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申请/专利权人：南开大学

摘要：一种基于观测数据的多种大气污染物‑温室气体协同溯源方法，涉及大气颗粒物、气态污染物和温室气体领域，包括以下步骤：1协同溯源技术的在线数据预处理；2协同溯源技术的污染物比值的设定；3协同溯源技术参数的建立：计算PM2.5、气态污染物、CO2的加权系数；4多种大气污染物‑温室气体协同溯源技术的构建：提出协同溯源计算公式，识别SO2‑NOx‑VOCs及PM2.5‑CO2的共同源类，量化共同源影响。本发明提供的基于观测数据的多种大气污染物‑温室气体协同溯源方法能直接识别并量化PM2.5、气态污染物和CO2的协同源影响，为未来共同治理空气污染和减缓气候变化提供启示，具有良好的应用前景。

主权项：1.一种基于观测数据的多种大气污染物-温室气体协同溯源方法，包括以下步骤：1基于协同溯源技术的在线数据预处理：剔除异常值及统一单位；2基于协同溯源技术的污染物及碳比值的设定：模型基础设置和源谱特征约束；3多种大气污染物-温室气体协同溯源技术参数的建立：确定颗粒物、气态污染物、二氧化碳的浓度阈值、权重及加权系数；4利用新型受体模型，同步识别和量化单一污染物的污染来源及源影响：将PM2.5、CO2、CO、SO2、NOx、VOCs气态污染物纳入PMFME2-SR模型，依次计算各物质的来源及影响；5多种大气污染物-温室气体协同溯源技术的构建：提出协同源影响计算公式，进而识别多种气态污染物SO2-NOx-VOCs及PM2.5-CO2的协同源类并计算协同源影响；步骤3多种大气污染物-温室气体协同溯源技术参数的建立：使用等式1，计算PM2.5、SO2、NOx、VOCs、CO2的浓度阈值、权重及加权系数；采用标准偏差和浓度范围阈值计算加权系数，如等式1所示： 这里Ci为采样时i物种的监测浓度；为物种i在j源中源影响的标准偏差；RTi是物种i所属的浓度范围阈值，其中和采用的标准限值分别是35μg·m-3,50μg·m-3，和100μg·m-3，RTVOCs采用污染源最大允许排放浓度120000μg·m-3，CO2的标准限值根据PM2.5数据中35μg·m-3的百分位数进行估算，估算值为759554μg·m-3；步骤4利用新型受体模型，同步识别和量化单一污染物的污染来源及源影响：将PM2.5、CO2、CO、SO2、NOx、VOCs气态污染物纳入PMFME2-SR模型，利用等式2对PM2.5进行源解析，基于此结果依次计算出SO2、NOx、VOCs、CO2的源影响： 这里xij是j物种在i样本中的浓度μg·m-3；gik是第i个样本来自k源的来源贡献μg·m-3；fkj是j物种来自k源的分数μg·m-3μg·m-3；eij是残差μg·m-3；p是因子数；步骤5多种大气污染物-温室气体协同溯源技术的构建：基于上述步骤提出协同源影响计算公式等式3，采用加权平均法，整合多种气态污染物SO2-NOx-VOCs及PM2.5-CO2的共同源类并计算协同源影响： 这里为源jμg·m-3在采样过程中的整体影响；Sij是源j中物种i的影响；Wji为第j源影响的计算权重。

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