基于PMF模型的某铅锌冶炼城市降尘重金属污染评价及来源解析

为探究典型铅锌冶炼城市大气降尘重金属的污染特征和来源解析,于2021年逐月采集河南省某市不同功能区共22个点位511份有效降尘样品,分析了样品中重金属含量和时空分布特征,利用地累积指数法和健康风险评价模型评估降尘重金属污染程度,并采用正定矩阵因子分解模型(PMF)定量解析重金属污染源.结果表明,全市降尘中ω(Pb)、ω(Cd)、ω(As)、ω(Cr)、ω(Cu)、ω(Mn)、ω(Ni)和ω(Zn)的平均值为3 185.76、 78.18、 273.67、 149.50、 453.60、 810.37、 54.38和2 397.38 mg·kg^-1,均高于河南省土壤背景值.各重金属除Mn外均具有明显季节变化特征,其中铅锌冶炼工业区降尘中Pb、 Cd、 As和Cu含量显著高于其他功能区;Zn元素在居民混合区含量最高.地累积指数法结果显示Cd和Pb的污染最严重,其次为Zn、 Cu和As,均为严重-偏极度污染.非致癌风险最主要暴露途径是手-口摄食,各功能区以Pb和As对儿童造成的非致癌风险最大;Cr、 As、 Cd和Ni经呼吸途径对人体的致癌风险均低于安全阈值.PMF模型...     

新疆若羌县绿洲带地下水重金属来源解析及健康风险评价

为了解新疆若羌县地下水中重金属元素的污染程度及其来源并评价其对人类健康的危害.对采集的51组地下水样品中7种金属元素（As、Cd、Mn、Cu、Fe、Ni、和Pb）进行分析,运用多元统计分析和综合污染评价法了解7种元素的分布状况和污染特征,结合PMF源解析模型和健康风险评价模型分别揭示了若羌县地下水中金属元素的来源和健康风险.结果表明：(1)研究区地下水金属元素平均含量排序为：Fe>Ni>Mn>Cd>Cu>As>Pb,地下水中除Cu外,其他元素含量均值均高于地下水质量标准（GB/T 14848-2017）Ⅲ类水标准限值.(2)研究区地下水受到As、Cd、Mn、Fe和Ni的不同程度污染,其中Mn和Fe污染较为严重,呈面状分布,无Cu、Pb污染.(3)PMF源解析结果表明,As污染来源于矿物溶解;Cd和Ni污染受地质环境和农业活动的双重影响;Fe、Mn污染主要受自然因素影响;Pb、Cu主要来源为交通活动.(4)健康风险评价结果表明,饮用途径暴露的健康风险高于皮肤入渗途径且成人的健康风险高于儿童.非致癌健康风险（HI）主要由As、Cd和Ni经饮用途径引起.由...     

Characterization, reactivity, source apportionment, and potential source areas of ambient volatile organic compounds in a typical tropical city

Based on one-year observation, the concentration, sources, and potential source areas of volatile organic compounds (VOCs) were comprehensively analyzed to investigate the pollution characteristics of ambient VOCs in Haikou, China. The results showed that the annual average concentration of total VOCs (TVOCs) was 11.4 ppbV, and the composition was dominated by alkanes (8.2 ppbV, 71.4%) and alkenes (1.3 ppbV, 20.5%). The diurnal variation in the concentration of dominant VOC species showed a distinct bimodal distribution with peaks in the morning and evening. The greatest contribution to ozone formation potential (OFP) was made by alkenes (51.6%), followed by alkanes (27.2%). The concentrations of VOCs and nitrogen dioxide (NO₂) in spring and summer were low, and it was difficult to generate high ozone (O₃) concentrations through photochemical reactions. The significant increase in O₃ concentrations in autumn and winter was mainly related to the transmission of pollutants from the northeast. Traffic sources (40.1%), industrial sources (19.4%), combustion sources (18.6%), solvent usage sources (15.5%) and plant sources (6.4%) were identified as major sources of VOCs through the positive matrix factorization (PMF) model. The southeastern coastal areas of China were identified as major potential source areas of VOCs through the potential source contribution function (PSCF) and concentration-weighted trajectory (CWT) models. Overall, the concentration of ambient VOCs in Haikou was strongly influenced by traffic sources and long-distance transport, and the control of VOCs emitted from vehicles should be strengthened to reduce the active species of ambient VOCs in Haikou, thereby reducing the generation of O₃.     

加入SOA示踪的深圳大气PM2.5受体模型源解析

为厘清包括二次有机气溶胶（SOA）在内的深圳市区PM_2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM_2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物（WSOM）质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM_2.5平均质量浓度为26μg/m³,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片（CO₂⁺）作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧（WSOO）用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM_2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键.     

南宁市冬季挥发性有机物特征及其来源分析

为了解南宁市冬季期间挥发性有机物（VOCs）污染特征及来源,采用在线连续监测系统于2020年12月9日~2021年2月22日在南宁市区对116种VOCs进行了在线连续观测.结果显示,观测期间VOCs体积分数为37.57x10^-9,烷烃、烯烃、芳香烃、OVOCs及卤代烃体积分数占VOCs比例分别为44%、15%、8%、19%和11%.VOCs体积分数白天低,夜晚高;采用OH消耗速率（L_OH）和臭氧生成潜势（OFP）估算了观测期间VOCs大气化学反应活性,结果表明醛酮类、芳香烃和烯烃是主要的活性物质;使用气溶胶生成系数法（FAC）估算了VOCs对二次有机气溶胶（SOA）的贡献,发现芳香烃对SOA生成贡献最大,占比为98%,其中苯、间/对二甲苯和甲苯为优势物种;正交矩阵因子（PMF）解析结果表明,冬季期间南宁市VOCs主要来源于：机动车尾气排放源（30.1%）>固定燃烧及生物质燃烧源（22.2%）>工业工艺排放源（16.8%）,而OFP贡献较高的源分别为溶剂使用源（23.9%）、固定燃烧及生物质燃烧源（22%）、机动车尾气排放源（21.8%）.因此,机动车尾气排放源和固定燃烧及生物质燃烧源应为南宁市冬季的优先管控源类,其次为工业工艺排放源、溶剂使用源.     

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.     

基于APCS-MLR和PMF模型解析黄河下游文化公园土壤重金属污染特征及来源分析

选取黄河下游典型人类扰动区——黄河文化公园为研究区域,系统采集表层土壤样品,测定土壤中7种(Cr、 Ni、 Cu、 Zn、 Cd、 Pb和As)重金属含量,利用地累积指数研究公园土壤重金属污染特征,应用克里格空间插值法、绝对因子分析-多元线性回归模型(APCS-MLR)和正定矩阵因子分解(PMF)模型解析黄河文化公园土壤重金属的来源.结果表明,研究区表层土壤重金属(Cd、 Zn、 Cu、 Pb和As)含量平均值高于黄河下游潮土区土壤元素背景值,分别是背景值的4.62、 1.78、 1.41、 1.08和1.03倍.除Zn外,其他元素含量均低于黄河流域沿线不同区域土壤相应元素值.7种元素地累积指数递减趋势为：Cd>Zn>Cu>Ni>Pb>As=Cr,元素Cd属于偏中污染,在表层土壤中积累明显.空间分布特征及源解析结果显示,Cr、 Ni和Cu为自然源因子,主要受成土母质影响;Cd和Pb为交通源,Zn和As属于受少量人类活动和自然叠加影响的混合源.APCS-MLR的分析结果显示：自然源贡献率为46.67%,交通源贡献率为24.11%,混合源贡献率为16.12%,...     

扬州市PM2.5中重金属来源及潜在健康风险评估

本研究利用正定矩阵因子分解模型(PMF)-健康风险评价模型(HMHR)探究了扬州市细颗粒物(PM_(2.5))中重金属污染来源及不同污染源对重金属潜在健康风险值的贡献.结果表明,各重金属全年浓度均值为Pb(64. 4 ng·m~(-3)) Cr(25. 24ng·m~(-3)) As(6. 36 ng·m~(-3)) Ni(5. 36 ng·m~(-3)) Cd(3. 34 ng·m~(-3)) Co(1. 21 ng·m~(-3));各污染源对PM_(2.5)贡献分别为二次源(37. 7%)燃煤源(19. 4%)扬尘(17. 5%)机动车(16. 9%)建筑尘(5. 2%)工业源(3. 4%). As主要源于燃煤、机动车和扬尘; Co主要源于工业源;燃煤源对Pb的浓度贡献较高;工业源对Ni、Cd含量的贡献最高.不同污染源的健康风险依次为扬尘源、燃煤源、机动车、工业源、建筑尘.扬尘源和燃煤源的潜在健康风险较其他污染源为高,与其源谱中重金属元素占比较大且对PM_(2.5)贡献浓度较高有关.     

深圳市大气PM2.5来源解析

为识别和量化深圳市大气PM_2.5的污染来源,2014年3,6,9,12月分别在5个站点采集PM_2.5的膜样品并进行质量浓度及组分分析,利用正向矩阵因子解析（PMF）模型对其主要来源和时空变化规律进行了解析.结果表明,2014年深圳市PM_2.5年均浓度为35.7 μg/m³,其中机动车源、二次硫酸盐生成、二次有机物生成和二次硝酸盐生成是最主要的来源,质量浓度贡献比例分别为27%、21%、12%和10%;地面扬尘、生物质燃烧源、远洋船舶源、工业源、海洋源、建筑尘和燃煤源贡献比例达2%~6%.各个源贡献的时空变化特征表明,二次硫酸盐生成、生物质燃烧源、二次有机物生成、工业源、远洋船舶源和海洋源显示出明显的区域源特征,机动车源、二次硝酸盐生成、燃煤源、地面扬尘和建筑尘具有显著的本地源特征.     

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.