第32卷，第12期 2012年12月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol. 32,No. 12, pp3290-3294
December, 2012
湖泊水体三维荧光光谱的PARAFAC法在污染源解析中的应用
祝鹏1,2,3，华祖林1.2*，李惠民
1.河海大学浅水湖泊练合治理与资源开发教育部重点实验室，江苏南京210098
2、河海大学环境学院，江苏南京210098 3.南昌大学建筑工程学院，江西南吕
330031
4，江西省环境科学研究院、江西南昌
330029
摘要基于三维荧光光谱矩阵的PARAFAC模型中因子得分反映混合物各因子相对浓度和比例这一特征，将其应用到混合物源解析的研究。对于因子与来源物质光谱不一致的情况考虑将来源物质荧光矩阵和混合物荧光矩阵均作为模型三维数据矩阵的元索进行分析，推导出混合样品与源物质荧光矩阵之间的关系式。该关系式系数由因子得分组成，反映了混合样品各来源物贡献率的相对大小，能够作为来源物量化研究的参考指数。在潮泊污染物源解析的应用中，利用混合水样和污染源水样荧光光谱矩阵建立上述关系式，关
系式各系数可作为潮泊水体污染源源解析研究的参考。关键调三维荧光光谱矩阵；平行因子分析法；源解析
中图分类号：X524
引言
文献标识码：A
DOI: 10. 3964/j. issn. 1000-0593(2012)12-329005
度或相对比例的解析。正是基于三维荧光光谱指纹示踪特征和PARAFAC法因子得分对混合物组成成分的量化效应，本工作将三维荧光光谱与PARAFAC法相结合，对PARAFAC
近年来，湖泊污染日趋严重，对污染物来源进行辨识和量化研究是有效控制潮泊污染的重要前提，因此，国内外对水环境污染物来源解析进行了广泛的研究。例如作为多元统计模型的代表，因子分析法(FA)和主成分分析法(PCA)实现了对水污染物来源的辨识和解析-4。曾被视为大气颗粒物源解析工具中最有价值的化学质量平衡法(CMB)也被应用于水环境领域，实现了对简单水体中各污染物来源及各污染源贡献率的预测的。
随着光谱测量技术水平的发展，三维荧光光谱已经能够完整的描述水环境物质的荧光特性，成为水环境研究领城一种有效的科研指纹，能够有效应用于对物质来源的示踪研究6"。三维荧光光谱与化学计量学等数学方法的结合可以使其进行多组分混合物体系的定量和定性分析[，实现对混合物体系中组成成分的识别和比例计算910]。平行因子分析法(PARAFAC)作为三线性成分分析法的代表，在光谱学领域对矩阵数据的分解、分辨应用较多。PARAFAC模型中，利用各因子得分值大小可以实现对混合物各组成成分相对浓
收稿日期：2012-04-26，修订日期：2012-08-10
法进一步分析推导，得到了直接反映潮泊混合水样荧光矩阵与污染源荧光矩阵之间的关系式，该关系式不区分混合水样和污染源水样的具体化学成分，直接将污染源作为一个整体进行考虑，其系数能够反映潮泊混合水样污染源来源贡献率的相对大小。
1
原理与公式推导
基本原理
1.1
利用平行因子法分析三维荧光数据矩阵X
X
a（byca)，+
(i=l,, h j=l,, J,k=l,, K)
(1)
式中，X是因子数为N的三维荧光数据矩阵X(IXJXK) 的元素。(b,c)。为第n个因子的载荷矩阵，代表样品的第n 个因子，6,和c：分别指对应因子的激发光谱相对值向量和发射光谱相对值向量。4是因子得分，代表第：个样品第n
基金项目：国家重点基础研究发展计划课题（2008CB418202)，国家自然科学基金项目（51179052，50979026)，水利部公益性行业科研专项
经费(201001028)和江苏省六大人才高峰计划(08-C)资助
作者简介：祝路，1977年生，南昌大学建工学院讲师
e-tnail;ncuzhupeng@163.com
e-mail, zulinhua@hhu, edu, cn
*通讯联系人
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