基于主成分分析-多元线性回归的松花江水体中多环芳烃源解析

对松花江全流域14个监测断面的16种美国环保局优先控制的多环芳烃(PAHs)的主要来源及其贡献率应用主成分因子分析-多元线性回归模型(PCA-MLR)进行了来源解析。结果表明:松花江全流域为化石和石油燃料的复合PAHs污染,水体环境中PAHs首要污染源为化石燃料燃烧和交通污染,合计贡献率为63.1%,第二大污染源为工业和民用燃煤污染,合计贡献率为36.9%,沿江的石化、石油基地、大型焦化厂、电厂都是PAHs的主要来源。     

夏季大气PM2.5中元素特征及源解析:以华中地区平顶山-随州-武汉为例

为研究我国中部地区不同类型城市夏季大气细颗粒物PM_(2.5)中元素组成特征及来源,于2017年6月对平顶山、随州和武汉这3个站点空气中的PM_(2.5)进行观测,采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)对样品中Ti、Zn、Cu、Cr、As、Pb、Fe、Ni、Se、V、Sb、Cd和Co等13种元素进行分析,并结合富集因子法、主成分-多元线性回归分析方法(PCA-MLR)和后向气团轨迹聚类分析模型对3个站点的污染类型及污染来源进行分析.结果表明,平顶山、随州和武汉三地PM_(2.5)的痕量元素中均以Zn元素浓度最高,As元素的浓度均超过环境空气质量标准(GB 3096-2012)年均浓度限值,3个站点的Pb和Cd浓度均较低.富集因子分析结果表明:Se、Sb、Cd、As、Cu和Zn元素富集因子系数均超过10,受人为污染严重,其中3个站点Se元素的富集因子系数均高于600. PCA-MLR和后向气团轨迹聚类分析结果表明:平顶山站点主要受工业污染/燃油(57. 90%)、交通污染源(24. 40%)、燃煤源(6. 10%)和矿区土壤源(11. 60%)等4个污染源影响,随州站点的主要污染来源是燃油源,其贡献率为54. 30%,其次是燃煤源(22. 40%)、冶金尘/工业污染源(12. 80%)及电镀/汽车制造等污染源(10. 50%);武汉站点受工业排放影响最大,其贡献率为60. 80%,机动车污染源的贡献率为39. 20%.武汉和随州站点主要受当地源排放影响,平顶山站点受当地排放和外源汇入共同影响.     

Source apportionment of perfluoroalkyl substances in surface sediments from lakes in Jiangsu Province, China: Comparison of three receptor models

Receptor models have been proved as useful tools to identify source categories and quantitatively calculate the contributions of extracted sources.In this study,sixty surface sediment samples were collected from fourteen lakes in Jiangsu Province,China.The total concentrations of C_4–C_(14)-perfluoroalkyl carboxylic acids and perfluorooctane sulfonic acid(∑_(12)PFASs) in sediments ranged from 0.264 to 4.44 ng/g dw(dry weight),with an average of 1.76 ng/g dw.Three commonly-applied receptor models,namely principal component analysis-multiple linear regression(PCA-MLR),positive matrix factorization(PMF) and Unmix models,were employed to apportion PFAS sources in sediments.Overall,these three models all could well track the ∑_(12) PFASs concentrations as well as the concentrations explained in sediments.These three models identified consistently four PFAS sources:the textile treatment sources,the fluoropolymer processing aid/fluororesin coating sources,the textile treatment/metal plating sources and the precious metal sources,contributing 28.1%,37.0%,29.7% and 5.3% by PCA-MLR model,30.60%,39.3%,22.4% and 7.7% by PMF model,and 20.6%,52.4%,20.2% and 6.8% by Unmix model to the ∑_(12) PFASs,respectively.Comparative statistics of multiple analytical methods could minimize individual-method weaknesses and provide convergent results to enhance the persuasiveness of the conclusions.The findings could give us a better knowledge of PFAS sources in aquatic environments.     

长春秋季细颗粒物中有机气溶胶组成特征及来源

利用大流量采样器采集了长春城郊2016年10月至2016年11月大气细颗粒物(PM_(2.5))样品共40套,分析了颗粒物中的有机碳(OC)、元素碳(EC)以及非极性有机化合物(主要包括正构烷烃、多环芳烃以及藿烷类化合物)和生物质燃烧标志物左旋葡聚糖的质量浓度,并用分子标记物、特征比值及主成分分析-多元线性回归(PCA-MLR)模型等方法探讨了有机气溶胶的主要来源.结果表明,观测期间PM_(2.5)的平均质量浓度为(79. 0±55. 7)μg·m~(-3),OC和EC的平均质量浓度分别为(20. 7±15. 6)μg·m~(-3)和(2. 2±1. 1)μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)的26. 2%和2. 8%.所测非极性有机化合物的总平均浓度为(186. 3±104. 5) ng·m~(-3),浓度高低顺序为正构烷烃[(101. 3±67. 0) ng·m~(-3)]多环芳烃[(81. 4±46. 0) ng·m~(-3)]藿烷类化合物[(3. 8±1. 9) ng·m~(-3),其主要来源包括煤燃烧源、生物质燃烧源以及交通源.主成分分析-多元线性回归模型得出该地区有机气溶胶主要排放源的相对贡献依次是煤燃烧源(47. 0%)、生物质燃烧源(42. 6%)和交通源(10. 4%).本研究结果可为我国东北地区有机气溶胶污染防控提供科学依据.     

华中地区夏季PM2.5中水溶性离子污染特征及来源分析

为探究我国华中地区不同区域夏季大气PM_2.5中水溶性离子污染特征及来源,选取武汉、随州和平顶山分别作为城市、郊区和农村监测站点进行大气PM_2.5样品采集,分析了大气中PM_2.5质量浓度以及8种水溶性无机离子含量.结果表明,采样期间3个站点ρ（水溶性离子）呈明显的空间分布特征,即:平顶山[（36.29±9.82）μg·m^-3]>武汉[（32.55±10.05）μg·m^-3]>随州[（26.10±6.23）μg·m^-3],分别占PM_2.5的质量分数为52.47%、 51.32%和48.61%,平顶山站点由于农村生物质燃烧活动,水溶性离子占比最大,其中,二次离子（SNA）是主要的离子成分,分别占总水溶性离子的95.65%、 96.12%和97.33%.武汉（0.64）和随州（0.63）站点硫氧化率均值高于平顶山站点（0.50）,而武汉（0.18）和平顶山（0.19）站点氮氧化率高于随州站点（0.15）,站点间硫氧化率和氮氧化率差...     

海西城市群PM2.5中重金属元素的污染特征及健康风险评价

采集2010~2011年海西城市群PM_(2.5)样品,用粒子激发-X射线发射技术(PIXE)方法测试样品中痕量重金属(Zn、Cu、Pb、Mn、Ni、Cr、As)的浓度,分析痕量重金属的污染特征、富集程度和来源,并进行重金属对人体健康风险的评价.结果表明,PM_(2.5)中重金属总浓度的时空分布特征与PM_(2.5)的不一致,这与PM_(2.5)的某些主要贡献源(如建筑尘和扬尘等)并非痕量重金属的贡献源有关.PM_(2.5)中Zn、Cu、Pb、Mn、Ni、Cr、As等重金属的EF值均高于10,呈明显的人为源富集现象.主成分-多元线性回归(PCA-MLR)解析结果显示,PM_(2.5)中痕量重金属主要有3种来源,即燃煤和机动车尾气(70.59%)、混合源(燃煤、燃油和冶炼行业,17.55%)以及其他工业源(11.86%).健康风险评价结果显示,PM_(2.5)中致癌重金属(Ni、Cr、As)的风险值高于非致癌重金属(Zn、Cu、Pb、Mn)风险值,但均低于一般可接受风险水平(10-6),说明海西城市群大气环境PM_(2.5)中重金属未对人体健康造成危害.     

南昌市大气颗粒物污染特征及PM2.5来源解析

为探讨2013年南昌市大气颗粒物的污染特征及分布状况,收集南昌市9个大气监测站点实时发布的PM₁₀和PM_2.5数据,分析了ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）的变化规律及其与气态污染物的相关性,并结合污染严重的秋季时段,采用PCA-MLR（主成分分析-多元线性回归）模型对大气PM_2.5中化学组分来源进行解析.结果表明:①ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的年均值分别为（115.4±39.1）（69.1±26.8）μg/m3,均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值,ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的最高值分别出现在石化、省外办监测站点,最低值出现在林科所监测站点.ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）季节性变化特征明显,呈冬季>春、秋两季>夏季的趋势,全年ρ（PM₁₀）超标天数占比为25.48%,ρ（PM_2.5）超标天数占比为36.71%,各季度ρ（PM_2.5）超标天数占比均高于ρ（PM₁₀）.②受人为活动和边界层高度的影响,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）日变化呈双峰双谷形态,一个波峰出现在08:00-10:00,另一个波峰出现在20:00-22:00,并且晚间小时峰值高于早间,最低值出现在15:00.③ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）年均值为60.3%,在冬季最高达65.1%,相关性分析发现ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）存在较显著的线性关系,表明二者具有同源性.④ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（CO）呈显著正相关,并且冬季相关性高于夏、秋两季;而ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（O₃）全年呈显著负相关,并且夏、秋两季相关性高于冬季,说明气态污染物的二次转化对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）有较大影响.⑤南昌市秋季PM_2.5的最大污染源为道路扬尘/机动车尾气混合污染源,其次分别为施工扬尘源、燃煤源、冶炼尘/生物质燃烧混合污染源,各污染源对PM_2.5的贡献率分别为40.9%、35.8%、12.4%、10.9%.研究显示,南昌市PM_2.5的污染程度较PM₁₀严重,PM_2.5已成为南昌市大气颗粒物污染的主要组分,PM_2.5主要来源为城市扬尘和机动车尾气.