土壤中污染物源解析技術(shù)受體模型研究進(jìn)展

范 巍,李興春

(中國石油集團(tuán)安全環(huán)保技術(shù)研究院,北京100049)

1 引言

2 受體模型的定義

源解析所用數(shù)學(xué)模型可以分為2種。一種是以污染源為研究對象的擴(kuò)散模型(diffusion m odel);另一種是以污染區(qū)域為研究對象的受體模型(receptor mode1)。對前者的研究及其應(yīng)用較多,而對后者的研究及應(yīng)用主要集中在大氣污染物。

(1)擴(kuò)散模型根據(jù)各個污染源的排放量、研究區(qū)域與排放源的水平與垂直距離、污染物的理化性質(zhì),以及風(fēng)速風(fēng)向、湍流等環(huán)境因素來計算各個源對研究區(qū)域的影響程度。模型必需的輸入數(shù)據(jù)是源排放清單,如果輸入數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確性,會造成預(yù)測誤差,而由于排放源清單存在很大的不準(zhǔn)確性,模型的預(yù)測效果不能使人信服。

(2)受體模型就是通過測量排放源和受體樣品的物理、化學(xué)性質(zhì),定性識別對受體有貢獻(xiàn)的污染源并定量計算各污染源的分擔(dān)率,著眼于研究排放源對受到排放源影響的局部環(huán)境介質(zhì)的貢獻(xiàn)。受體模型不依賴于排放源的排放條件、氣象、地形等數(shù)據(jù),不追蹤污染物的遷移過程,避開了擴(kuò)散模型遇到的困難,因此得到了更廣泛的應(yīng)用。

3 受體模型技術(shù)的研究進(jìn)展

受體模型的基礎(chǔ)是質(zhì)量守恒原理。如果各源排放物之間沒有相互反應(yīng),傳輸過程中沒有引起某種物質(zhì)的消除和形成,則受體中元素(或化合物)含量是各源貢獻(xiàn)的線性加和。

3.1 化學(xué)質(zhì)量平衡法(CMB)

CMB是是美國環(huán)?？偸?USEPA)推薦使用的受體模型,并開發(fā)出了相應(yīng)的應(yīng)用軟件包[2]。

3.1.1 CMB的原理

設(shè)采樣分析測得受體區(qū)域中污染物質(zhì)i的濃度為di(μg/m3),該區(qū)域排放物質(zhì)i的源有P種,若已知某排放源 j排放污染物中物質(zhì)i的含量為xij(μg/mg),則源j對受體的貢獻(xiàn)值g j(mg/m3)應(yīng)滿足：

源j的貢獻(xiàn)率η為：

研究組患者的住院時長、臥床時長、醫(yī)療費用、健康知識評分等一般情況均優(yōu)于常規(guī)組患者的(P<0.05)。具體見表1:

測定n種污染物就可建立n個方程,只要測定項目數(shù)量大于或等于排放源數(shù)目,就可解出一組g j,即各排放源的貢獻(xiàn)值。

3.1.2 CMB的模擬效果檢驗

檢驗?zāi)Ｐ偷哪康氖球炞C排放源貢獻(xiàn)值的有效性以及方程擬合的好壞程度。方法主要包括源貢獻(xiàn)值擬合優(yōu)度檢驗、不定性/相似性組檢驗、元素濃度計算值擬合優(yōu)度檢驗等。通常用所得的gj和排放源各組分濃度計算出預(yù)測濃度,從而得到預(yù)測濃度與觀測濃度的比值,評價模型的模擬效果。結(jié)果越接近1,說明計算值與測量值擬合得越好[3～4]。如果某非揮發(fā)性物質(zhì)的模擬效果較差,可能是由于含有這種物質(zhì)的重要排放源未被考慮。

3.1.3 CM B的特點

CMB從一個受體樣品的分析項目出發(fā)就可以得到結(jié)果,可以避免大量的樣品采集所帶來的資金等方面的壓力,且能夠檢測出是否遺漏了某重要源,可以檢驗其他方法的適用性。但同一類排放源排放的成分是有差別的,同一排放源在不同的時間排放物質(zhì)也不同,而CMB模型對此沒有加以區(qū)別;CMB模型假設(shè)從排放源到受體之間,排放的物質(zhì)組成沒有發(fā)生變化,而實際上某些物質(zhì)并不滿足該條件;排放源的選擇上存在主觀性和經(jīng)驗性。

3.1.4 CMB的應(yīng)用

CMB模型已應(yīng)用于水體[5～7]、沉積物[8～9]等介質(zhì)的研究。污染物種類主要集中在多環(huán)芳烴(PAH s)等有機(jī)污染物。Li等[9]通過文獻(xiàn)搜集了28種源成分譜并對其進(jìn)行了修正,運用USEPA開發(fā)的軟件包CMB8.2對9種模型進(jìn)行了422次運行,對Lake Calum et沉積物中PAH s的來源進(jìn)行了解析。這一研究為CMB模型在土壤污染物源解析上的應(yīng)用提供了寶貴的經(jīng)驗。

3.2 多元統(tǒng)計模型(multivariate statistics)

多元方法的基本思路是利用觀測信息中物質(zhì)間的相互關(guān)系來產(chǎn)生源成分譜或產(chǎn)生暗示重要排放源類型的因子,主要包括因子分析法、多元線性回歸法等。

3.2.1 因子分析法(factor analysis,FA)及主成分分析(principal component analysis,PCA)

因子分析能把具有復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為數(shù)量較少的幾個綜合因子。在污染物來源研究中,通常采集大量(設(shè)為N個)樣品,從每一樣品中分析出若干種(設(shè)為M)化學(xué)成分的濃度,這樣就構(gòu)成了一個包含N×M個數(shù)據(jù)的集合。由于同一環(huán)境樣品的組成成分并不相互獨立,來自于同一類源的那些成分間存在較強(qiáng)的相關(guān)性,因此可以用P個因子(P＜M)來描述原來的樣品集合[10]。

3.2.2 多元線性回歸法(mu ltivariate linearregression,M LR)

不同行業(yè)污染源排放出的污染物質(zhì)含量差別很大。這些主要由某一類排放源決定的元素(物質(zhì))就稱為示蹤元素(物質(zhì))。測量受體的某物質(zhì)濃度,并對各示蹤元素的濃度進(jìn)行多元回歸,回歸系數(shù)可以用于計算各示蹤元素對應(yīng)排放源對受體中該物質(zhì)的貢獻(xiàn)。該方法需要知道各類排放源的最佳示蹤元素。示蹤元素之間必須相互獨立,否則會存在共線性問題,導(dǎo)致多元線性回歸技術(shù)不穩(wěn)定,但可以通過因子分析(varimax旋轉(zhuǎn))來實現(xiàn)。

3.2.3 多元統(tǒng)計方法的特點

與CMB相比,多元統(tǒng)計方法不用事先假設(shè)排放源的數(shù)目和類型,排放源的判定相對比較客觀;能夠解決次生或易變化物質(zhì)的來源,能利用除濃度以外的一些參數(shù);研究者只需對排放源組成有大致的了解,并不需要準(zhǔn)確的源成分譜數(shù)據(jù)。但是這種方法也具有一定的局限性：方法不是對具體數(shù)值進(jìn)行分析而是對偏差進(jìn)行處理,如果某重要排放源比較恒定,而其他非重要源具有較大的排放強(qiáng)度變異,可能會忽略排放強(qiáng)度較大的排放源;氣象學(xué)因素的變化影響較大,為了得到準(zhǔn)確的結(jié)果,需要采集足夠多數(shù)量的樣品;在實際中一般只能鑒別出5～8個因子,如果重要排放源類型大于10,這種方法不能提供較好的結(jié)果[11]。

3.2.4 多元統(tǒng)計方法的應(yīng)用

王學(xué)松等[12]對徐州城市表層土壤中重金屬含量進(jìn)行了因子分析,鑒別出自然、交通及燃煤等3個因子,從而把該地區(qū)重金屬元素分為“自然因子”類別元素、“交通因子”類別元素、“燃煤因子”類別元素及混合源類別元素等4種。多元線性回歸的研究報道并不多見[13～14],還未見到大氣環(huán)境以外的研究實例。

3.3 分子標(biāo)志物及同位素

分子標(biāo)志物(molecu lar markers,MM),是指可用于來源相關(guān)關(guān)系研究的指標(biāo)化合物,它們具有確定的化學(xué)結(jié)構(gòu),直接或間接地與母源的變化作用有關(guān)[15～16]。介質(zhì)中特定組分的比值可以作為污染源識別的線索,即為分子標(biāo)志物參數(shù)(MMI)。MM已經(jīng)成為了追蹤有機(jī)污染物污染源的重要手段[17～18],劉瑞民等[19]利用6種分子標(biāo)志物鑒別出天津地區(qū)土壤中主要的PAH s污染源是煤燃燒源,且在天津絕大部分地區(qū)都有分布,其次是石油源和交通污染源,主要分布在中部和濱海地區(qū),在遠(yuǎn)郊縣的邊界地區(qū)有一定的木柴污染源分布。

4 結(jié)語

我國在源解析方面的研究工作起步較晚,直到20世紀(jì)80年代后期才開始進(jìn)行空氣中懸浮顆粒物來源解析的研究,取得了一定的成績,特別是在CMB法的應(yīng)用方面。但目前研究內(nèi)容主要體現(xiàn)在大氣環(huán)境的研究,研究介質(zhì)較單一,對土壤的研究還十分不足,各種方法相結(jié)合的趨勢也并不明顯。土壤環(huán)境介質(zhì)污染物源解析的研究起步較晚,很多方面需要借鑒大氣顆粒物研究的經(jīng)驗。受體模型只能反推出對某受體貢獻(xiàn)較大的幾類排放源,而不能求出某一具體排放源對受體的貢獻(xiàn)大小,這對土壤污染防治工作是不利的。而擴(kuò)散模型可能會成為解決這一困難的途徑,因此如何找到擴(kuò)散模型與受體模型的結(jié)合點是未來研究的重要課題之一。

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