采用正定距阵因子分解法对武汉市夏季某PM_(2.5)样品的来源解析

分析了2011年夏季武汉市区某采样点大气PM2.5的浓度,并用电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)法研究了该样品中14种无机元素组成及变化特征。结果表明,PM2.5的质量浓度为100～173μg/m3,元素组成中K、Al、Na、Ca、Mg、Fe、Mn、Zn 8种元素含量较高,并运用正定矩阵因子分解法(PMF)对其来源进行了解析,5种主要来源分别为燃煤源、路面扬尘、工业源、交通源和残油燃烧,其中交通源(29%)和路面扬尘(27%)贡献较大。

黄河下游典型滩区土壤重金属污染特征及来源解析

针对黄河滩区土壤重金属污染、来源复杂的问题,该研究以原阳滩区复合污染土壤为例,结合土壤重金属含量空间分布和正定矩阵因子分解(positive matrix factorization,PMF)模型,探讨滩区土壤重金属富集特征及来源。源解析结果表明,原阳滩区土壤重金属污染受工业源、交通源、自然来源、燃煤污染源和农业源影响,农业源占主导,相对贡献率达23.5%,其次为工业源、自然来源、交通源、和燃煤污染源。该研究能够准确解析多金属复合土壤复杂成因,可为黄河滩区多金属复合污染土壤的污染源识别提供参考。

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.

青藏高原东南缘大气黑碳污染特征及其来源解析

黑碳是一种吸光物质,对全球变暖和区域气候变化具有重要作用;青藏高原又在气候、水资源、生物多样性、碳收支平衡等方面具有重要的生态作用。为了解青藏高原东南缘地区黑碳的污染特征及其来源,于云南省丽江市高美古地区进行春季(2018-03-15—2018-05-13)样品采集,采用热/光碳分析仪测定元素碳(EC)浓度,探究污染特征(EC、char-EC、soot-EC)、光学特征(babs、MAE),并基于正定矩阵因子分解法(PMF)和后向轨迹分析其来源。结果表明:春季EC浓度受生物质燃烧、旅游旺季等人为排放和沙尘等自然因素共同影响;EC与温差和太阳辐射呈正相关,与湿度呈显著负相关。Char-EC和soot-EC平均质量浓度分别为(0.35±0.20)μg·m^(-3)和(0.07±0.04)μg·m^(-3),两者在EC中的占比分别为80.1%和19.9%。Char-EC/soot-EC比值均大于1,表明该区域受到生物质和煤炭燃烧影响较大。babs和MAE值在4月22日前后差异较大,主要与不同时期污染源占比有关。青藏高原东南缘EC主要受缅甸东北部气团传输影响,主要污染类型有生物质燃烧、扬尘、煤炭燃烧和交通源,其中生物质燃烧和扬尘源贡献占主导地位。

拉林河流域土壤重金属污染特征及来源解析

该文选取拉林河流域表层土壤为研究对象,通过对土壤重金属的含量和空间分布分析、污染评价、以及潜在生态风险评价,了解土壤重金属的分布特征和污染现状,并利用正定矩阵因子分解法(PMF)探索土壤重金属污染的来源。结果表明,表层土壤中Cr、As、Pb、Cu、Zn、Ni、Mn、V的平均含量均低于背景值,Co和Se略微高于背景值,部分土壤样点Cd和Ni超过国家土壤环境质量标准的二级标准。研究区土壤污染的主要金属元素为Cd和Hg,地累积指数表明受到污染的样品比例分别达到45.1%和37.0%,其潜在生态危害指数平均值分别为49.83和70.29。根据PMF计算结果,拉林河流域表层土壤重金属累积主要受自然源、农药肥料源、工业排放源的影响。其中,自然本底对研究区土壤中重金属的影响最大,贡献率为38.0%,其次是农药和肥料施用,贡献率为32.6%,燃煤和工业排放源的贡献率稍低,为29.4%。

贵阳市大气PM_(2.5)中无机元素的组成及来源解析

2013—2014年采集贵阳市大气PM_(2.5)样品357个,利用ICP-OES和ICP-MS检测样品中无机元素的含量。结果表明:23种元素的年均值高低依次为Na> Ca> Al> K> Mg> Fe> Cu> Zn> Mn> Pb> Ba> Cr> Ni> Sr> As=Zr> W>Rb> Ga> Bi=Ge> Co> U,其中Cr、As的年均值分别为(30±20) ng/m3和(8±5) ng/m3,超过《环境空气质量标准》(GB3095—2012)的年均参考限值。运用正定矩阵因子分解法(PMF)来源解析表明:该市大气PM_(2.5)的主要来源为燃煤排放源、生物质燃烧源、交通源、建筑水泥尘源、土壤风沙尘源和残油燃烧源,其贡献率分别为46. 6%、21. 7%、14. 8%、9. 0%、6. 2%和1. 7%,且有显著的季节变化特征。

基于PMF模型的土壤重金属源解析中变量敏感性研究

为探究应用受体模型对土壤污染物进行源解析,输入变量对模型运行及其结果的影响,以乐安河中上游地区土壤重金属调查数据作为典型受体模型(PMF模型)的输入数据集,并在PMF模型基础方案运行结果的基础上,采用局部敏感性分析法来探讨输入变量变化对模型诊断及源识别结果的影响.结果表明:6因子数情景是研究区土壤重金属源解析PMF模型最佳运行结果;土壤中Cu、Mo、Na 2O、As、Mn和Cd等参数属于敏感变量,这些变量均为每个因子中的主要载荷元素,即每个源的特征污染物;不同变量的敏感性有较大差异,Cu、Mo的总敏感性最大,分别为12.1,8.2,大于其他输入变量的敏感性.因此,在应用PMF模型进行源解析时,特征污染物是敏感性较强的变量,其数据质量的优劣是影响源解析结果可靠性的重要因素.

基于PMF模型的湖北随县三里岗地区土壤重金属源解析

随着工矿业、农业的发展,许多国家和地区都已发现重金属污染问题,掌握土壤重金属的来源情况对于维护生态安全十分必要。本文对三里岗镇八种重金属元素进行了含量分析和半变异函数分析,并通过正定矩阵因子分解法结合源贡献率空间分布特征探究了土壤中8种重金属元素的来源。结果表明:As、Cd、Cr、Cu、Ni和Zn的土壤含量均超出全国背景值,内梅罗综合污染指数均值为0.73,说明研究区整体处于尚清洁水平。半变异函数分析显示8种重金属元素更多受到结构性因素的影响。PMF源解析所得到的4个来源分别解释为震旦系和白垩系地层母岩的影响、元古界地层与乡村道路交通排放的混合源、震旦系和寒武系地层母岩的影响以及奥陶系到志留系地层母岩的影响,说明自然源是研究区重金属的主要来源。此外,本文研究结果表明PMF模型在重金属源解析工作中可以发挥十分重要的作用。

近十年来我国土壤重金属污染源解析方法比较

根据土壤实际情况选择适当的源解析方法,对于判明土壤重金属污染物来源、有针对性地进行治理具有重要意义。重点归纳近十年国内场地土壤重金属污染源解析的研究进展,按不同土地利用类型、不同重金属对常用的污染源解析方法进行汇总,在阐述各种源解析方法优势和局限的基础上,重点就主成分分析法(PCA)、正定矩阵因子分解法(PMF)、绝对因子得分-多元线性回归法(APCS-MLR)、单一与多参数同位素示踪法的应用特点进行了比较。在明确场地土壤重金属污染源解析研究面临的挑战的同时,指出联合应用多种源解析方法、多参数同位素示踪法是未来土壤重金属污染源解析研究的发展趋势。