松花江流域水环境中多环芳烃的源解析方法与应用研究

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针对水环境特点及其主要污染物,利用有效的技术方法,识别污染物来源并确定其贡献率,可为水环境质量评估和污染物削减提供技术支持。本文选取EPA优先控制的16种PAHs为源解析对象,构建耦合受体模型,对松花江PAHs进行源解析研究,成果如下:(1)提出耦合模型:基于BP人工神经网络的非负约束因子分解源解析方法(FA-NNC/BP)和基于朴素贝叶斯模式识别的正定矩阵因子分解源解析方法(PMF/NBC)。(2)以PAHs 8类污染源指纹谱作为训练样本和验证样本,分别对BP人工神经网络模型和朴素贝叶斯模型的8个子分类器进行训练,并将FA-NNC和PMF推导出的污染源谱作为测试样本,输入到训练好的子分类器中,对该推导出的污染源进行源识别。(3)应用FA-NNC/BP对松花江二松吉林-松原段和干流哈尔滨-佳木斯段水相中的PAHs进行源解析分析,表明:二松吉林-松原段5月PAHs污染主要来源为燃煤和交通燃烧,贡献率分别为84.93%和13.33%;7月为汽油发动机、柴油发动机、交通燃烧和燃煤,贡献率分别为85.51%、10.61%、1.76%和1.29%;10月为汽油发动机、电厂、燃煤、交通燃烧和柴油发动机,贡献率分别为78.96%、17.92%、1.75%、0.73%和0.53%。干流哈尔滨-佳木斯段5月PAHs污染主要来源为电厂、焦炉、燃煤和交通燃烧,贡献率分别为87.42%、8.77%、1.69%和1.29%;7月为电厂、焦炉和交通燃烧,贡献率分别为78.28%、16.28%和1.98%;10月为焦炉、电厂、交通燃烧和汽油发动机,贡献率分别为68.10%、26.14%、2.98%和1.19%。(4)应用PMF/NBC对松花江全江水相中的PAHs进行源解析分析,表明:松花江5月PAHs主要来源分别为:燃煤源64.3%,焦炉排放源14.4%,汽油发动机9.3%,交通燃烧源8.6%,柴油发动机2.8%和居民排放源0.6%。7月PAHs主要来源为:居民及生物质燃烧72.8%,煤炭燃烧12.8%,交通及汽油发动机5.4%,炼焦排放4.9%和电厂4.2%。10月PAHs主要来源为:交通排放污染源41.8%,燃煤34.4%,生物质燃烧占9.3%,电厂燃烧源6.6%,汽油发动机4.6%,柴油发动机3.3%。(5)松花江流域水环境中PAHs解析表明:PAHs主要来源于燃煤,石油输入及其热解和交通污染。应加强燃料控制并进行清洁生产,控制大气和废水中PAHs的含量;推进清洁能源的使用,严控机动车尾气排放标准;严禁从事秸秆等生物质的燃烧。
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第12-33页
    1.1 水体污染物源解析的目的和意义第12-13页
    1.2 选题依据及依托第13页
    1.3 源解析方法体系分析第13-23页
        1.3.1 定性分析方法第14-17页
        1.3.2 定量分析方法第17-23页
    1.4 PAHs源解析方法研究与应用进展分析第23-29页
        1.4.1 PAHs的性质第23-26页
        1.4.2 PAHs的来源第26页
        1.4.3 水体中PAHs的研究现状第26-27页
        1.4.4 水体污染源解析研究现状和进展第27-28页
        1.4.5 松花江流域PAHs源解析研究现状第28-29页
    1.5 研究目的、内容和技术路线第29-33页
        1.5.1 研究目的第29-30页
        1.5.2 研究内容第30-31页
        1.5.3 研究技术路线第31-33页
2 基于BP人工神经网络污染源识别的FA-NNC源解析技术第33-56页
    2.1 引言第33-34页
    2.2 模型方法第34-38页
        2.2.1 非负约束因子分解模型第34页
        2.2.2 非负约束因子分解算法逻辑第34-38页
    2.3 BP人工神经网络第38-46页
        2.3.1 研究背景第38页
        2.3.2 BP网络模型第38-45页
        2.3.3 人工神经网络模型在环境科学中的应用第45-46页
    2.4 BP人工神经网络的学习训练和测试第46-53页
        2.4.1 BP多因子模式识别第46页
        2.4.2 PAHs的污染源指纹谱第46-50页
        2.4.3 PAH指纹谱的训练和测试第50-53页
    2.5 FA-NNC/BP源解析模型第53-54页
    2.6 本章小节第54-56页
3 基于朴素贝叶斯污染源识别的PMF源解析技术第56-70页
    3.1 引言第56-58页
        3.1.1 正定矩阵因子分解(PMF)第57-58页
    3.2 朴素贝叶斯第58-63页
        3.2.1 全概率公式和贝叶斯公式第58页
        3.2.2 贝叶斯统计推断一般性理论第58-59页
        3.2.3 贝叶斯法则第59-60页
        3.2.4 朴素贝叶斯分类模型第60-62页
        3.2.5 朴素贝叶斯分类器的学习和分类第62页
        3.2.6 贝叶斯模型在环境科学中的应用第62-63页
    3.3 朴素贝叶斯模式识别的训练和测试第63-68页
        3.3.1 朴素贝叶斯多因子模式识别第63页
        3.3.2 PAHs指纹谱的训练和测试第63-68页
    3.4 PMF/NBC源解析模型第68页
    3.5 本章小结第68-70页
4 松花江流域水相中PAHs源解析研究第70-130页
    4.1 研究区域概况和目标污染物第70-73页
        4.1.1 采样断面第72页
        4.1.2 数据来源第72-73页
        4.1.3 源解析方法第73页
        4.1.4 污染源识别第73页
    4.2 松花江水体中PAHs的FA-NNC/BP源解析分析第73-101页
        4.2.1 二松松原-吉林段第73-87页
        4.2.2 干流哈尔滨-佳木斯段第87-100页
        4.2.3 讨论分析第100-101页
    4.3 松花江水体中PAHs的PMF/NBC源解析分析第101-125页
        4.3.1 5月平水期结果讨论第101-110页
        4.3.2 7月丰水期结果讨论第110-117页
        4.3.3 10月平水期结果讨论第117-123页
        4.3.4 讨论分析第123-125页
    4.4 FA-NNC/BP与PMF/NBC差异性研究第125-126页
    4.5 松花江流域悬浮物、沉积物中PAHs定性源解析研究分析第126-128页
    4.6 本章小结第128-130页
5 结论与建议第130-133页
    5.1 研究结论第130-131页
    5.2 创新点第131页
    5.3 建议和展望第131-133页
致谢第133-134页
参考文献第134-146页
附录1第146-149页
附录2第149-150页
附录3第150-153页
作者简介第153页
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