基于PMF的武汉市大气细颗粒物消光来源解析

利用武汉2020年7月(夏季)和10月(秋季)的在线观测数据,同时将颗粒物的光学参数和化学组分数据输入正定矩阵因子分解(PMF)源解析模型,对PM2.5消光系数的源贡献进行定量解析.研究发现,对吸收系数贡献较大的源为机动车(66.3%)和工业源(14.2%),对散射系数贡献较大的源为以硝酸盐为主的二次无机盐Ⅰ(38.4%)和机动车(27.0%),光散射的源贡献率呈现出明显的季节变化,二次无机盐Ⅰ在夏季(14.6%)的贡献较秋季(47.4%)显著降低.消光系数源贡献方面,夏季机动车(37.2%)和以硫酸盐为主的二次无机盐Ⅱ(21.2%)对消光的贡献较大,而秋季主要的消光源为二次无机盐Ⅰ(44.7%)和机动车(26.7%).最后,还获取了几个重要源的波长吸收指数(AAE)值:机动车(0.96)、工业源(1.04)、扬尘(1.39)、生物质燃烧(2.24).

基于正定矩阵因子分析模型的城郊农田土壤重金属源解析

选取南京城郊农田为研究对象,通过正定矩阵因子分析法(PMF)探究表层土壤重金属主要来源,将预测值和实测值进行线性拟合,讨论该方法的准确性,并利用Pb稳定同位素比值结果进行对比分析,进一步验证该方法的可行性.结果表明,农田表层土壤Cd、As、Hg、Pb、Cu、Zn和Cr的平均含量远远超过背景值,部分土壤样点Cd和Cu超过国家土壤环境质量标准的二级标准.常年大量施用肥料等农业投入品进行高强度农业活动、周边工业生产、交通污染和自然母质均对研究区土壤重金属的累积产生一定的贡献.PMF模型模拟的Cd、Hg和Cr预测值与实测值线性拟合r2均大于90%,其余元素r2均大于70%,呈现很好的相关性,满足研究需要.PMF模型和Pb稳定同位素比值法计算大气降尘对土壤Pb累积的贡献率分别为32.1%和36.8%,结果比较接近,表明PMF模型可以很好地应用于土壤重金属源解析研究.

平原河网地区农田土壤重金属污染特征及来源解析

为实现对平原河网地区农田土壤重金属的精准管控,保障农产品的质量安全,本研究以典型平原河网地区——嘉兴市为例,通过采集表层(0~20 cm)土壤样品(n=40),分析土壤中重金属的含量水平与分布特征,利用地累积指数法和潜在生态风险指数法,评价重金属的污染风险,并结合相关性分析、绝对主成分得分-多元线性回归(APCS-MLR)和正定矩阵因子分解模型(PMF),定量解析重金属的污染来源。结果显示:土壤中铜(Cu)、镍(Ni)、铬(Cr)、锌(Zn)、铅(Pb)、镉(Cd)、砷(As)和汞(Hg)的含量分别为(28.8±3.73)、(36.5±5.98)、(60.7±5.38)、(70.5±8.04)、(33.2±6.25)、(0.08±0.04)、(7.30±1.52)mg·kg^(-1)和(0.31±0.15)mg·kg^(-1)。其中,部分点位Hg含量超过农用地土壤风险筛选值(超标率为12.5%)。研究区域主要污染元素为Hg,其地累积指数(Igeo)为(0.20±0.77),呈轻微至轻度污染(67.5%);综合潜在生态风险(RI)为(122±39.8),属于中度风险,Hg是主要风险因子(64.4%)。源解析结果表明,农田土壤重金属的来源为工业源(32.0%)、自然源(28.2%)、农业源(25.8%)和交通源(14.0%),其中Hg主要来源于农业源(62.9%)和工业源(37.1%)。未来可加强对农业投入品及工业三废的管控,降低农田土壤中Hg的输入,保障农田土壤的安全利用及农产品的质量安全。

河南典型城市寺庙灰尘重金属健康风险及来源解析

以新乡市贾湾泰山庙为研究对象,测定并分析寺庙地表灰尘中8种重金属元素(Hg、As、Cr、Ni、Cu、Zn、Cd、Pb)浓度,进行健康风险评估与重金属污染源解析。结果表明:寺庙地表灰尘中除As外的7种重金属元素存在空间变异情况,浓度超过豫境平原南区土壤环境背景值。各采集点位Cu浓度土壤背景值超标率达91.03%,Ni平均浓度超标率达151.1%。地表灰尘重金属对儿童与成人的潜在致癌、非致癌风险均低于标准值,Cr和Pb为主要非致癌因子。地表灰尘中重金属对儿童健康风险高于成人,手—口摄入为主要的接触途径。重金属健康风险指数随距炉心梯度的增加先增后减,最高值普遍位于20 m梯度处。正定矩阵因子分析表明,地表灰尘中Hg和Pb主要来自建筑油漆污染,Cr、Cu、Ni、Zn主要来自寺庙燃香污染,Cd和As主要来自农业种植和畜牧活动。寺庙燃香污染源作为主要污染贡献源占比达40.96%,农业畜牧污染源占比达37.40%,寺庙建筑污染源占比达21.64%。

基于PMF模式的南京市大气细颗粒物源解析

为研究南京市大气细颗粒物(PM_(2.5))污染来源,分别在3个点位、4个季节开展了PM_(2.5)环境样品的采集,共获得170个有效样本对样本进行了化学成分分析,包括Al、Fe、Na、Mg、K、Ba、Li、Tl、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、Sb、Pb、Cr、Ce、Na^+、NH_4^+、Mg^(2+)、Ca^(2+)、SO_4^(2-)、NO_3^-、Cl^-、以及OC,EC,共计26种,首先采用OC/EC最小比值法估算出二次有机气溶胶(SOA)的含量;然后利用正矩阵因子分解法(PMF)对PM_(2.5)的非SOA部分进行来源解析,共解析出6类因子:二次无机气溶胶(SIA),燃煤、机动车排放、地面扬尘、冶金和其它源,贡献率分别25.0%、23.5%、20.4%、17.1%、3.0%和11.0%;最后基于南京市SO_2、NO_x、VOCs三种主要前体污染物的排放量,分别对SIA和SOA在一次来源中进行再分配最终结果表明,南京市PM_(2.5)主要来源为燃煤、机动车、扬尘、工业和其它源,其贡献率分别为29.6%,22.4%、14.6%、18.7%和14.7%.

基于GIS和PMF的铜仁植烟土壤重金属污染特征与来源解析

植烟土壤重金属污染不仅影响烟叶品质,同时会对吸烟者的健康构成潜在危害,研究植烟土壤重金属污染现状及来源贡献对于保障烟叶安全生产具有重要意义。为定性、定量分析贵州铜仁地区植烟土壤重金属污染特征及来源贡献,采集主要植烟区土壤样品267份,测定8种重金属元素(Cu、Ni、Pb、Zn、As、Hg、Cr、Cd)含量,采用单因子污染指数(P_(i))、污染负荷指数(PLI)结合地统计分析对重金属污染特征进行评价,并运用正定矩阵因子模型(PMF)解析其重金属的来源及贡献率。结果表明:植烟土壤Hg和Pb累积明显,均值分别是贵州省土壤背景值的2.27倍和1.74倍;Pi表明Cd、As、Pb的污染程度较高,高值区分布与区域矿冶活动分布密切相关。PMF计算结果显示,植烟土壤重金属来源主要有自然源、铅锌矿业源、交通和铅锌冶炼混合源、汞矿和煤矿源以及农业源5种类型,贡献率分别为25.38%、20.41%、16.60%、14.56%、23.05%。研究区植烟土壤重金属综合污染水平较低,重金属来源复杂,应重点加强Hg、Cd、Pb的源头控制,以降低其污染风险。

基于PMF模型解析九龙江河口表层沉积物重金属来源

为研究九龙江河口表层沉积物中重金属来源,分析测定了表层沉积物中15种重金属含量,并用正定矩阵因子分析模型(PMF)解析表层沉积物中重金属来源。结果表明,九龙江河口表层沉积物中大部分重金属相对福建省土壤环境背景值已存在一定程度的富集。各重金属在研究区域分布差异较大,其中Co、Rb和Th属于低分异;Be、V、Ni、Zn、Sr、Mo、Cd、Pb、Hg和U属于中等分异;Cr和Cu属于高分异。沉积物中重金属实测值与PMF模型预测值拟合曲线呈现较好相关性,PMF模型结果与铅同位素示踪结果相近,能满足研究需要。九龙江河口表层沉积物中重金属主要来源有自然源、化石燃料燃烧、农业活动和采矿活动,其对表层沉积物中重金属的综合贡献率分别为35.6%、32.5%、11.2%和20.7%。

基于PMF模型的城市黑臭水体污染源解析——以武汉市湖溪河为例

城区重度污染湖溪河的污染源解析对城市黑臭水体治理具有基础效应,其源解析的可行方法之一是正定矩阵因子分解法(positive matrix factorization,PMF)。研究基于湖溪河珞喻东路排口的水质监测数据,运用PMF定量解析其主要污染来源。PMF解析结果表明,城区生活污水是监测点水质主源(39.5%),次源为管内沉积物(28.88%)、工业园区废水(16.24%)和地表径流(15.38%)。检测水质中NH3-N源以城区生活污水为主,COD主要源于管内沉积物和城区污水,TP源以管内沉积物和工业园区废水为主,TN源以城区污水和管内沉积物为主,SS主要源于地表径流。

唐山市中心城区夏季VOCs污染特征及来源解析

基于2021年7月1日至9月30日环境空气VOCs监测数据,对唐山市中心城区2021年夏季大气中VOCs的污染特征、臭氧生成潜势(OFP)进行了分析,并利用PMF受体模型对VOCs的来源进行了解析。结果表明:选用的40种VOCs物种主要以烷烃为主,占比73.16%,VOCs单个组分中乙烷(28.18%)、丙烷(19.30%)、异丙烷(14.25%)物质体积浓度占比较高,排名前15的物质占比总和为94.14%;烯烃、烷烃以及芳香烃是影响2021年唐山市中心城区O3生成的重要组分。根据PMF受体模型解析结果,移动源、燃烧源以及化工排放源是影响研究时段VOCs污染的重要来源,占比分别为30.7%、27.8%以及18.7%。

广州市黄埔区典型区域环境空气中VOCs污染特征及来源解析

基于广州市黄埔区大气预警监测系统挥发性有机物(VOCs)在线监测数据,分析了该典型区域环境空气VOCs整体浓度水平和组分特征。利用正定矩阵因子分解(PMF)模型开展源解析研究。结果表明,该区域环境空气中VOCs日平均体积分数为42.31×10^(-9),浓度水平与周边城市相差不大,构成组分有区域差异性;优势组分为卤代烃,优势物种依次为正辛烷、甲硫醚、二氯丙烯等,体现了该区域产业结构特色和生产工艺的复杂性;PMF分析表面工业排放源贡献为33.1%,溶剂使用挥发源贡献为19.5%,是制定该区域管控措施需要重点考虑方面。

基于APCS-MLR和PMF的污灌与工业复合区农田土壤重金属来源解析

基于开封市污灌与工业复合区农田表土样品,测定8种重金属(Cr、Ni、Cu、Zn、Cd、Pb、As和Hg)含量,利用绝对因子得分-多元线性回归(APCS-MLR)模型和正定矩阵因子分解(PMF)模型,结合相关性分析和系统聚类分析对土壤重金属来源和贡献率进行解析.结果表明:①研究区ω(Cr)、ω(Ni)、ω(Cu)、ω(Zn)、ω(Cd)、ω(Pb)、ω(As)和ω(Hg)平均值分别为52.19、25.00、42.03、323.53、1.79、53.45、9.43和0.20 mg·kg^(-1),其中Cr、Ni和As低于潮土背景值,Cu、Zn、Cd、Pb和Hg高于潮土背景值.②8种重金属有4种来源:自然源、农业污水灌溉源、工业大气沉降源和交通运输源,Cr和Ni主要为自然源,Cu、Zn、Cd和Pb主要为农业污水灌溉和交通运输,As主要为自然源和农业污水灌溉,Hg主要为工业大气沉降.③APCS-MLR和PMF源解析结果表明工农业活动是研究区土壤重金属的主要来源.研究区9个采样小区APCS-MLR平均贡献率为76.01%(自然源和农业污水灌溉源)、22.71%(工业大气沉降源和交通运输源)和1.28%(未知源),PMF平均贡献率为59.66%(自然源和农业污水灌溉源)和40.34%(工业大气沉降源和交通运输源),其中LZ、XZ、NLT、PT、YLZ和BC的两种模型源解析结果基本一致,WL在APCS-MLR模型更优,SG和QT在PMF模型更优.研究结果可为土壤重金属污染防治和环境修复提供科学依据.

北京市采暖期PM_(2.5)中有机碳和元素碳的污染特征与来源解析

为研究北京市采暖期PM2.5中有机碳(organic carbon,OC)和元素碳(elemental carbon,EC)的污染特征和来源,于2011年12月至2012年2月在北京师范大学监测点进行PM2.5样品的采集.本研究分析PM2.5及其OC和EC的质量浓度变化特征,并采用ρ(OC)/ρ(EC)最小比值法估算二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)的质量浓度.除此之外,从定性和定量两方面研究OC和EC的来源及其来源贡献量.结果表明:北京市采暖期PM2.5平均质量浓度为(90.69±61.86)μg/m3,其中OC和EC的平均质量浓度分别为(21.91±12.02)、(5.03±2.58)μg/m3,分别占PM2.5的24.16%和5.55%;SOC的平均质量浓度为(8.37±6.05)μg/m3,占总有机碳(total organic carbon,TOC)质量浓度的37.27%.PM2.5中OC和EC的相关系数较高,表明它们来源相同,且主要来源于机动车尾气、燃煤排放.机动车尾气排放的贡献量达44.70%,成为OC、EC的重要来源.因此,严格控制机动车保有量的快速增长,减少机动车尾气排放,将成为改善城市大气环境质量的重要手段之一.

关中地区背景点位环境空气PM_(2.5)来源解析与多模型结果对比

为研究关中地区远郊背景点位大气PM_(2.5)污染来源,于2014年12月—2015年10月在西安市区西南方向约34 km的背景点位(农村区域,108°44'13″E、34°00'53″N)开展样品采集,共获得218个有效样品,对29种化学组分进行了分析,并运用ME2和PMF模型进行同步解析、相互验证.结果表明:ME2和PMF模型各解析出5类因子,分别为二次无机盐、机动车尾气排放、生物质燃烧、煤烟尘和土壤尘.其中,二次无机盐分担率为42.23%~42.74%,是首要贡献源类,机动车尾气排放(22.40%~24.53%)、煤烟尘(14.57%~14.73%)、生物质燃烧(11.88%~13.42%)是另外3种主要贡献源,而土壤尘(6.28%~7.22%)分担率相对较小.2种模型同步解析大气颗粒物来源对比表明,ME2和PMF模型同步解析结果一致,各源类的日贡献浓度均呈正相关,其中二次无机盐、机动车尾气排放、土壤尘的相关性较强,R2在0.876~0.960之间,表明解析结果可信.

城市小集水区降雨径流污染来源解析

利用深圳市王家庄集水区的降雨径流水质监测数据,运用正定矩阵因子分解法(PMF)定量解析了单个城市小集水区降雨径流污染的主要来源。结果表明:研究区降雨径流的主要污染源为城市污水、管内沉积物和地表径流。其中城市污水以输出氨氮(NH3-N)和总氮(TN)为主,管内沉积物是化学需氧量(CODCr)、总磷(TP)和生化需氧量(BOD5)的主要来源,地表径流为固体悬浮物(SS)的主要来源。PMF模型可作为土地利用方式均一的单个城市小集水区降雨径流污染源解析的有效方法之一,主要污染源的廓线能否保持相对稳定是该模型在降雨径流污染源解析时的主要约束条件。

基于粒径谱分布的南京市区大气颗粒物来源解析？

2013年8月8日—2013年8月29日期间,于南京市气象局采用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS)连续监测颗粒物粒径谱分布.运用正交矩阵因子分析法(PMF)分析得出了观测期间气溶胶粒径分布的4个源.结合痕量气体数据(NOx)、气溶胶光吸收系数(Babs781)和颗粒物化学成分(SO2-4、NO-3)确认出4个源,即近处交通排放源、远处交通排放源、混合燃烧排放源和二次气溶胶源.同时基于气象数据(风向和风速),通过条件概率函数(CPF)判断出4个源的方位.近、远处交通源与NOx的日变化规律相似,混合燃烧源与Babs781具有较为一致的变化趋势,而二次气溶胶源与SO2-4和NO-3浓度之和有较好的相关性.4个源的贡献率依次分别为14%、24%、37%和25%,表明混合燃烧排放的相对贡献最大.

基于多种源解析技术的合肥市环境空气PM2.5来源解析

文章综合运用多种源解析技术针对合肥市颗粒物来源进行研究。以化学质量平衡(chemical mass balance,CMB)模型和化学质量平衡嵌套迭代(chemical mass balance-iteration,CMB-Iteration)模型为主解析一次排放源和二次源(包括硫酸盐、硝酸盐、二次有机物等,简称“二次源”)对PM2.5的贡献,将排放源清单法和CMB模型结果相结合解析二次粒子前体物排放源的贡献,采用空气质量模型评估区域影响的贡献,按照行业排放清单,综合得到燃煤、工业生产、机动车及其他源类对PM2.5的贡献,并运用正定矩阵因子法(positive matrix factorization,PMF)进行源类识别。研究结果显示:合肥市全年PM2.5中主要组分占比由高到低依次为SO42-、NO3-、有机碳(organic carbon,OC)、NH4+、元素碳(elemental carbon,EC)、Si、Ca、Al、Fe,SO42-占比最高(20.50%),碳组分(OC+EC)次之(19.59%),NO3-居于第3位(16.45%);采样期间PM2.5的全年本地各源类分担率从大到小依次为燃煤尘(21.7%)、二次硫酸盐(18.0%)、二次硝酸盐(16.7%)、城市扬尘(16.6%)、其他(12.6%)、机动车尾气尘(11.0%)、建筑尘(2.3%)、钢铁尘(1.1%,此处仅为钢铁制造工艺排放的贡献)。PM2.5本地来源综合源解析结果显示,机动车尾气尘占比为16.0%、工业生产(指工业锅炉与窑炉、生产工艺过程等排放)为31.0%、燃煤尘(指电厂燃煤、居民散烧等)为21.5%、扬尘(指裸露表面、建筑施工、道路扬尘、土壤风沙等排放)为18.9%、其他(指生物质燃烧、餐饮、农业生产等排放)为12.6%。PMF模型解析结果显示,PM2.5中的二次源(指二次硫酸盐和二次硝酸盐)、燃煤尘、机动车尾气尘及地壳尘等4个因子占比达到了96.3%。

北方沿海城市大气PM_(2.5)组分特征及来源分析:以青岛市为例

为探究北方沿海城市大气PM_(2.5)的化学组分特征及其关键来源,本文选择典型代表城市青岛市作为研究对象,在2021年3月−2022年2月采集大气PM_(2.5)样品,测定水溶性无机离子、碳组分及化学元素等组分,深入分析大气PM_(2.5)化学组分特征,采用正定矩阵因子分解(PMF)和潜在源贡献函数(PSCF)对青岛市PM_(2.5)的主要贡献源类和潜在源区进行分析研究.结果表明:①采样期间青岛市PM_(2.5)浓度平均值为42.2μg/m^(3),NO_(3)^(−)、NH_(4)^(+)、SO_(4)^(2−)、OC是PM_(2.5)的主导成分,浓度分别为11.77、5.76、5.20和6.67μg/m^(3),占比分别为27.88%、13.65%、12.32%和15.80%.②各组分浓度季节性变化与PM_(2.5)浓度变化基本一致,呈现冬季最高、夏季最低,春季、秋季相差较小的变化特征.③PMF模型解析结果表明,二次无机源是青岛市PM_(2.5)的主要来源,贡献率达42.8%;其次为二次有机源以及燃煤和生物质燃烧源,贡献率分别为18.1%、15.7%;机动车源贡献率为8.8%,海盐和船舶源贡献率为6.0%;而扬尘源和工艺过程源贡献率相对较低,分别为5.3%和3.3%.冬季燃煤和生物质燃烧源贡献率(24.4%)明显高于其他季节;春季和秋季扬尘源贡献率较高,分别为6.5%和9.8%;夏季二次有机源、海盐和船舶源以及机动车源的贡献率高于其他季节,贡献率分别达23.1%、12.4%和16.3%.④江苏省北部以及山东省中东部是青岛市各类源的主要潜在源区,江苏省东北部、长三角地区以及黄海海域是海盐和船舶源的主要潜在源区.研究显示,二次源是青岛市大气污染物的主要来源,燃煤源和生物质燃烧源、机动车源、海盐和船舶源的影响也不容忽视.二次源、机动车源以及海盐和船舶源可能是北方沿海城市PM_(2.5)的重点关注源类,在大气污染防治措施制定时需要加强对其的精细化管理.

贵州草海表层沉积物重金属污染特征与源解析

为探明草海沉积物中重金属的污染水平和来源,将沉积物重金属与贵州表生沉积物地球化学背景值进行比较,阐述重金属沉积特征,以生物效应浓度为参考,评价重金属对水生生物的危害性;利用主成分分析法(PCA)、正定矩阵因子分析法(PMF)两种模型解析重金属污染源。结果显示,沉积物中只有Cu、Cr平均含量未超过背景值,Cd、Zn、Hg、As、Pb相对背景值的超标率分别为100%、95.23%、92.86%、83.33%、66.67%,Cu、Cr的含量大多低于效应浓度低值(ERL),部分样本的Cd、Hg、Zn含量大于效应浓度中值(ERM)限值范围;两种模型均识别出4种污染源,分别为地表径流源占13.31%,人为活动源占45.13%,地质背景源占38.32%,大气沉降源占3.24%。研究表明,两种模型解析的污染源均可得到很好的表达,说明沉积物中重金属来源明确,在制定污染防治措施时应重视人为活动的影响。

某精细化工园区VOCs污染特征及来源解析

为实现精细化工园区精准溯源,基于某园区2018年3~12月挥发性有机物(VOCs)在线监测数据及气象监测数据,分析整体污染水平和组分特征,利用正定矩阵因子分解(PMF)模型开展源解析研究,并结合条件双变量概率函数(CBPF)对主要排放源进行精准定位。结果表明,园区VOCs平均体积分数为(381.92±183.62)×10-9,优势组分为卤代烃,优势物种依次为二氯甲烷、甲苯、1,2-二氯甲烷等,体现了精细化工园区的高VOCs污染特性;PMF分析表明精细化工排放源贡献为59.18%,道路移动源贡献为27.48%,是园区制定管控措施需要重点考虑的2个方面;CBPF分析表明园区东南部和东北部重污染企业分布较多,园区周边敏感区域易受园区高浓度VOCs排放的影响。

沈阳市分季节环境空气PM_(2.5)组分特征分析与来源解析

研究组对2017年沈阳市3个采样点位的环境空气PM_(2.5)进行了采样,分析了PM_(2.5)的质量浓度及其中的离子、碳和无机元素的含量,并利用正定矩阵因子分解(PMF)模型对各点位各季节PM_(2.5)的来源进行了解析。结果表明,观测期间沈阳市各观测点位环境空气PM_(2.5)质量浓度范围为27~129μg/m^(3),其浓度夏季最低,秋季最高;工业聚集区的浓度明显高于市内其他地区;各类源对沈阳市2017年PM_(2.5)的分担率依次为:二次硝酸盐27.4%>交通源21.0%>燃煤源和餐饮油烟源17.6%>二次硫酸盐和石油燃烧源16.1%>工业源8.5%>土壤扬尘5.8%>刹车粉尘3.6%。可以看出,沈阳市环境空气PM_(2.5)的组成呈现出较为明显的季节特征,二次颗粒物对沈阳市PM_(2.5)浓度有较高贡献,沈阳市应加强对二次颗粒物前体物的控制。