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、Na₂O、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.     

拉林河流域地下水污染特征分析

应用自主研发的傍河取水水质监测与污染预警管理系统对拉林河流域地下水进行污染评价和污染成因分析。通过对样品的采集和分析,说明拉林河流域地下水铁、锰、氨氮和硝酸盐劣于国家地下水环境3级标准,且空间分布具有较强的异质性,可能具有一定的环境生态风险。通过改进的模糊数学法评价拉林河流域地下水污染,提出针对傍河取水工程的地下水保护方案。     

基于健康风险评价的土壤优先控制污染物筛选研究

根据中国土壤污染现状和土壤环境监测的需求,结合国内外研究经验,以江西省土壤污染物为研究对象,在计算各污染物健康风险的基础上,结合哈斯图解法对污染物进行优先级排序,进而得出优先控制污染物。研究结果表明,江西省土壤污染物对儿童的致癌和非致癌风险比成人高,且As的非致癌风险超过1,有非致癌风险;其致癌风险超过可接受水平(10~(-6))。江西省的土壤优先控制污染物为As。     

PMF模型解析土壤重金属来源的不确定性

正定因子矩阵分解（PMF）是目前污染源解析领域应用最为广泛的受体模型之一,其不确定性研究一直是源解析研究的前沿和热点.利用拔靴法（BS）、替换法（DISP）和拔靴-替换法（BS-DISP）3种不确定性分析方法探讨了PMF模型应用于土壤重金属源解析的不确定性,并以德兴铜矿周边土壤重金属为对象开展案例研究.结果表明,6因子情景是PMF模型最佳运行结果;在6因子情景的源成分谱中,除Cr和Ti外,DISP和BS不确定性区间均处于标识元素基本值的0.6~1.5倍之间,BS-DISP不确定性区间处于基本值的0.6~1.6倍之间;模型结果的不确定性更多源于因子旋转误差.通过这3种不确定性分析方法可以获得PMF模型运算中的随机误差和因子旋转误差.其中,BS-DISP法和BS法得到的结果能够辅助判断因子数是否过拟合,并有助于理解源谱的不确定性,而DISP法能够用于理解旋转的不确定性,可作为评价旋转过程可行性的方法.     

基于PMF模型及地统计法的乐安河中上游地区土壤重金属来源解析

为实现较大区域范围内土壤重金属来源贡献程度的定量化,选取江西省乐安河中上游地区表层土壤为研究对象,分析污染源样品化学组分并构建本地污染源成分谱,利用PMF（正定矩阵因子分解）模型对土壤重金属进行源解析,并结合地统计空间分析法识别各源的主要影响区域.结果表明:乐安河中上游地区土壤中w（As）、w（Hg）、w（Cd）、w（Cr）、w（Zn）、w（Cu）、w（Mn）、w（Pb）的平均值分别为21.400、0.105、0.25、73.5、88.4、56.2、577.0、49.5 mg/kg,是江西省土壤背景值平均值的1.0~1.8倍,其中,w（As）、w（Cd）、w（Cu）、w（Pb）平均值超过GB 15618-1995《土壤环境质量标准》一级标准限值.土壤重金属主要受铅锌矿冶炼源、金矿选冶源、铜矿采选源、自然源、混合源的影响.铅锌矿开采冶炼活动对洎水河左岸大部分区域土壤造成了影响,源贡献率均大于30%;金矿选冶活动目前仅影响矿区附近土壤,源贡献率最高可达94%;铜矿采选活动也使德兴铜矿周边较大区域范围土壤受到影响,源贡献率处于19%~89%之间.研究显示,构建本地源成分谱可以辅助解析验证PMF源成分谱的有效性,将PMF模型与地统计空间分析法相结合,可以进一步得到源贡献率在空间上的分布状况,对于土壤污染治理决策可提供行之有效的支撑.