利用ME-2模型提升PM2.5源解析效果

被引：2

作者：

申航印 ^{[1
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何凌燕 ^{[1
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林理量 ^{[1
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江家豪 ^{[1
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高茂尚 ^{[1
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黄晓锋 ^{[1
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机构：

[1] 北京大学深圳研究生院环境与能源学院城市人居环境科学与技术重点实验

来源：

中国环境科学 | 2019年 / 39卷 / 09期

关键词：

PM2.5; 正定矩阵因子分解法(PMF); 多元线性模型(ME-2); 源解析; 混合因子;

D O I：

10.19674/j.cnki.issn1000-6923.2019.0432

中图分类号：

X513 [粒状污染物];

学科分类号：

0706 ; 070602 ;

摘要：

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采样,共获得153套样品.对PM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年均浓度为32.3μg/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.

引用

页码：3682 / 3690

页数：9

共 26 条

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