大气颗粒物混合尘溯源解析新方法

针对采用化学质量平衡模型(CMB)进行大气颗粒物源解析时,混合尘源由于与单一尘源存在严重共线性而不能代入模型的问题,首先对混合尘进行源解析,根据解析结果将混合尘分拆为对应的单一尘源,然后与原有的单一尘源共同代入CMB进行源解析,提出了大气颗粒物混合尘溯源解析新方法.将混合尘溯源解析新方法应用于某市的大气颗粒物尘源解析,得到扬尘的贡献率为28.75%,较二重源解析技术的46.3%和二重源解析技术改进方法的38.38%都要低,表明新方法更好地解决了共线源代入CMB出现的问题.受体元素计算值与测量值的比值较二重源解析技术改进方法有更多元素接近1,表明新方法建立的模型更加合理.     

利用二重源解析技术解析抚顺市大气颗粒物的来源

在利用CMB模型对大气颗粒物进行解析时经常遇到一组数据多种结果的现象,同时,扬尘属于混合尘源类,与一些单一尘源类之间可能存在严重的共线性,从而很难准确地解析出各单一尘源类对受体的贡献值.二重源解析技术较好地解决了上述问题.本文利用二重源解析技术对抚顺市的大气颗粒物来源进行了解析.解析结果表明扬尘、土壤风沙尘、煤烟尘和有机碳是抚顺市环境空气中TSP的四大排放源类,其贡献率分别为扬尘37.5%、土壤风沙尘15.9%、有机碳13.9%、煤烟尘6.0%.     

二次颗粒物源成分谱的建立在尘源解析中的作用

通过CMB模型计算各类尘源对TSP、PM10的影响时发现，二次颗粒物对尘源解析起到了不容忽视的作用，因此就二次颗粒物源成分谱进行了专门解析研究，并把二次颗粒物解析也纳入到模型中来，从而完善了源解析结果。     

二次颗粒物源成分谱的建立在尘源解析中的作用

通过CMB模型计算各类尘源对TSP、PM10的影响时发现,二次颗粒物对尘源解析起到了不容忽视的作用,因此就二次颗粒物源成分谱进行了专门解析研究,并把二次颗粒物解析也纳入到模型中来,从而完善了源解析结果。     

大气颗粒物二重源解析技术的方法改进

在二重源解析技术基础上,改进了扬尘对受体贡献值的计算方法,并对结果进行了验证.结果表明,扬尘对受体的贡献值在方法改进后有所下降,扬尘与土壤风沙尘对受体的贡献值之和,比方法改进前扬尘对受体的贡献值略低,这与推测结果完全吻合.     

上海市颗粒物的污染源解析

本文使用正交旋转因子分析法对上海市9个采样点的大气颗粒物进行源解析.通过分析得到对上海市大气颗粒物污染的主要贡献因子是燃煤尘、建筑尘(土壤尘)的贡献率为49.46%,冶金尘的贡献率为36.85%,土壤尘的贡献率为6.49%,汽车尘为4.05%,燃油尘为1.19%.将本文的分析结果和他人用投影寻踪回归法(PPR)、化学质量平衡法(CMB)的结果进行比较,结果有较好的一致性.由于本方法对数据的要求不高、假设简单合理、计算过程简单并较易于实现,因此有较好的实际应用价值.     

乌鲁木齐市环境空气中TSP和PM10来源解析

2002年,在乌鲁木齐市5个采样点分别采集了环境空气中的总悬浮颗粒物(TSP)和可吸入颗粒物(PM10).用化学质量平衡 (CMB)受体模型和二重源解析技术解析了TSP和PM10的来源,结果表明,各主要源类对TSP的分担率依次为扬尘34%、燃煤尘26%、建筑水泥尘10%、硫酸盐8%、土壤风沙尘7%、机动车尾气尘6%、钢铁尘2%、硝酸盐1%、其它6%;对PM10的分担率依次为扬尘30%、燃煤尘28%、建筑水泥尘11%、硫酸盐10%、机动车尾气尘8%、土壤风沙尘8%、硝酸盐1%、其它3%.     

济南市环境空气中TSP和PM10来源解析研究

于1999—2000年在济南市5个采样点分别采集了环境空气中的总悬浮颗粒物(TSP)和可吸入颗粒物(PM₁₀),用化学质量平衡(CMB)受体模型和二重源解析技术解析了TSP和PM₁₀的来源。结果表明,各主要源类对TSP的贡献率依次为:扬尘34%,煤烟尘25%,土壤风沙尘18%,机动车尾气尘6%,建筑水泥尘2%,其他15%;对PM₁₀的贡献率依次为:扬尘30%,煤烟尘27%,土壤风沙尘15%,机动车尾气尘9%,建筑水泥尘3%,其他16%。      

用投影寻踪回归进行大气颗粒物的污染源解析

 应用投影寻踪回归技术（PPR）对大气颗粒物的污染源成分谱和大气采集样本中的元素测试数据进行分析，得到大气颗粒物的污染源的权重贡献率的一种原解析新方法该方法应用于上海大气颗粒物的污染源的解析,结果表明，影响上海市大气颗粒物的主要污染源是建筑尘、土壤尘、燃煤尘和冶金尘它们的平均贡献率之和十占全部尘源的85%以上     

水口水库2015—2019年水质污染变化特征及PMF溯源解析

基于水口水库2015—2019年的水质监测数据,采用主成分分析法（PCA）识别研究区域主要污染因子,分别对汛期/非汛期水质进行综合评价,测算研究区域主成分综合污染指数（PC-WPI）及动态度分析水库不同期污染变化特征,并通过水质的正矩阵因子分解模型（PMF）进行污染溯源解析.研究结果表明：(1)PCA识别氨氮、高锰酸盐指数、DO和COD是区域主要污染因子,库区自上游到下游水质逐渐改善,2015—2016汛期水质优于非汛期,2017—2019则相反;(2)研究区域PC-WPI为0.057～0.115,为轻度-中度污染,除2018年外,汛期的PC-WPI均值均低于前一个非汛期.2015—2019年区域水质呈现“好转-持续恶化-有所好转”趋势;(3)PMF解析表明汛期污染源为生活污水和养殖废水（39.47%）>农业面源（33.01%）>工业废水排放（27.52%）,非汛期污染源为生活污水排放（39.62%）>养殖废水（25.54%）>农业面源（18.33%）>工业废水排放（16.51%）.本研究可为缺少污染源统计资料区域的水环境污染识别和溯源提供技术支撑.     

基于CALPUFF-CMB复合模型的燃煤源精细化来源解析

为了反映燃煤源对环境受体的影响情况,利用扩散模式（CALPUFF模式）对燃煤源多种子源类的排放、扩散过程进行模拟,得到燃煤源各子源类对环境受体中PM₁₀的影响权重,进而构建更具代表性的燃煤源成分谱.然后将受体颗粒物化学成分和两套源成分谱（基于环境影响构建的燃煤源成分谱和基于各子源类煤烟尘排放量加权平均的传统源成分谱）,分别纳入CMB模型进行乌鲁木齐市采暖季环境受体中PM₁₀的来源解析.结果表明：基于CALPUFF模拟结果,得到燃煤源的3类子源类­电厂、供热、工业燃煤源的影响权重分别为0.02、0.39和0.59.基于传统方法构建的源成分谱进行源解析的结果显示,各源类的贡献大小依次为：集中燃煤（27.2%） > 城市扬尘（19.1%） > 二次硫酸盐（15.7%） > 民用散煤（9.9%） > 二次硝酸盐（9.5%） > 机动车尾气尘（7.6%） > 钢铁尘（1.2%） > 建筑水泥尘（0.2%）;而基于环境影响构建的源成分谱获得的结果显示：二次硫酸盐（20.1%） > 城市扬尘（20%） > 集中燃煤（18.9%） > 民用散煤（11.5%）二次硝酸盐（10.5%） > 机动车尾气尘（9%） > 钢铁尘（1.7%） > 建筑水泥尘（1.4%）.基于不同燃煤源子源类对受体环境的影响权重,将乌鲁木齐市颗粒物来源解析结果进一步细分,得到相对精细化的来源解析结果.结果显示,民用散煤的贡献为11.5%,电厂燃煤源为0.4%,供热燃煤源为7.4%,工业燃煤源为11.1%.     

粘土矿物比率对沙尘源区的指示

为了探讨中国北方沙尘源区矿物组成特征并建立沙尘气溶胶的矿物示踪指标,在亚太地区气溶胶特征实验(ACE-Asia)期间对新疆阿克苏、甘肃敦煌、陕西榆林和内蒙古通辽沙尘气溶胶的矿物组成进行了研究.结果显示,中国主要沙尘源区沙尘气溶胶中高岭石与绿泥石的比率存在明显差异,西部沙尘源区(以阿克苏站点为代表)高岭石与绿泥石的比值较小(平均值为0.3),而北部沙尘源区(以榆林站点为代表)高岭石与绿泥石的比值相对较高(平均值为0.7).沉降区长武尘暴样品的粘土矿物比率和气团轨迹分析证实,在区域范围,高岭石与绿泥石的比值为较好的沙尘源区矿物示踪指标.而亚洲沙尘与撒哈拉沙尘的对比显示,高岭石与绿泥石的比值在全球范围有着沙尘源区指示的意义.     

全球主要沙源区沙尘气溶胶与太阳辐射的关系

利用TOMS AI气溶胶指数和天文辐射资料对全球主要沙漠区沙尘气溶胶含量与太阳辐射的关系进行验证.结果表明,无论是北半球的沙漠还是南半球的沙漠,其沙尘气溶胶指数和太阳辐射都有非常高的相关性.事实和理论均表明太阳辐射是影响沙漠地区沙尘气溶胶含量主要的因子之一.     

运城市道路扬尘化学组成特征及来源分析

采集运城市区道路扬尘及5类单一尘源类样品(盐湖尘、土壤风沙尘、机动车尾气尘、建筑水泥尘和煤烟尘),测定元素、离子和碳质组分含量并与其他城市比较,在此基础上通过富集因子法和潜在生态风险评价法揭示道路扬尘的化学组成特征,同时运用化学质量平衡模型解析道路扬尘的来源.结果表明,与其他城市相比,Na和SO_4~(2-)含量高,Si含量相对较低是运城市道路扬尘化学组成的主要特征,Na、SO_4~(2-)和Si质量分数分别为12.197 0%、8.597 1%和9.112 3%;富集因子计算结果表明道路扬尘中Pb、Cu、Cr、V、As、Ni、Na、Zn等元素的来源明显受到人为活动影响;道路扬尘重金属潜在生态风险为强,工业生产、化石燃料燃烧、机动车排放等人为源是影响道路扬尘生态风险等级的重要因素;煤烟尘、建筑水泥尘和机动车尾气尘的化学成分谱与其他城市相似,土壤风沙尘中Na和SO2-4含量相对较高,运城市特有的盐湖尘的主要化学组分是Na、SO_4~(2-),含量分别为30.3%、22.7%;化学质量平衡模型解析结果表明,盐湖尘对道路扬尘贡献最大(53%),其次是土壤风沙尘(21%),机动车尾气尘(8%)、建筑水泥尘(7%)和煤烟尘(5%)的贡献几乎相当.     

中国西北春季沙尘高发区及沙尘源解析

以波段亮温差算法（BTD）对中国西北2014~2018年春季460期MODIS L1B数据进行沙尘信息逐日提取，统计分析沙尘频数的空间分布规律，结合地貌特征及地表沉积物细颗粒组分含量进行沙尘源解析.结果表明：（1）中国西北沙尘活动呈"两区三带"分布特征，沙尘频发区主要分布于塔里木盆地和蒙古高原南部沙漠戈壁区；区内存在塔克拉玛干沙漠东南缘荒漠绿洲高频带（270~287次）、库姆塔格沙漠北缘高频带（240~250次）及巴丹吉林沙漠东北边缘荒漠绿洲高频带（240~250次）.（2）中重度沙尘高频区主要分布于塔克拉玛干西北部沙漠绿洲.沙尘源主要为富含粉尘的边缘沙漠与冲积洪积扇缘戈壁交错带，内含丰富的干河床、干涸湖泊和绿洲退化地，该区域细物质组分含量高，易释放粉尘微粒并通过局地循环过程向周边地表扩散沉积，为区域高频、高浓度沙尘发生提供丰富的物质基础.     

利用ME-2模型提升PM2.5源解析效果

为探讨ME-2模型控制旋转对传统PMF模型源解析效果的提升作用，于2017年9月10日~2018年8月29日在深圳北部某工业区开展PM_2.5采样，共获得153套样品.对PM_2.5中31种化学组分进行了分析，筛选出17个物种输入模型运算.2018年深圳北部工业区大气PM_2.5年均浓度为32.3 μg/m³，利用PMF模型初步识别出9个因子，分别为二次硫酸盐、二次硝酸盐、老化海盐、土壤扬尘、工业排放、燃煤、生物质燃烧、船舶排放和机动车，PMF输出结果中"混合因子"问题显著.基于PMF解析结果及获得的先验信息，在ME-2模型中建立4个限制源谱进一步解析，结果表明，与PMF模型相比，ME-2结果的示踪物在源中分配更集中，对示踪物浓度与相应源贡献的时间序列也提供了更好的拟合效果.二次硝酸盐、老化海盐、工业排放源在PMF模型中被高估了9%~51%，而二次硫酸盐、燃煤和生物质燃烧源被低估了19%~40%.本研究中ME-2解析结果比PMF更具有环境和统计学意义，为污染防治提供了更精确的控制指向.     

宝鸡市街尘重金属元素含量、来源及形态特征

利用XRF和AAS研究了宝鸡市街尘中重金属元素的含量水平.结果表明,街尘中Cu、Pb、Zn、Mn、Co、Ni、Cr和Cd的平均含量分别是123.2、408.4、715.1、804.2、15.9、48.8、126.7和5.5μg.g-1,均高于世界、中国、陕西省土壤元素背景值,其中Cu、Pb、Zn和Cd超标最为突出.利用...     

基于两种受体模型的太原市大气降尘来源解析及季节变化特征

于2019年11月至2020年12月期间在典型工业城市太原市开展了降尘采样和降尘化学组分分析.采样期间,太原市平均降尘量约为7.9t/(km²·30d),并呈现在4~6月较高.在选取的8个监测区域中,清徐和巨轮的平均降尘量较高,分别为10.7t/(km²·30d)和10.6t/(km²·30d).降尘化学组分质量中地壳元素(Ca、Si、Al)占比较高,巨轮和桃园监测区域的降尘中Fe元素的质量显著高于其他监测区域.将降尘量和化学组分分析结果分别纳入正定矩阵因子分解(PMF)和偏目标转换-正定矩阵分解(PTT-PMF)两种受体模型中对太原市降尘进行了定量来源解析.通过比较两种受体模型的拟合性能和解析的因子谱发现:PTT-PMF受体模型相较于PMF能够更好地区分出降尘中城市扬尘源和建筑尘源这两类相似的尘源.结果表明,太原市降尘主要有六种来源:城市扬尘源(PMF:35%,PTT-PMF:35%)、建筑尘源(PMF:29%,PTT-PMF:28%)、钢铁工业源(PMF:14%,PTT-PMF:14%)、燃煤源(PMF:13%,PTT-PMF:12%)、二次无机盐(PMF:5%,PTT-PMF:6%)、机动车尾气排放源(PMF:4%,PTT-PMF:5%).两种受体模型得到的平均来源贡献结果相似,而建筑尘源和钢铁工业源的季节变化趋势则有一定的差异.粗粒径源类(城市扬尘源和建筑尘源)是太原市降尘的主要来源,两者对降尘的贡献率超过了60%,并在春季贡献率(4~6月)较高.