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源解析模型

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CMB源解析模型

发布时间:2017-11-06 16:11:44

        化学质量平衡模型(CMB)是应用于大气污染源管理的几种受体模型中的一种。模型由Miller、Firedlander和Hidy等人1972于年第一次提出,并由Cooper和Waston在1980年正式命名为化学质量平衡法。由该方法建立起来的CMB模型是目前在大气颗粒物源解析实际工作中研究最多、应用最广的受体模型。


        模型的基本原理是质量守恒。假设存在对环境受体中的大气颗粒物有贡献的若干种排放源类,并且满足以下假设:(1)各污染排放源的化学组成在源样品采集及从源到受体的传输过程中相对稳定;(2)各源类所排放的颗粒物的化学组分之间没有相互作用,即它们是线性加和;(3)各源类对受体颗粒物的贡献是肯定的,所排放的颗粒物的化学组成有明显的差别;(4)各排放源成分谱相对独立,不存在共线性;(5)源的数目小于或等于源中化学组分的数目;(6)测量不确定度是随机、独立的,且服从正态分布。


        CMB方程组的算法主要有示踪元素法、线性程序法、普通加权最小二乘法、岭回归加权最小二乘法以及有效方差最小二乘法。目前模型最常用的算法是有效方差最小二乘法,因为有效方差最小二乘法提供了计算源贡献值和源贡献值的方差的实用方法。有效方差最小二乘法即使加权的元素测量值与计算值之差的平方和最小。


        CMB模型同时也是一种诊断模型,其解析结果的适用性及可靠性与样品采集和分析技术方法有关,还与各类污染源的准确确定有着密切的联系。任何一方面的缺陷都可能造成解析结果的不合理。在实际应用受体模型进行源解析时,一般需要考虑以下问题解析结果中估算值与实测值的偏离,偏离程度一般用“残差”来表示对解析方法有较大影响的参数是哪些,影响程度如何衡量等。通常使用回归诊断技术来检验各类污染源的贡献估算值的有效性和CMB模型拟合的优良程度,回归诊断技术主要包括源贡献值拟合优度诊断、共线性源类诊断、化学组分浓度拟合优度诊断及元素敏感性诊断灵敏度矩阵等。


        CMD模型的缺点主要体现在以下几点:(1)不能解析未知源;(2)排放源的选择上存在主观性和经验性;(3)对存在共线性的源解析结果较差。


        尽管CMB模型有上述缺点,这种方法也有其他方法无法比拟的优点:(1)使用实际的源成分谱,解析结果准确可靠;(2)从一个受体样品的分析就可以得到结果,对受体点样本数没有要求;(3)能够检测出是否遗漏了某重要源;(4)可以检验其他方法的适用性;(5)原理简单,易于理解,在大气环境应用方面比较直观、成熟和广泛。

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