作为复杂地形及非稳态气象条件下污染物溯源的重要工具，三维拉格朗日扩散模型CALPUFF通过动态模拟污染物迁移路径，实现了污染源精准定位的技术突破。其原理及各模块介绍在《CALPUFF模型——揭开污染溯源的神秘面纱》文章中进行了简单介绍。高值溯源系统基于CALPUFF模型构建的高值溯源体系，其功能涵盖源强反演、扩散模拟与恶臭因子分析三大模块。本文重点阐述的源强反演模块，该模块创新性融合机器学习算法、多源数据与模型反演，实现了污染源从“经验推断”到“精准定位”的跨越式升级。

源强反演可对常规污染物进行扩散模拟计算，分析企业排口浓度贡献；可对VOCs污染物进行扩散模拟计算，同时利用反演计算，获取未知排放源的源强值，对VOCs进行溯源分析。整个应用体系的建设可以简单概括成以下几个方面：

数据采集

自动化采集，实现每小时一次的气象和空气监测数据采集、CALMET气象模式计算和源项反演计算，每日一次的气象资料下载和归档、WRF气象预测模拟计算，搭建基础数据库。

定制化建模

本地的定制化模型，网格设置采用Lambert地图投影坐标系，设置三层网格嵌套。

动态反演机制

在气象风场预测计算组件、扩散计算组件支撑下，调用污染源的归一化排放清单、已知污染源清单，通过扩散模拟计算得到各监测站点污染物的浓度，然后对比实际监测数据后，通过线性规划算法，计算出反演源源强。

源强反演主要优点

1. 应用了精细化网格化气象模拟，网格精度达到200米；通过本地化气象数据同化计算；确保计算精度；

2. 结合了数值模拟计算+线性规划算法，实现高精度源项反演，计算得到未知源强的精确排放。

实际源强反演案例

依托系统的源强反演模块，实现了污染来源的精准定位与定量解析。这一模块不仅能够精确识别污染物排放的具体来源，还能够对不同污染源的贡献率进行量化，细化至企业级的排放单元或特定排口。在近期发生的一次TVOCs污染高值事件中，系统通过源强反演，在气象基础上进行归一化虚拟排放计算，时间精确至小时值，得到污染源对各个监测点位的浓度贡献值，清晰地揭示了污染物的主要来源。结果显示，某一家企业的污染贡献率占比高达87.15%，而次高贡献率为12.81%。这一数据表明，该企业是此次异常高值事件的主要污染源。

经过源强分析模块的计算验证，发现此次污染事件的源强主要来自该企业的综合排口。该排口的特征因子为挥发性有机物（VOCs）和非甲烷总烃，这与此次污染事件的高值数据高度吻合。系统通过多维度数据融合与模型反演，结合实时监测数据和气象数据，精确识别了污染源的具体位置和特征，为污染事件的责任认定提供了科学、精准的技术支撑。通过这种精准的源强反演，相关部门能够快速定位问题源头，为采取相应的治理措施提供了重要依据。

源强反演帮助我们精准锁定污染源，确保污染源的责任认定准确无误，而污染物扩散模拟则帮助我们了解污染物在发生高值污染事件后如何在空气中扩散，进而评估其可能对周边环境和公众健康的影响。下期我们将详细探讨CALPULF模型在高值溯源中的扩散模拟，并探讨它在实际污染事件中的作用与效果。