子排放源确定系统可以为设备上的特定硬件或者安装于设备上的软件或固件等。本发明实施例所提供的系统，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，系统实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，前述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，均可以参考上述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露系统和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明提供的实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。