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为了解多种新型受体模型的适用性,利用正定矩阵分解/多元线性引擎2-物种比值(PMF/ME2-SR)、偏目标转换-正定矩阵分解(PTT-PMF)、正定矩阵分解(PMF)和化学质量平衡(CMB)这4种受体模型对我国北方典型城市细颗粒物(PM2.5)数据进行同步解析并互相验证.结果发现,燃煤源(25%~26%)、扬尘源(19%~21%)、二次硝酸盐(17%~19%)、二次硫酸盐(16%)、机动车源(13%~15%)、生物质燃烧源(4%~7%)和钢铁源(1%~2%)这7种主要污染源对研究地区PM2.5有贡献.通过比较不同模型获得的源成分谱和源贡献以及计算各源的差异系数(CD)和平均绝对误差(AAE),发现4种模型的解析结果具有较高的一致性(平均CD值在0.6~0.7之间),但不同模型对各污染源中组分的识别存在差异.相比于传统PMF模型,PMF/ME2-SR模型由于纳入一次源类的特征比值,能够更好地区分源谱特征较为相似的源类,如扬尘源的CD和AAE分别比PMF模型低15%和54%; PTT-PMF模型以实测一次源谱和虚拟二次源谱为约束目标,计算的二次硫... 相似文献
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