基于高通量监测数据的PMF源解析数据输入量研究

为探究数据输入量的变化对源解析结果的影响,以上海某工业区的大气重金属高通量监测数据为例,按不同数据量将监测数据分别输入至正定矩阵因子分解(Positive Matrix Factorization, PMF)模型中,通过考察模型中Q理论值(Qtheo)与Q计算值(Qtrue)的接近程度、源分类以及源贡献与研究区污染源分布特点的吻合情况,分析数据输入量对源解析结果的影响。结果显示:该区域大气重金属污染受工业生产主导(64.44%),其次是扬尘(19.60%)和交通运输(15.96%)。通过对数据量的考察,发现输入量为60~120时能够得出研究区域的污染源数量与贡献率,但考虑到测试成本、获取数据的时间,认为输入量为60~80时,也能得出合理的源解析结果。短期高通量的分钟级数据集,有益于PMF模型输出高精密度、高时效性的源解析结果,是解决应急污染监控的最佳手段。

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).

清远市清城区土壤中重金属的空间分布、来源解析和健康评价:基于PCA和PMF模型的对比

本研究在中国东南部一个典型的快速转型工业城区采集了122个土壤样品。我们采用富集因子(EF)、地质累积指数法(I_(geo))、斯皮尔曼相关性分析、潜在生态风险综合指数(RI)和人体健康风险模型(HHR)多种分析方法对研究区9种重金属(As、Co、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Ti和Zn)的污染特征进行评估,并结合主成分分析(PCA)、正矩阵分解(PMF)模型和地统计学法对研究区土壤进行来源解析。结果表明,土壤中As、Cu、Hg、Pb、Zn存在明显富集,但研究区整体处于清洁状态。由于PCA和PMF模型对重金属聚类分组的结果并不完全一致,故分别将9种重金属元素划分为两个来源和3个来源,以便互相验证元素划分的准确性。在潜在生态风险评价中,研究区整体处于轻微生态风险水平;值得注意的是,Hg元素带来的生态风险是所有元素中最高的。对于人体健康风险评价,在该研究区中,成人和儿童均不存在非致癌风险和致癌风险,但是我们发现儿童比成人在面对重金属带来的健康风险时表现得更敏感,应当引起重视。

APCS-MLR结合PMF模型的塔里木河上游沉积物重金属源解析与风险评估

为探究塔里木河上游沉积物中重金属的污染来源及潜在生态风险,选取上游阿拉尔—沙雅段表层沉积物为研究对象,测定Cu、Fe、Zn、Pb、As、Cr、Cd、Mn和Ni等9种重金属的含量,分析其污染及空间分布特征.结合相关性分析、聚类分析、绝对主成分-多元线性回归(APCS-MLR)和正定矩阵因子分析(PMF)等解析污染来源及其贡献,运用富集系数法、地质累积指数法、沉积物污染指数法和沉积物质量基准法(SQG)对重金属进行了风险评估.结果表明,除As外,Cu、Fe、Zn、Pb、Cr、Cd、Mn和Ni的平均含量均超过背景值;空间上重金属含量较高的采样点基本都出现在河流汇合处及人类活动的密集区.相关性分析、聚类分析和PCA/APCS分析表明,塔里木河上游沉积物的重金属来源主要有3类,第Ⅰ类中Cu、Fe、Zn、Pb、Mn和Ni可能代表禽类粪便和自然来源;第Ⅱ类中As、Cd和Ni可能代表农业活动源;第Ⅲ类中Pb和Cr可能代表交通活动源.APCS-MLR和PMF模型表明,源贡献率最高的是农业活动源,贡献率分别为63.20%和52.36%;养殖和自然来源、交通活动源是解析出的其他2个源,APCS-MLR和PMF解析得到的贡献率分别为10.80%、26.00%和36.09%、11.55%.风险评估方法均表明Cd和Ni处于轻度污染,偶尔会产生生物毒性效应;Zn无污染,生物毒性效应很少发生;塔里木河上游沉积物整体为自然-低风险水平,但样点TH1、TH4和TH7可能存在潜在生态风险.

河套灌区地表水污染溯源分析

针对河套灌区地表水污染来源不清、贡献不明的问题,本文基于9个监测断面月度水质数据,分析灌区地表水环境特征,引用正定矩阵因子分析模型解析污染来源及其空间差异性.结果表明:(1)有机污染指标(COD_(Mn)、COD、BOD_(5))和总氮是河套灌区的主要超标因子,总氮指标低于GB 3838-2002《地表水环境质量标准》Ⅲ类标准的样品数量占比超过67%,整体来说支排干水质差于总排干.其中,七排干入总排干口污染最重,COD_(Mn)与总磷浓度分别超GB 3838-2002Ⅲ类水质标准限值的109%和160%;其次是五排干入总排干口和三排干入总排干口.(2)散养畜禽粪污和秸秆还田以及生产生活污水输入分别是河套灌区地表水有机污染和氮的主要来源,贡献率分别达56.22%和47.82%.(3)河套灌区地表水污染来源具有明显的空间异质性,种植业磷肥输入是影响二排干、三排干和总排干上游水质的主要因素,生产和生活污水输入是影响五排干、七排干和总排干下游水质的主要因素.本文依托监测断面常规监测指标结合数学模型方法,实现了对河套灌区沟渠系统地表水污染的定量溯源,并分析了各监控断面的主要污染风险.

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。

应用PMF和PCA探究长春市大气中PM_(10)污染来源

利用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)分析了长春市2011-2012年期间在8个大气自动监测点位上采集的PM10的40个样本,得到19种无机元素组成的成分谱,包括Be、V、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、Mo、Ag、Cd、Sb、Ba、Tl、Pb、Na、Mg、K和Ca。应用正定矩阵因子分解法(PMF)和主因子分析法(PCA)进行源解析,得出如下结论:PMF模型得到了4个主要污染来源,有垃圾焚烧尘/土壤尘/建筑尘、交通综合尘、燃煤尘/工业尘、燃油尘;PCA得出4个主因子,有土壤尘/车辆尾气尘、垃圾焚烧尘/燃煤尘、工业尘、其他未知尘源。2种模型的解析结果相互印证,具有很好的一致性。

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%。

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。

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。

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.

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。

杭州市一次持续性O_(3)污染过程成因分析

明确O_(3)污染成因才能采取有效的O_(3)管控措施。针对杭州市2022年9月4—13日发生的一次持续性O_(3)污染过程,研究了污染发生前、污染暴发期、污染持续期以及污染消除期等不同阶段的气象条件、区域背景O_(3)浓度及前体物挥发性有机物(VOCs)等,基于正定矩阵因子模型并结合O_(3)生成潜势和后向轨迹模型,重点讨论了造成O_(3)污染的关键VOCs、VOCs排放源贡献及其主要来源。结果表明:高温(日最高温度>28.7℃)、低湿(日均湿度<70%)、静稳天气(风速<3 m/s)的气象条件是此次O_(3)污染的主要外因;乙烯、丙烯、1-丁烯、乙醛等为此次污染过程中生成O_(3)的关键VOCs组分,而关键VOCs载荷较高的排放源中,工艺过程源、机动车排放源和油气挥发源为O_(3)污染暴发的主要内因,石化排放源为O_(3)污染持续的主要内因。

重点监管企业连片区域表层土壤重金属来源解析

以4家重点监管单位连片区域表层土壤为研究对象,利用相关性分析、主成分分析和正定矩阵因子分解(PMF)模型探究重点监管企业连片区域土壤重金属来源。结果表明,区域内土壤中重金属来源主要为工业源、交通源、自然源和居民生活源,其综合贡献率分别为38.38%、29.71%、19.70%和12.21%;其中Cd、As主要来源为工业源,Pb和Zn的主要来源为工业源和交通源,Cr、Ni、Cu主要来源为自然源,Hg主要来源为居民生活源。

基于冗余分析与受体模型的岷江水质特征与流域污染源解析

基于岷江眉山段地表水水质数据与土地利用指标,利用冗余分析(RDA)阐明水质对土地利用的响应机制,并将此作为辅助信息来优化正定矩阵因子分解(PMF)模型中的污染源解析过程,为污染源判定提供科学依据。结果表明,研究区以氮磷和有机污染为主,各水质指标间存在不同程度关联性;土地利用指标对水质指标的影响方式和强度不同,耕地、建设用地、人口密度、化肥施用量和单位面积工业GDP表现为对水质不利的因素,林地和草地为对水质保护有利的因素;污染源贡献依次为企业点源污染排放(23.13%)>农业面源污染(18.71%)>季节因素(16.67%)>生活污水排放(15.56%)>城市面源污染(15.26%)>自然源(10.67%)。

舟山近岸海域沉积物中重金属分布与生态风险评估

为进一步摸清舟山近岸海域表层沉积物重金属的分布特征及污染来源基础情况,2018年8月对舟山近岸海域29个表层沉积物中7种重金属(Cu、Zn、Pb、Cd、Cr、Hg、As)分布特征进行了调查,采用正定因子矩阵(PMF)探究舟山表层沉积物重金属污染来源,并基于潜在生态风险指数法评价了重金属的污染水平及潜在生态风险程度。结果表明:(1)各重金属含量的均值大小排列为Zn>Cr>Cu>Pb>As>Cd>Hg,分布大致由西往东含量逐渐降低,但部分区域存在高值区。各重金属的空间波动程度依次为Pb>Cu>Cd>Cr>Zn>As>Hg。(2) PMF来源解析模型分析出3种主要污染源,分别为交通运输活动、工业生产活动、农业生产活动。(3)各重金属的潜在生态风险系数大小排列为Cd>Hg>Cu>Pb>As>Cr>Zn,其中Cd和Hg为舟山近岸海域的主要潜在生态风险因子。舟山近岸海域沉积物重金属分布受人类活动影响显著,需要开展更全面的风险评价以保护海洋环境和生态健康。

银川市秋冬季大气挥发性有机物污染特征、来源及其对臭氧的生成的影响

基于2021年和2022年的10月至12月银川市秋冬季挥发性有机物(VOCs)在线监测结果,分析银川市秋冬季VOCs的组分特征,并采用用正交矩阵因子分析(PMF)模型和耦合MCM机制光化学反应箱式模型(PBM-MCM)分别分析了秋冬季银川市臭氧(O_(3))浓度升高的VOCs的来源及臭氧生成敏感性。结果表明,2022年10—12月总挥发有机物(TVOC)平均浓度较2021年同期偏高6.49ppbv,增幅17.8%,烷烃、炔烃、卤代烃和含氧挥发性有机物(OVOCs)组分均同比上升,其中炔烃上升幅度最大,同比增长61.9%;2021年和2022年的10—12月各类源的分担率类似,其中2021年区域传输工业源和燃烧源贡献较多,占比分别为24.3%和22.0%,溶剂使用源1、溶剂使用源2、油气挥发源和机动车尾气源四类源占比相当,在12.3%-14.9%。2022年燃烧源贡献升至首位,占比为22.0%,其次为区域传输源、工业源,占比为18.4%,溶剂使用源1、溶剂使用源2、油气挥发源和机动车尾气源四类源占比相当,在13.2%-16.7%。2021年和2022年的10—12月基本位于VOCs控制区,其中2022年12月人为源对臭氧生成的敏感性最大,如达到臭氧生成潜势降低10%的目标,按比例削减VOCs和NO_(X)(3:1),排放量总削减百分比达到27%。由此可见,现阶段削减VOCs仍是银川市降低臭氧生成潜势的有效途径。

深圳市夏季大气挥发性有机物的光化学反应特征及来源解析

选取深圳市城市点位在2022年6~8月(夏季)光化学反应活跃季节开展VOCs连续在线观测,利用光化学龄的参数化方法对VOCs测量浓度进行光化学损失校正以获得VOCs初始浓度,并分析VOCs的光化学反应特征,使用特征物种比值分析法和正交矩阵因子模型(PMF)进行VOCs来源解析.研究表明,各类VOCs光化学消耗的浓度在总VOCs(TVOCs)消耗浓度占比为:烯烃(53.5%)、OVOCs(30.8%)、烷烃(10.9%)、芳香烃(4.7%)、乙炔(0.2%).烷烃的初始浓度与测量浓度均在TVOCs中占主导地位,但其光化学损失OFP仅有1.2×10^(-9)远低于烯烃(47.8×10^(-9))、OVOCs(15.8×10^(-9))和芳香烃(4.7×10^(-9)),所以烯烃是臭氧污染防治的关键物种.本研究基于初始值与测量值进行PMF源解析得到6个主要排放源的浓度贡献为(初始-PMF,测量-PMF):工业过程(0.91×10^(-9),0.87×10^(-9))、溶剂使用(2.75×10^(-9),1.84×10^(-9))、汽车尾气(3.49×10^(-9),2.01×10^(-9))、汽油挥发(3.20×10^(-9),2.62×10^(-9))、天然源(0.74×10^(-9),0.56×10^(-9))、燃烧源(2.35×10^(-9),1.16×10^(-9)).结果显示PMF源解析结果受光化学反应影响显著,在进行源解析时应考虑到利用VOCs的初始值而非测量值,否则会对烯烃占主导的汽车尾气与天然源造成显著的低估.

基于PMF和Pb同位素的农田土壤中重金属分布及来源解析

为阐明九龙江中下游沿岸农田土壤中重金属分布特征、污染现状及来源,测定了该区域土壤中Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb的含量及Pb同位素比值。结果显示研究区域过去20年土壤中重金属含量呈现上升趋势,其中Cd增长幅度最大;空间上,除Cd外,不同功能区组间重金属差异显著,反映出研究区域受到了人为活动的显著影响,高Cd浓度现象可能是农业污染造成的一种普遍的共有现象;潜在危害指数评价法显示该区域大部分站点属于中等生态风险区域,主要贡献因子为Cd;主成分分析法(PCA)和正定矩阵因子分析法(PMF)分析结果均显示土壤重金属主要来自5种污染源,PMF法得出这些污染源的贡献率大小依次为工业源(26.3%)>交通源(23.2%)>自然源(22.0%)>农业源(16.2%)>其他混合源(12.0%);三端源混合模型结合Pb同位素示踪法得到交通源、燃煤和工业源对九龙江土壤中重金属Pb的贡献率分别为57%、34%和9%。三种源解析方法所得结果吻合,三者均能较好地解析土壤中重金属,可以构成互补的多元源解析体系。

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%.