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.

基于多评估法的硫铁矿区土壤重金属污染特征及源分析

以川南某硫铁矿采选矿区及其尾矿渣场周边农用地为研究对象,采集并测定了51个表层土壤样品、4个背景点土壤样品和4个剖面土壤样品的Cd、Cr、Hg、Ni、Pb、As、Cu、Zn含量,分析其空间分布特征,应用内梅罗综合污染指数法剖析土壤重金属污染现状,并结合相关性分析和正定矩阵因子分析法对土壤重金属来源进行解析。结果表明:研究区土壤Cd、Cr、Hg、Ni、Pb、As、Cu、Zn含量均值分别为2.2、163.0、0.2、66.6、41.8、15.1、80.8、153.0 mg/kg,其中Cd、Cr、Ni、Cu存在不同程度的累积现象,且多个重金属元素之间存在显著相关性;Cd为主要污染元素,Cu具有较强的垂向迁移能力;土壤重金属主要来源为工矿活动源(39.5%)、自然源(37.6%)、大气沉降与交通混合源(22.9%)。川南某硫铁矿周边农用地存在多重金属元素复合污染,其中工矿活动起主导作用。

地下水污染源解析方法研究进展

地下水污染具有隐蔽性,污染过程缓慢且难以治理,近年来中国高度重视地下水环境保护工作,作为支撑“以防为主”保护理念的地下水污染源解析技术研究已成为地下水污染防治领域的研究热点。介绍了国内外地下水污染源解析方面的主要技术方法,包括同位素法、荧光光谱法、地质统计学法、主成分分析法、正定矩阵因子分析模型、自组织映射技术6种常用方法的基本原理及在地下水污染识别领域的应用和研究动态,总结了这些方法的优缺点与适用性,并就上述方法在地下水污染研究中的应用前景和发展趋势进行了展望。

广西玉林博白县富硒土壤重金属分布特征与来源分析

为推动地方绿色富Se产业发展和巩固脱贫成果,在广西壮族自治区玉林市博白县中北部连片农耕区采集表层土壤样品172件,农作物样品水稻100件、玉米30件和荔枝42件,利用统计学以及正定矩阵因子(PMF)模型分析了研究区土壤中Se和重金属元素的含量、空间分布特征及来源。结果表明,博白县表层土壤富Se率为42.08%,As、Cd、Cu、Hg、Pb和Zn超标率低,Cr和Ni不超标,土壤质量满足地方发展富Se农业的要求。空间分布特征显示,富Se土壤主要分布在径口镇、博白镇、亚山镇、顿谷镇和旺茂镇,土壤Se、As、Cr、Ni、Pb和Zn高值区与泥盆系东岗岭组和志留系连滩组地层分布一致,Cd、Cu、Ni、Pb和Zn在三滩镇明显富集。PMF分析结果表明,研究区土壤Se和重金属来源包括自然源(Se、Cr和Ni)、矿业源(Cd、Cu、Pb和Zn)、大气沉降来源(Hg)和农业源(As),各组来源的综合贡献率分别为29.52%、34.87%、23.15和12.45%。研究区水稻、玉米和荔枝的富Se率分别为90.0%、76.67%和2.38%,但水稻Cd超标率达24%,矿业活动是区域土壤Cd的主要来源,同时土壤整体呈强酸性~酸性,Cd的生物有效性高,导致水稻Cd含量较高。应加强工矿企业废渣、废水、废气排放的监管,开展土壤酸化治理或喷施富含Se元素的叶面阻隔剂,推动博白县绿色富Se水稻产业发展。

基于多模式的北京PM_(2.5)组分特征及氧化潜势分析

于2019年3、7月在中国气象科学研究院站进行PM_(2.5)样品采集与实验分析,并用正交矩阵因子分析法(PMF)模型进行来源解析,发现交通源(19.10%)、二次组分(19.17%)和扬尘源(18.02%)是采样期间PM_(2.5)污染主要来源.在此基础上以每立方米大气体积的抗坏血酸的消耗速率(OPv)表征PM_(2.5)的氧化潜势.3月北京的OPv值为(210.49±169.00)[pmol/(min·m^(3))],7月则为(313.34±131.84)[(pmol/(min·m^(3))).且OPv与Cu(r=0.801)、As(r=0.742)、SO_(4)^(2-)(r=0.701)等具有很强的相关性.将多元回归结果和WRF-Chem模型结合,构建了新的氧化潜势预测模型,发现OPv和PM_(2.5)浓度的空间特征存在差异,北京市OPv的浓度最大值出现在东南部.

污染物源解析技术正定矩阵因子分析法的现状研究

源解析作为当今环境污染问题中的研究热点,其方法众多,并构建了许多体系,形成一门学科。源解析结果的准确性、运行的难易程度都是研究的重要内容。作者对源解析中正定矩阵因子分析法的相关研究进行了综述,通过对近些年相关的文献进行梳理总结,并提出建议。

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%。

郑州市一次连续臭氧污染过程的特征及源解析

为探究夏季臭氧(O_(3))连续污染时段挥发性有机化合物(VOCs)污染特征及来源贡献,对郑州市大气环境中VOCs进行监测,分析了O_(3)污染形势及其前体物与气象的关系,探究O_(3)和VOCs的污染特征,并对比分析了关键活性组分,重点利用比值法和正定矩阵因子分析(PMF)受体模型研究了其来源贡献。结果表明:①郑州市6月O_(3)污染具有浓度高、连续时间长及污染天数多等特点,在强辐射、高温、低湿和风速较小等不利气象条件下,高浓度VOCs与NO_(2)发生光化学反应,造成O_(3)持续生成及累积,导致O_(3)连续超标且高值频发。②郑州市VOCs浓度为(74.7±29.1)μg/m^(3),组分中以烷烃、卤代烃和含氧挥发性有机物(OVOCs)为主。臭氧生成潜势(OFP)和羟基消耗速率(LOH)分析显示,VOCs中关键活性组分呈烯烃>OVOCs>烷烃>芳香烃的特征,活性物种为异戊二烯、乙烯、丙醛、丙烯、2-己酮、1-己烯和异戊烷等。③郑州市VOCs光化学初始浓度为82.5μg/m^(3),较观测值高7.8μg/m^(3),且下午比上午VOCs的光化学反应消耗明显。④机动车尾气排放源、溶剂涂料使用源和油气挥发源是此次污染过程中VOCs排放的主要来源,贡献率分别为27.0%、26.6%和26.0%,其中溶剂涂料使用源和机动车尾气排放源是对O_(3)生成贡献最大的来源,贡献率分别为27.3%和22.2%。研究显示,郑州市6月O_(3)连续污染主要由于在不利气象条件下,促使较高浓度VOCs和NO_(2)发生光化学反应,造成O_(3)连续超标且高值频发,因此亟需重点加强VOCs中关键活性组分的污染源减排,尤其强化机动车尾气排放源和溶剂涂料使用源的管控力度,从而缓解O_(3)污染。

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%。

江淮地区城市O_(3)污染过程的非典型特征及其前体物来源分析

为了研究江淮地区典型城市的O_(3)污染来源,该文对一次典型O_(3)污染过程(2020年9月1—10日)开展了多参数的监测分析,综合多种方法分析了江淮区域的O_(3)和挥发性有机物(VOCs)污染特征及其来源.结果表明,江淮地区城市(合肥、宿州、阜阳、滁州和淮南)O_(3)浓度的日变化均呈现出非典型的“双峰”特征(日间和夜间均有污染峰值).污染期间VOCs的污染程度由高到低分别为合肥、淮南、滁州、宿州和阜阳;其中,机动车排放源为该区域城市VOCs污染贡献最大的来源,贡献率分别高达44.1%、36.8%、37.8%、38.7%和40.5%;其次是燃烧源(18.9%—21.3%)、溶剂使用源(12.4%—21.3%)、工业源(13.0%—15.3%)和天然源(除滁州为13.9%外,其余为8.0%左右).O_(3)生成潜势(OFP)分析表明,除OVOCs对淮南市OFP贡献较高外,其余城市中烯烃、芳香烃等组分对OFP贡献最高,OFP由高到低分别为合肥(284.9μg·m^(−3))、淮南(167.7μg·m^(−3))、滁州(123.8μg·m^(−3))、宿州(73.9μg·m^(−3))和阜阳(62.1μg·m^(−3)).O_(3)的污染主要以本地生成为主,其中滁州、淮南和合肥的O_(3)本地生成速率平均分别高达32μg·m^(−3)·h^(−1)、36μg·m^(−3)·h^(−1)和29μg·m^(−3)·h^(−1),比皖北城市(阜阳和宿州)高9—20μg·m^(−3)·h^(−1);O3传输过程主要表现为白天高浓度时段的对外传输和夜间的对内输入.

中国近海大气颗粒物来源解析研究进展

大气颗粒物成分复杂、来源广泛,其通过干湿沉降的方式向海洋的输送是海洋营养物质和一些有害成分的重要来源之一,会对海洋生态系统产生重要影响.大气颗粒物源解析可追溯并量化各类大气成分的排放源信息,为科学防控大气污染和评估海洋大气沉降的生态环境效应提供科学依据.目前的大气颗粒物源解析研究多聚焦城市,对海洋的研究相对不足.本文系统梳理了目前各类源解析方法的发展现状,综述了其在我国海洋大气颗粒物源解析中的应用,并展望了未来的研究方向.结果表明,1)源清单法、源模型法和受体模型三大类技术方法体系在我国海洋大气颗粒物源解析中均有应用,但由于各类方法的适用性和局限性,以因子分析为代表的源未知受体模型得到了最广泛地应用;2)以指示因子法和同位素示踪法为代表的新方法不断涌现,多方法联用源解析技术实现了海洋大气颗粒物来源的准确识别;3)中国近海大气颗粒物的主要来源为化石燃料燃烧、工业排放、生物质燃烧、农业化肥使用、城市垃圾焚烧以及二次生成等的人为源,也有部分来自矿物沙尘、建筑扬尘、海盐飞沫以及生源释放等自然源,其贡献的相对大小与海域位置、陆源输入强度、气象条件以及浮游植物生物量等因素有关.今后应首先从完善源成分谱入手,注重开展多种源解析方法的集成与耦合,研发混合源解析技术模型,开发在线实时快速源解析和二次颗粒物源解析技术,并重点在受人为影响显著的海湾、近岸区域以及生态脆弱区开展精准化大气污染物源解析研究.不断发展适合我国近海的大气颗粒物源解析方法体系,对实现陆海统筹下的海洋生态保护战略目标意义重大.

典型煤矿区土壤中多环芳烃类化合物的污染特征

以3个煤矿区土壤中多环芳烃类化合物(PACs)为研究对象,结合正定矩阵因子分析(PMF)和蒙特卡洛(Monte-Carlo)模拟,分析典型煤矿区土壤中PACs污染的来源和致癌风险.结果显示,石嘴山煤矿、棋盘井煤矿和石炭井煤矿周边土壤中ΣPACs分别为21862,6226,2278μg/kg.受煤矿区影响显著的地区土壤中PACs组成类型丰富且以低环为主.同时,烷基多环芳烃(aPAHs)含量明显高于母体多环芳烃(16PAHs).PMF溯源结果显示煤矿区土壤中PACs污染以煤和煤矸石颗粒为主要污染源,其次是交通源.Monte-Carlo模拟显示,3个煤矿区均对当地居民存在潜在致癌风险,尽管研究区受涉煤污染源影响显著,但煤炭燃烧才是致癌风险的主要贡献者.此外,Monte-Carlo模拟相较于终生致癌风险模型(ILCR)准确性更高,而传统采取ILCR进行风险评估低估了实际成人的致癌风险.

高温极端天气影响下的成都平原一次典型臭氧污染过程分析

基于气象再分析资料及成都市芳邻路站点大气综合观测数据,采用PMF、PSCF和CWT等方法对成都市2022年发生的一次持续性臭氧(O_(3))污染过程进行分析.结果表明,本次污染过程持续了18 d,O_(3)浓度最大8 h平均值第90百分位数达242.62μg·m^(-3).由于副热带高压强大且长时间控制四川,气温屡创新高,成都市日最高温度达到41.63℃,异常持久高温强辐射为O_(3)生成提供有利气象条件.面对持续高温干旱灾害性天气影响,四川电网面临极其严峻的保供形势,污染期间四川省多地出现不同程度的让电于民.分析对比让电前后空气质量科研数据发现:(1)让电后O_(3)前体物NO_(2)和VOCs浓度均有不同程度降低,O_(3)浓度削峰效果较好;(2)让电后大气反应活性OFP和L_(·OH)中烷烃和芳香烃贡献率均下降,但贡献前10物种贡献率较让电前提高,主要是因为高温所致植物排放异戊二烯增加;(3)从源解析结果来看,让电前后移动源、工业源和油气挥发源贡献率基本不变,天然源贡献率上升,溶剂源贡献率下降;(4)让电前成都近郊短距离传输叠加眉山一带传输对成都有影响,强潜在源位于主城区偏东区域,让电后潜在源区域缩小、强潜在源弱化、影响减弱,由此可见联防联控对成都市O_(3)污染防治作用较大.

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%。

乌鲁木齐土壤中多环芳烃的污染特征及生态风险评价

在乌鲁木齐地区不同功能区采集28个表层土壤样品,对土壤中多环芳烃（PAHs）的污染特征进行研究,并运用正定矩阵因子分析法对其来源进行分析,采用苯并[a]芘的毒性当量浓度（TEQBa P）对PAHs的生态风险进行评价。研究显示,土壤中∑16 PAHs含量为331～15 799μg/kg,其平均值为（5 018±4 896）μg/kg（n=28）,以3环、4环为主。∑16PAHs的浓度呈现出交通区〉工业区〉公园区〉农业区〉居民商业区的变化趋势;正定矩阵因子分析法表明,乌鲁木齐表层土壤中PAHs的主要来源及贡献分别为煤的燃烧（51.19%）,汽油车燃烧（19.02%）,柴油车燃烧（18.35%）,机动车石油的泄漏（11.42%）;53%的采样点TEQBa P值超过荷兰土壤标准目标参考值,主要集中在交通区和工业区。

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。

亚洲大陆流出羽中气溶胶磷的来源解析

利用西风盛行时在青岛采集的总悬浮颗粒物(TSP)样品,分析其中总P(TP)和溶解态P(DP)浓度与气团后向轨迹的关系,采用正定矩阵因子分析(PMF)和潜在源贡献因子分析(PSCF)方法解析TP和DP的来源及其潜在贡献区域.结果表明:青岛气溶胶中TP主要来自地壳源的贡献(45%);其次是机动车排放源(22%)、燃烧源(21%)和工业源(12%);海盐源的贡献最小(<1%).但DP主要来自人为源的贡献,其中机动车排放源的贡献为35%,燃烧源和/或二次源为28%、工业源为25%;地壳源和海盐源等自然源的贡献分别为9%和1%.相同来源的TP和DP其潜在贡献区域相似,但DP的贡献区域范围更广.地壳源P(TP和DP)的贡献区域集中在沙尘从源地向我国近海传输的路径上,海盐源P的贡献区域位于黄、渤海,工业源P的贡献区域主要为河南、山东以及蒙古国南部等地区,燃烧源/二次源P的主要贡献区域为山东南部和江苏北部区域,机动车排放源P的贡献区域则主要为北京、天津、山东、江苏等区域.

市政污水中吗啡来源辨析

采用分析市政污水方法可以辨别吗啡合法或非法使用情况.由于污水中吗啡来源复杂,区分不同来源的贡献是吗啡使用调查的关键问题.选择典型城市,在2022年10月至2023年3月期间采集61个代表性污水处理厂的262份进水样品,分析了包括吗啡、可待因、蒂巴因、罂粟碱、那可丁和单乙酰吗啡在内的6种生物碱的浓度,同时结合罂粟壳中生物碱的含量,应用比值法和正定矩阵因子分解(PMF)模型对污水中的生物碱进行源解析.污水中共检出5种生物碱,但海洛因的代谢产物单乙酰吗啡未检出.其中,吗啡和可待因的浓度明显高于那可丁、罂粟碱和蒂巴因.通过构建两种比值,即可待因/(吗啡+可待因)和那可丁/(那可丁+可待因),能够很好地定性区别罂粟壳使用来源.PMF的结果表明,污水中吗啡主要来源于医用吗啡(44.9%)、罂粟壳药物(43.7%)和可待因(9.4%).污水中吗啡来源具有显著月份变化趋势.在新冠疫情和甲流暴发期间,含有罂粟壳和可待因药物使用为主要来源,而吗啡镇痛药物使用来源相对稳定.清单分析与PMF源解析的结果具有一致性,表明模型的可靠性,同时也表明该城市吗啡主要是合法来源,不存在滥用情况.

郑州市高新区夏季臭氧及前体物污染特征和关键前体物溯源研究

基于2023年6—8月郑州市高新区国控站点和监测车监测数据,利用正交矩阵因子分析法受体模型(Positive Matrix Factorization,PMF)和零维框架模拟模型(The Framework for 0-D Atmospheric Modeling,F0AM)结合的方法,全面分析了臭氧(O_(3))和其前体物的污染特征以及O_(3)关键前体物的精准溯源.结果表明,监测期间郑州市高新区O_(3)污染较严重,O_(3)污染天数为46 d(占比55%),其中轻度污染40 d,中度污染6 d.污染日呈现高温低湿的特点,MDA8-O_(3)、O_(3)、TVOCs、NO_(2)和NO_(x)分别是非污染日的1.52倍、1.41倍、1.2倍、1.6倍和1.4倍,导致O_(3)污染具有更强的本地生成能力.研究发现监测期间VOCs主要来自工业过程源(21.3%)、二次生成源(11.9%)、机动车尾气排放源(13.4%)、溶剂使用源(18.9%)、老化气团源(14.4%)、天然气/液化石油气挥发源(9.6%)和植物排放源(10.4%).敏感性分析(RIR)结果表明,郑州市高新区处于VOCs-NO_(x)协同控制区,因此协同减排VOCs与NO_(x)是控制O_(3)生成的有效途径.另外,PMF源解析和敏感性分析结果表明,污染期间敏感性高的VOC物种主要来自植物排放(41.1%)、工业过程(32.6%)、溶剂使用(14.3%)、二次生成(6.2%)和机动车尾气(5.8%),尤其应对来自植物排放的异戊二烯、工业过程的苯系物和二次生成的乙醛及其来源进行重点监测管控.

基于PMF模型的九龙江流域农田土壤重金属来源解析

选取九龙江流域农田土壤为研究对象,运用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)和原子荧光光谱(AFS)测定了土壤中重金属含量,通过正定矩阵因子分析模型(PMF)解析农田土壤中重金属的主要来源.结果表明,研究区域农田土壤中大部分金属相对福建省土壤环境背景值已存在一定程度的富集,部分土壤中Cd、Zn、Pb和Cu含量超过农用地土壤污染风险筛选值(GB15618-2018),且各金属在研究区不同区域(北溪流域、西溪流域和河口区)分布存在中等变异.Cr、Ni、Cu、Zn和Cd的含量在北溪流域的龙岩区域较高,Pb的含量在西溪流域较高,而Co、Hg和As的含量在河口区域较高.正定矩阵因子分析模型(PMF)得出的源成分谱和源贡献率具有非负性质,土壤中重金属实测值与模型预测值拟合曲线呈现较好相关性,结果相对合理,能满足研究需要.正定矩阵因子分析模型(PMF)解析得出:研究区农田土壤中重金属主要来源有自然源、农业活动、燃煤释放和工业活动,其对农田土壤中重金属的综合贡献率分别为37. 0%、26. 7%、17. 6%和18. 7%.